## Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Tuhfatul Habibah Hasibuan 1* , Deni Mahdiana 2
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
E-mail: 1* tuhfatulhabibah@swadharma.ac.id, 2 deni.mahdiana@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Kelulusan  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  ciri  keberhasilan  mahasiswa  dalam  meraih  gelar  sarjana. Namun  kenyataannya,  mahasiswa  tidak  selalu  menyelesaikannya  dalam  waktu  empat  tahun.  Kelulusan tepat  waktu  termasuk  salah  satu  komponen  pengukuran  mutu  lembaga  pendidikan  tinggi.  Karena merupakan  salah  satu  kriteria  penilaian  dalam  proses  akreditasi  program  studi  dan  institusi  oleh  Badan Akreditasi  Perguruan  Tinggi  (BANPT).  Selama  tujuh  tahun  terakhir,  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu belum  mencapai  50%.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  devaluasi  Akreditasi  program  studi  dan  akreditasi lembaga  pendidikan  tinggi.  Pada  penelitian  ini,  teknik  penambangan  data    C4.5  digunakan  untuk mendeteksi  mahasiswa  yang  terlambat  lulus.  Algoritma  C4.5  ini  adalah  algoritma  terkenal  untuk mengklasifikasikan data dengan fitur dan kategori numerik. Pada penelitian ini algoritma C4.5 memprediksi kelulusan dengan nilai Accuracy 75,52% akurat, Precision 75,50% aku, dan Recall 75,50%.
Kata kunci: Decision Tree, C4.5, Prediksi, Kelulusan Mahasiswa,Data Mining.

## Abstract
Graduation  on  time  is  one  of  the  characteristics  of  student  success  in  obtaining  a  bachelor's  degree. However,  in  reality,  students  do  not  always  complete  it  within  four  years.  Graduation  on  time  is  one component of measuring the quality of higher education institutions. Because it is one of the assessment criteria  in  the  accreditation  process  of  study  programs  and  institutions  by  the  Higher  Education Accreditation Board (BANPT). Over the last seven years, students who graduate on time have not reached 50%.  This  can  lead  to  a  devaluation  of  accreditation  of  study  programs  and  accreditation  of  higher education  institutions.  In  this  study,  the  C4.5  data  mining  technique  was  used  to  detect  students  who graduated late. This C4.5 algorithm is a well-known algorithm for classifying data by numeric features and categories.  In  this  study  the  C4.5  algorithm  predicts  graduation  with  an  accuracy  score  of  75.52% accurate, Precision 75.50% I, and Recall 75.50%.
Keywords: Decision Tree, C4.5, Prediction, Student Graduation, Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Penyelesaian  kuliah  tepat  waktu  adalah  salah  satu  karakteristik  dari  pendidikan  sarjana. Namun pada kenyataannya, mahasiswa tidak selalu menyelesaikannya dalam waktu empat tahun. Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BANPT) dalam hal ini lembaga yang mendapatkan mandat untuk mengukur dan menentukan kualitas dan keberlanjutan program Perguruan Tinggi sebagai  penyelenggara pendidikan tinggi, dengan  mengakreditasi perguruan tinggi merupakan cara mengevaluasi perguruan tinggi. Pada salah satu standar penilaian Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BANPT) yakni Standar 3 untuk mahasiswa dan lulusan, penyelesaian kuliah tepat waktu termasuk salah satu komponen untuk menilai mutu terakreditasi. Jika tidak seimbang antara tingkat kelulusan dan kemahasiswaan akan mempengaruhi penilaian akreditasi program sarjana dan Institusi.
Apabila dalam jangka waktu kurang dari atau sama dengan empat tahun mahasiswa dapat menyelesaikan  studinya  di  lembaga  pendidikan  tinggi  maka  disebut  kelulusan  tepat  waktu, sedangkan apabila dalam jangka waktu lebih dari empat tahun mahasiswa dapat  menyelesaikan studinya di lembaga pendidikan tinggi  maka disebut kelulusan mahasiswa  tidak tepat waktu [1].
Selama tujuh tahun terakhir, mahasiswa yang lulus tepat waktu belum mencapai 50%. Hal
ini dapat menyebabkan devaluasi Akreditasi program studi dan akreditasi perguruan tinggi.
Dalam penelitian ini, digunakan teknik data mining untuk mendeteksi lebih dini mahasiswa yang lulus terlambat, sehingga Program Studi dan Universitas dapat menyusun rencana strategis untuk  penangananan  yang  lebih  cepat  dalam  meningkatkan  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu, sehingga dapat mengurangi penumpukan mahasiswa, dan meningkatkan serta mempertahankan nilai akreditasi Program Studi dan Universitas.
Penelitian-penelitian terdahulu yang terkait dengan prediksi kelulusan mahasiswa tentang “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Pada  Perguruan  Tinggi  Kabupaten  Majalengka  Berbasis Knowledge Based System ”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 7 parameter atribut yang terdiri dari  6  atribut  prediksi  dan  1  atribut  kelas.  Atribut  prediksi  terdiri  Jenis  Kelamin,  Kota  Asal, Agama,  IPK,  Fakultas,  Jurusan  Asal  Sekolah,  dan  1  atribut  kelas  yaitu  dan  label  yang  berisi klasifikasi ketepatan  lulus mahasiswa yaitu Tepat Waktu dan Tidak Tepat Waktu. Metode yang digunakan adalah Back Propagation Neural Network dan K-Nearest Neighbor . Dari penelitian ini diperoleh tingkat akurasi algoritma Back Propagation Neural Network dan K-Nearest Neighbor dalam memprediksi kelulusan mahasiswa secara berurutan 97,22% dan 97,90% [2].
Penelitian berikutnya tentang “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Berdasarkan Usia,  Jenis  Kelamin,  Dan  Indeks  Prestasi  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree”.  Jumlah atribut yang digunakan adalah 9 parameter atribut yang terdiri dari 8 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut prediksi terdiri dari Nim,Tgl. Lahir,Usia,Jenis Kelamin, IPS-1,IPS-2,IPS-3,IPS-4, dan 1 atribut kelas yaitu label yang berisi klasifikasi ketepatan lulus mahasiswa yaitu  lulus tepat waktu  dan  lulus  tidak  tepat  waktu.  Metode  yang  digunakan  adalah  C4.5.  Dari  penelitian  ini diperoleh  tingkat  akurasi  algoritma C4.5  dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  sebesar 91,51% [3].
Penelitian lain yang terkait tentang “Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes: Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 13 parameter atribut yang terdiri dari 12 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut  prediksi  terdiri  dari  Jenis Kelamin, Jenis  seleksi,  Pendapatan  ayah,  Pendidikan  ibu,  IP semester 1, IP semester 2, IP semester 3, IP semester 4, SKS 1, SKS 2, SKS 3, SKS 4, dan 1 atribut  kelas  yaitu  status  yang  berisi  klasifikasi  ketepatan  lulus  mahasiswa  yaitu    tepat  dan terlambat.  Metode  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes .  Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 80,72%  [4]. Penelitian  lainnya  tentang  “ Prediction  of  Graduation  Delay  Based  on  Student Characterisitics and Performance ”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 12 parameter atribut yang terdiri dari 11 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut prediksi terdiri High School GPA (First  and Second  Semester  GPA  ),  Number  of  Credit  Hours taken  by  a  Student  up to  Second Semester,Enhanced ACT Composite ,Gender, Original Place of Residence,HS units of English Composition,  High  School  State:  ACT  Record,  Ethnicity,HS  Lab  Science  units,Recent  High School  Graduate ,  dan  1  atribut  kelas  yaitu Target  Class yang  berisi  klasifikasi  keterlambatan lulus mahasiswa yaitu no delay (Class 1), one year delay (Class 2), and two or more years delay (Class 3) . Metode yang digunakan adalah Support Vector Machines (SVMs), Gaussian Processes (GPs),  and  Deep  Boltzmann  Machines  (DBMs) .  Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi algoritma Support  Vector  Machines  (SVMs),  Gaussian  Processes  (GPs),  and  Deep  Boltzmann Machines (DBMs) dalam memprediksi kelulusan mahasiswa secara berurutan 68%, 72%  dan 75% [5].
Penelitian  berikutnya  juga  telah  dilakukan  oleh  Testiana  tentang  “Perancangan  Model Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  pada  UIN  Raden  Fatah”.  Jumlah  atribut  yang digunakan  adalah  8  parameter  atribut  yang  terdiri  dari  7  atribut  prediksi  dan  1  atribut  kelas. Atribut prediksi terdiri dari NPM, Nama Mahasiswa, Jenjang Pendidikan, Status, Jenis Kelamin, IPK (Indek Prestasi Kumulatif), IP semester, dan 1 atribut kelas yaitu kelulusan tepat waktu yang berisi klasifikasi ketepatan lulus mahasiswa yaitu lulusan tepat waktu dan lulus terlambat. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes . Dari penelitian ini diperoleh tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 82.08% [6].
Penelitian  berikutnya  tentang  “Penanganan  Data  Tidak  Seimbang  pada  Pemodelan Rotation  Forest  Keberhasilan  Studi  Mahasiswa  Program  Magister  IPB”.  Jumlah  atribut  yang digunakan  adalah  10  parameter  atribut  yang  terdiri  dari  9  atribut  prediksi  dan  1  atribut  kelas. Atribut prediksi terdiri dari jenis kelamin,status perkawinan, status penerimaan, status perguruan tinggi S1, sumber biaya pendidikan S2, kelompok instansi , program studi S2,  usia masuk S2, IPK  S1,  dan  1  atribut  kelas  yaitu  Status  Mahasiswa    yang  berisi  klasifikasi  ketepatan  lulus mahasiswa yaitu lulus dan tidak lulus (drop out dan mengundurkan diri). Metode yang digunakan adalah Rotation Forest . Dari penelitian ini diperoleh tingkat akurasi algoritma Rotation Forest dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  sebelum  SMOTE  ( Synthetic  Minority  Oversampling Technique ) 89%, setelah SMOTE 71,86 % [7].
Penelitian  berikutnya  tentang  “Prediksi  Ketepatan  Masa  Studi  Mahasiswa  dengan Algoritma Pohon Keputusan C45”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 10 parameter atribut yang  terdiri  dari  9  atribut  prediksi  dan  1  atribut  kelas.  Atribut  prediksi  terdiri  dari Id,IPK,Jumlah_sks,nilai  mata  kuliah  terpilih  1,nilai  mata  kuliah  terpilih  2,  nilai  mata  kuliah terpilih 3, nilai mata kuliah terpilih 4, nilai mata kuliah terpilih 5, nilai mata kuliah terpilih 6, dan 1 atribut kelas yaitu kategori yang berisi klasifikasi ketepatan lulus mahasiswa yaitu tepat dan tidak  tepat.  Metode  yang  digunakan  adalah  C4.5.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi algoritma C4.5 dalam memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 73.99% [8]. Penelitian berikutnya tentang “Implementasi Teknik Seleksi Fitur Forward Selection Pada Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Politeknik Indonusa Surakarta”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 4 parameter atribut yang terdiri dari 3 atribut prediksi  dan  1  atribut  kelas.  Atribut  prediksi  terdiri  dari Jenis Kelamin, Kelas,  Indeks  Prestasi Kumulatif, dan 1 atribut kelas yaitu lama studi yang berisi klasifikasi ketepatan lulus mahasiswa yaitu  tepat  waktu  dan  terlambat.  Metode  yang  digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor .  Dari penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dalam  memprediksi kelulusan mahasiswa 59,52% (tanpa seleksi fitur forward selection) dan 58,19% (dengan seleksi fitur forward selection) [9].
Penelitian berikutnya tentang “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 8 parameter atribut yang terdiri dari  7  atribut  prediksi  dan 1  atribut  kelas.  Atribut  prediksi terdiri  dari Jurusan, Jenis Kelamin, Umur, IP 1,  IP 2, IP 3,  IP  4,  dan 1 atribut kelas yaitu Status yang berisi klasifikasi kelulusan mahasiswa yaitu tepat dan terlambat. Metode yang digunakan adalah Neural Network, K-Nearest Neighbor dan Decision  Tree .  Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi  algoritma Neural Network, K-Nearest Neighbor dan Decision Tree dalam memprediksi kelulusan mahasiswa secara berurutan 87,32% ,85.37%  dan 83,66% [10].
Penelitian  berikutnya  tentang  “Teknik  Bagging  Dan  Boosting  Pada  Algoritma  CART Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa”. Jumlah atribut yang digunakan adalah 10 parameter atribut yang terdiri dari 9 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut prediksi terdiri dari NIM, IP semester satu sampai empat, jumlah sks yang diambil pada semester satu sampai empat, dan 1 atribut kelas yaitu lama studi yang berisi klasifikasi kelulusan mahasiswa yaitu tepat waktu dan tidak  tepat  waktu.Metode  yang  digunakan  adalah Classification  and  Regression  Tree  (CART) . Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi  algoritma CART dalam  memprediksi  kelulusan mahasiswa sebesar 79,592%, Algoritma CART dengan teknik bagging 81,633%, dan Algoritma CART dengan teknik boosting 87,755% [11]. Penelitian  berikutnya  tentang  “ Application  of  Data  mining  to  Prediction  of  Timeliness Graduation  of  Students  Using  C.4.  5  Decision  Tree  (A  Case  Study) ”.  Jumlah  atribut  yang digunakan  adalah  10  parameter  atribut  yang  terdiri  dari  9  atribut  prediksi  dan  1  atribut  kelas. Atribut prediksi terdiri dari Gender ,Program Studi, Type_school ,Major_ SLTA ,Region , IPSmt 1, IPSmt  2,  IPSmt  3,  IPSmt  4,    dan  1  atribut  kelas  yaitu graduation yang  berisi  klasifikasi graduation /kelulusan mahasiswa yaitu on time dan not on time .Metode yang digunakan adalah C4.5. Dari penelitian ini diperoleh tingkat akurasi algoritma C4.5 dalam memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 89,82% [12].
Penelitian  berikutnya  tentang  “Analisis C4.5 Pada  Klasifikasi  CART  Ketidaktepatan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas  Terbuka”.  Jumlah  atribut  yang  digunakan  adalah  8 parameter atribut yang terdiri dari 7 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut prediksi terdiri dari  jenis  kelamin,  jurusan/prodi,  IPK,pendidikan  orang  tua,  pekerjaan  orang  tua,  penghasilan orang tua, status mahasiswa, dan 1 atribut kelas yaitu status kelulusan yang berisi klasifikasi status kelulusan mahasiswa yaitu tepat waktu dan tidak tepat waktu .Metode yang digunakan adalah Classification and Regression Tree (CART) dan C4.5 . Dari penelitian ini diperoleh C4.5 mampu meningkatkan  akurasi  klasifikasi  ketidaktepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa  yang  mencapai konvergen dengan prediksi klasifikasi mencapai 93.23% [13].
Penelitian  berikutnya  tentang  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  (Studi  Kasus  5  PTS  di  Banda  Aceh)”.  Jumlah  atribut  yang  digunakan  adalah  5 parameter atribut yang terdiri dari 4 atribut prediksi dan 1 atribut kelas. Atribut prediksi terdiri dari Angkatan, IPK, lama studi, PTS dan 1 atribut kelas yaitu tepat waktu yang berisi klasifikasi ketepatan lulus mahasiswa yaitu “ya” tepat waktu dan “tidak” tidak tepat waktu.Metode yang digunakan  adalah Naïve  Bayes .  Dari  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi  algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 84% [14]. Penelitian pendahuluan dengan menggunakan software WEKA versi 3.8, sebanyak 1442 data diuji dengan persentase split 70:30 dengan berbagai algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor, C4.5 , dan C4.5. diperoleh akurasi terbaik oleh C4.5. Penelitian pendahuluan dengan tools WEKA versi 3.8 tersaji pada tabel 1
Tabel 1. Penelitian Terdahulu dengan WEKA Versi 3.8
No. Algoritma Akurasi Precision Recall Confusion Matrix Correct Incorrect TP FP FN TN 1 IBk (KNN) 62.36% 37.64% 62.40% 62.40% 117 93 70 153 2 J48 (C4.5) 73.67% 26.33% 73.70% 73.70% 146 64 50 173 3 Random Forest 70.44% 29.56% 70.70% 70.40% 131 79 49 174
Berdasarkan penelitian terdahulu tersebut, maka dipilih C4.5 untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu.
Diharapkan dengan pemanfaatan algoritma C4.5 dan penggunaan 10 atribut prediksi dan 1 atribut kelas untuk prediksi kelulusan mahasiswa dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 DATA MINING
Konsep  data  mining  adalah  menggunakan  perangkat keras  yang  paling  kuat,  sistem pemrograman yang paling handal dan algoritma yang paling efisien untuk menyelesaikan masalah dalam  ilmiah,  perdagangan,  perawatan  kesehatan,  pemerintah,  humaniora,  dan  banyak  bidang usaha manusia lainnya [5].
Penambangan  data  mengacu  pada  metode  analisis  bisnis  yang  melampaui  jumlah,  teknik deskriptif, pelaporan, dan metode yang didasarkan pada aturan bisnis. Metode penambangan data, dengan kekuatan dan otomatisitasnya, memiliki kemampuan untuk mengatasi sejumlah besar data dan mengekstraksi nilai.” [6].

## 2.2 CRISP DM
Metodologi  CRISP-DM  dijelaskan  dalam  hal  model  proses  hirarkis,  yang  terdiri  dari serangkaian tugas yang dijelaskan pada empat tingkat abstraksi (dari umum ke spesifik [15].
Urutan  langkah-langkahnya  tidak  kaku.  Itu  selalu  diperlukan  untuk  beralih  bolak-balik  di antara tahapan yang berbeda. Hasil dari setiap langkah menentukan langkah atau tugas spesifik mana  dalam  satu  langkah  yang  harus  diselesaikan  selanjutnya.  Panah  menunjukkan ketergantungan yang paling penting dan paling sering di antara langkah-langkah tersebut [15] .
Model proses penambangan data saat ini  memberikan gambaran tentang siklus hidup proyek penambangan data. Siklus hidup proyek  data mining terdiri dari beberapa fase , yang ditunjukkan pada Gambar 1 [15].

## Gambar 1. CRISP DM
Dari gambar 1 menunjukkan 6 tahap siklus hidup data mining yaitu; business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan development .

## 2.3 Feature Selection
Seleksi fitur adalah salah satu teknik penambangan data yang umum digunakan pada tahap pre-processing . Metode ini digunakan untuk mereduksi kompleksitas atribut yang harus dikelola dalam pemrosesan dan analisis. Metode ini digunakan untuk menemukan subset fitur yang paling menonjol dari kumpulan data nilai mahasiswa. Seleksi fitur sering digunakan untuk mereduksi dimensi model. Pemilihan fitur membantu mereduksi fitur domain dan mengeliminasi fitur yang berlebihan [16].
Metode Correlation Feature Selection (CFS) adalah metode berbasis korelasi yang populer untuk  menyeleksi  fitur  terpenting  dari  sebuah  dataset.  Metode  ini  menghitung  korelasi  antara setiap atribut dengan variabel hasil, kemudian memilih atribut dengan nilai korelasi sedang hingga tinggi (mendekati 1) dan mengeliminasi atribut  yang nilai korelasi rendah (mendekati 0). CFS memanfaatkan kekuatan prediktif dan korelasi silang fitur untuk mencari serangkaian fitur yang baik. Percobaan dengan kumpulan data diskrit dan kontinu memperlihatkan bahwa CFS mampu secara dramatis mereduksi ukuran kumpulan data sembari mempertahankan atau meningkatkan kinerja algoritma pembelajaran [16].

## 2.4 Penanganan Missing Data
Nilai yang hilang ( missing value ) memengaruhi pelatihan dan prediksi. Data pelatihan: Berisi nilai "tidak dikenal",  Prediksi: Input pada waktu prediksi berisi nilai "tidak dikenal"[17]. Strategi penanganan missing data sebagai berikut:
1) Pemurnian dengan melewatkan ( Purification by skipping )
a. Pemurnian dengan melewatkan / menghapus,
b. Abaikan titik data dengan nilai yang hilang,
c. Abaikan fitur dengan nilai yang hilang.
2) Pemurnian dengan imputasi ( Purification by imputing )
a. Fitur kategorikal menggunakan mode: Nilai paling populer (mode) xi yang tidak hilang,
b. Fitur numerik menggunakan rata-rata atau median: Nilai rata-rata atau median dari xi yang tidak hilang.
3) Sesuaikan  algoritma  pembelajaran  agar  kuat  dengan  nilai  yang  hilang  ( Adapt  learning algorithm to be robust to missing values ) [17].

## 2.5 ALGORITMA C.45
Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang terkenal digunakan untuk mengelompokkan data dengan ciri khas numerik dan kategori. Proses pengelompokkan menghasilkan rule yang dapat dimanfaatkan  untuk  meramal  nilai  atribut  khas  diskrit  dari  record    baru.  Algoritma  C4.5  juga merupakan algoritma ID3 yang dikembangkan, yang dirancang untuk mengatasi data yang hilang, untuk mengatasi data yang terus menerus dan terpotong [18]. Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun decision tree terlihat seperti ini:
1) Pilih atribut sebagai root.
2) Buat cabang untuk setiap nilai.
3) Distribusikan kasus pada cabang.
4) Ulangi proses buat setiap cabang hingga seluruh instance pada cabang mempunyai kelas yg sama.
Nilai  gain tertinggi  dari  atribut  yang  ada,  digunakan  untuk  pemilihan  root  atribut    sesuai dengan Rumus menurut Persamaan [17] digunakan untuk menghitung gain.
Gain (S.A)=Entropy(S) . Zi;=i Entropy (Si) (1) Dimana : S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi atribut A \Si\ : jumlah kasus pada partisi ke-i Sr | : jumlah kasus dalam S

## 2.6 Confusion Matrix
Dalam  penerapannya,  pada  umumnya  pengukuran  akurasi  bersumber  dari  kerangka kebingungan,  juga  disebut  matriks  klasifikasi.  Kerangka  ini  menjelaskan  kelompok  benar  dan salah yang dibuat oleh pengklasifikasi untuk kumpulan data tertentu. Baris dan kolom dari matriks kebingungan masing-masing sesuai dengan kelas yang diprediksi dan benar (aktual). Arti setiap sel dari matriks kebingungan ditunjukkan pada Gambar 2 [19].
Gambar 2. Matriks Kebingungan : Makna Setiap Sel
Dari gambar 2 terlihat kerangka dari confusion matriks yang menjelaskan kelompok benar dan salah tergambar dalam baris dan kolom sesuai dengan kelas yang di prediksi dan yang actual.
Metodologi penelitian berkaitan dengan tahapan CRISP DM yaitu Wawasan bisnis ( Business Understanding ),  wawasan  data  ( Data Understanding ),  persiapan  data  ( Data Preparation ), pemodelan ( Modelling ), evaluasi ( Evaluation ),  dan implementasi ( Deployment ).
Metode  pengambilan  sampel    adalah Stratified  Random  Sampling dan  memakai  data akademik  utama  berdasarkan  mahasiswa  tahun  2012-2014.  Pengumpulan  data  dilakukan  pada tahun 2018. Terdapat 4205 baris data, langkah-langkah penelitian ini adalah:
1) Memahami bisnis ( Business Understanding )
Memahami tujuan dan persyaratan proyek dari perspektif bisnis, dan kemudian mengubah informasi  ini  menjadi  definisi  masalah  data  mining  dan  rencana  awal  untuk  mencapai  tujuan tersebut merupakan fokus utama pada tahap awal ini.
2) Memahami data ( Data Understanding )
Untuk memahami data, mulailah dengan pengumpulan data awal dan kemudian beralih ke aktivitas yang memproses data, mengidentifikasi masalah kualitas data, mendapatkan wawasan awal  dari  data,  dan/atau  mengidentifikasi  subkumpulan  data  yang  menjadi  minat  tertentu. Membuat asumsi atau hipotesis tentang informasi yang tidak tampak.
3) Persiapan data ( Data Preparation )
Semua  operasi  yang  diperlukan  untuk  membuat  kumpulan  data  akhir  (data  untuk  alat pemodelan)  dari  data  mentah  asli  dilakukan  pada  fase  persiapan  data.  Mencakup  tugas pemrosesan data sering dilakukan berulang kali dan tanpa urutan tertentu. Tujuan mencakup tabel, kumpulan  data,  dan  pemilihan  atribut  serta  transformasi  dan  pembersihan  data  untuk  alat pemodelan.
Secara singkat, terdapat dua fungsi utama yang dilakukan dalam fase ini yaitu:
a) Persiapan Dataset
Menyiapkan  data  akademik  tahun  2012-2014  untuk  mahasiswa  tahun  2018  yang didapatkan dari Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta melalui Pusat Informasi dan  Data  (PUSTIPANDA)  yang  berisi  informasi:jurusan,  jenis_seleksi,  tahun_angkatan, kelamin, propinsi, ipsmt_1,ipsmt_2, ipsmt_3, ipsmt_4, ipsmt_5, ipsmt_6, ipsmt_7, ipsmt_8, ipsmt_9,  ipsmt_10,  ipsmt_11,  ipsmt_12,  ipsmt_13,  ipsmt_14,  status,  jenis_sekolah, jurusan_sekolah
b) Melakukan feature selection .
Setelah menghasilkan kumpulan data Pemilihan atribut dilakukan dengan menggunakan teknik Correlation Attribute  Eval  Menggunakan  metode  penelitian  Ranker.  Atribut  yang dipilih digunakan Ramalan/prediksi.
4) Pemodelan ( Modelling )
Metode pemodelan yang berbeda dipilih dan diterapkan serta parameter dikalibrasi ke nilai optimal dilakukan pada tahapan ini.
5) Evaluasi ( Evaluation )
Model (atau model) yang tampak berkualitas tinggi dari perspektif analisis data  dibangun di tahapan ini. Mengevaluasi  dan mempelajari secara detail tahapan pembuatannya adalah sangat penting  untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  tersebut  benar-benar  mencapai  tujuan  bisnis, sebelum  akhirnya menggunakan model. Mengetahui ada tidaknya masalah bisnis penting yang tidak ditangani dengan cukup serius di akhir fase  merupakan tujuan utama pada fase ini. Pada fase ini keputusan harus dibuat tentang penggunaan data mining.
6) Implementasi ( Deployment )
Di tahap ini dilakukan pengujian kepada user untuk memastikan yang hasilnya sesuai dengan kebutuhan dan harapan user.
Untuk flowchart langkah penelitian dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Langkah Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Terdapat data yang tidak signifikan antara mahasiswa yang masuk dan lulus. Hal ini terlihat pada data akreditasi yang tersedia di data.uinjkt.ac.id, diperoleh jumlah mahasiswa S1 yang lulus tepat waktu dalam 7 tahun terakhir  tidak mencapai 50 persen. Penelitian ini  memprediksi tingkat kelulusan tepat waktu  mahasiswa  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dengan menggunakan metode C4.5.

## 3.2 Data Understanding
Untuk  prediksi  atau  ramalan    kelulusan,  peneliti  menggunakan  data  akademik  mahasiswa 2012-2014 didapatkan dari Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta melalui Pusat Informasi dan Data (PUSTIPANDA).
Informasi  yang  diperoleh  berupa  dua  dokumen  Microsoft  Excel  Dokumen  pertama  berisi informasi mahasiswa tahun 2012-2016 terdiri dari 4205 baris data dan 23 kolom yaitu jurusan, jenis_seleksi, tahun_angkatan, nim, nama, kelamin, propinsi, ipsmt_1 sampai ipsmt_14, ipk, dan status. Dokumen kedua berisi data mahasiswa angkatan 2012-2016 yang terdiri dari 4205 baris data  dan  9  kolom  yaitu:tahun_angkatan,jurusan,jenis_seleksi,  nim,  nama,  kelamin,  status, jenis_sekolah dan jurusan_sekolah.
Kemudian kedua dokumen Format Microsoft Excel digabungkan menjadi satu spreadsheet komposit 4205 catatan dan 32 kolom. Berikut data awal mahasiswa:
Dari gambar 4 terlihat ada beberapa data yang masih belum lengkap atau masih ada yang kosong Seperti propinsi, jenis_sekolah, dan jurusan_sekolah

## 3.3 Data Preparation
Informasi akademik mahasiswa tahun ajaran 2012-2014 yang terdapat pada 4205 baris dan 32  kolom  dari  Pusat  Informasi  dan  Data  (PUSTIPANDA)  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah  Jakarta    tidak  dapat  langsung  dijadikan  data  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya dilakukan teknik pengolahan data sebagai berikut:
1) Data Integration
Pada tahap awal ini, menggabungkan dua dokumen Microsoft Excel menjadi satu tabel yang terdiri dari 4205 record dan 32 kolom yang berisi:
jurusan,jenis_seleksi,tahun_angkatan,nim,nama,kelamin,propinsi,ipsmt_1 , ipsmt_2 , ipsmt_3,ips mt_4,ipsmt_5,ipsmt_6,ipsmt_7,ipsmt_8,ipsmt_9,ipsmt_10,ipsmt_11,ipsmt_12 , ipsmt_13 , ipsmt_ 14 , ipk , status , tahun_angkatan , jurusan , jenis_seleksi , nim , nama,kelamin , status , jenis_sekolah , jurus an_sekolah.
2) Data Reduction
Pada tahap  ini  dilakukan data  preprocessing dengan  menghilangkan  duplikasi  kolom (atribut) dan data serta menghilangkan data atau record yang tidak diperlukan dalam penelitian ini, yaitu : Menghapus 1 kolom jurusan; Menghapus 1 kolom jenis_seleksi.; Menghapus 1 kolom tahun_angkatan; Menghapus kolom nim; Menghapus kolom nama; Menghapus kolom kelamin; Menghapus  kolom  ipsmt_8;  Menghapus  kolom  ipsmt_9;  Menghapus  kolom  ipsmt_10; Menghapus  kolom  ipsmt_11;  Menghapus  kolom  ipsmt_12;  Menghapus  kolom  ipsmt_13; Menghapus  kolom  ipsmt_14;  Menghapus  kolom  ipk;  Menghapus  kolom  status;  Menghapus record mahasiswa yang berstatus Drop Out sebanyak 483 record.; Menghapus record mahasiswa yang  berstatus  mengundurkan  diri  sebanyak  3  record;  Menghapus  record  data  mahasiswa angkatan 2015 sebanyak 1106 record  dan  angkatan 2016 sebanyak 1171 record.

## 3) Data cleaning
Kemudian  untuk  tahap  ini  dilakukan  data  preprocessing  dengan  melakukan  penanganan missing value dengan imputasi, yaitu
a) Mengisi data jenis_sekolah yang kosong sebanyak 59 record
b) Mengisi data jurusan_sekolah yang kosong sebanyak 60 record. Karena datanya bersifat kategorikal, maka pengisian dilakukan dengan data yang populer.
Untuk pengisian data jenis_sekolah mempertimbangkan data Angkatan, Jenis Seleksi, Jenis Kelamin, Propinsi, IPS, dan Status
Sedangkan  untuk  pengisian  data  jurusan_sekolah  mempertimbangkan  Angkatan,  Jenis Seleksi, Jenis Kelamin, Propinsi, Jenis Sekolah, IPS, Status.
4) Data Transformation
Pada  tahap  ini  dilakukan Attribute/Feature  Construction yang  diperlukan yaitu  dengan membuat 1 atribut baru yaitu prediksi yang merupakan label kelas yang berisi kategori”Tepat Waktu” dan “Terlambat.
Setelah dilakukan transformasi data terbentuk dataset dengan 15 atribut yang terdiri dari 1442. Dengan perbandingan jumlah tepat waktu dengan terlambat adalah 671:771. Atribut-atribut tersebut  adalah  :  jurusan;  jenis_seleksi;  tahun_angkatan;  kelamin;  propinsi;  jenis_sekolah; jurusan_sekolah; ipsmt_1; ipsmt_2; ipsmt_3; ipsmt_4; ipsmt_5; ipsmt_6; ipsmt_7; Prediksi.
5) Feature Selection
Setelah  terbentuk  dataset  dengan  15  atribut,  kemudian  dilakukan  seleksi  atribut  dengan menggunakan  teknik CorrelationAttributeEval dengan Ranker  Research  Method .  Yang menghasilkan  atribut  terpilih  yang  menghasilkan  nilai  optimal  untuk  memprediksi  kelulusan
mahasiswa.  Atribut  tersebut  adalah : jurusan; jenis_seleksi; tahun_angkatan;kelamin;  propinsi; jenis_sekolah; jurusan_sekolah; ipsmt_1; ipsmt_2; ipsmt_3
Setelah  terbentuk  dataset  sejumlah  1442  record  dengan  11  atribut  terpilih,kemudian dilakukan kembali uji coba dan transformasi data untuk melihat performa akurasi terbaik. Semua uji coba dilakukan dengan persentase slit 70 % data training (1009 record) dan 30 % data testing (433 record). Uji   coba dilakukan menggunakan tools WEKA versi 3.8. dengan 11 atribut. Beberapa uji coba dan tranformasi data yang dilakukan adalah :
1). Membuat kategori baru untuk atribut jurusan.
Dari 51 kategori menjadi 2 kategori yaitu agama dan umum.
Hasil uji coba dari tranformasi atribut jurusan menjadi 2 kategori dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Coba 11 Atribut dengan Transformasi jurusan
No. Algoritma Akurasi Precision Recall Confusion Matrix Correct Incorrect TP FP FN TN 1 IBk (KNN) 60.74% 39.26% 60.70% 60.70% 115 95 75 148 2 J48 (C4.5) 73.90% 26.10% 74.00% 73.90% 145 65 48 175 3 Random Forest 68.82% 31.18% 69.00% 68.80% 129 81 54 169
Dari tabel 2 hasil uji coba dengan transformasi data jurusan diperoleh akurasi algoritma C4.5 tertinggi yaitu 73,90%, Precision 74%, dan Recall 73,90 %.
2). Membuat kategori baru untuk atribut jurusan, jenis_sekolah, dan jurusan_sekolah.
Untuk atribut jurusan tetap 2 kategori sebagaimana transformasi pada poin 1,yaitu agama dan jurusan.Sedangkan untuk atribut jenis sekolah, dari 7 kategori menjadi 6 kategori yaitu MAN, MAS, Pesantren, SMAN, SMAS, dan Lainnya.
Hasil  uji  coba  dari  tranformasi  atribut  jurusan,  jenis_sekolah,  dan  jurusan_sekolah  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Coba 11 Atribut dengan Transformasi jurusan, jenis_sekolah, dan jurusan_sekolah
No. Algoritma Akurasi Precision Recall Confusion Matrix Correct Incorrect TP FP FN TN 1 IBk (KNN) 61.43% 39.26% 61.40% 61.40% 116 94 73 150 2 J48 (C4.5) 75.52% 24.48% 75.50% 75.50% 156 54 52 171 3 Random Forest 70.67% 29.33% 70.70% 70.70% 138 72 55 168
Dari  tabel  3  hasil  uji  coba  dengan  transformasi  data  jurusan,  jenis_sekolah,  dan jurusan_sekolah diperoleh akurasi algoritma C4.5 tertinggi yaitu 75,52%, Precision 75.50%, dan Recall 75.50%.
3). Melakukan uji coba dengan transformasi atribut jenis_sekolah dengan kategori sebagaimana pada tabel 3.
Hasil uji coba dari tranformasi atribut jenis_sekolah dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Coba 11 Atribut dengan Transformasi jenis_sekolah
No. Algoritma Akurasi Precision Recall Confusion Matrix Correct Incorrect TP FP FN TN 1 IBk (KNN) 62.36% 37.64% 62.40% 62.40% 117 93 70 153
2 J48 (C4.5) 73.67% 26.33% 73.70% 73.70% 146 64 50 173 3 Random Forest 70.67% 29.33% 70.90% 70.70% 132 78 49 174
Dari  tabel  4  hasil  uji  coba  dengan  transformasi  data  jenis_sekolah  diperoleh  akurasi algoritma C4.5 tertinggi yaitu 73,67%, Precision 73.70%, dan Recall 73.70%.
Dari uji coba yang telah dilakukan, dengan feature selection dan transformasi data  dapat diketahui  bahwa  hasil  akurasi  algoritma  C4.5  dapat  meningkat  dan  lebih  tinggi  dari  algoritma KNN dan Random Forest dengan hasil akurasi maksimal 75,52%, Precision 75.50%, dan Recall 75.50%  .Oleh  karena  itu,  maka  pada  penelitian  ini  dipilih  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan 10 atribut untuk prediksi dan 1 label kelas.

## 3.4 Modelling
Setelah  melakukan  berbagai  uji  coba  maka  dipilih  metode  C4.5  dalam  pembuatan  model untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Beberapa contoh rule yang diperoleh sebagai berikut: tahun_angkatan <= 2013 |   ipsmt_1 <= 2.86 |   |   propinsi = DKI Jakarta |   |   |   jurusan_sekolah = IPA: Terlambat (7.0) |   |   |   jurusan_sekolah = IPS |   |   |   |   ipsmt_2 <= 2.95: Terlambat (2.0) |   |   |   |   ipsmt_2 > 2.95: Tepat Waktu (2.0) |   |   |   jurusan_sekolah = Agama: Tepat Waktu (2.0) |   |   |   jurusan_sekolah = Lainnya: Terlambat (0.0)
|   |   propinsi = Jawa Barat |   |   |   jenis_sekolah = SMAN
|   |   |   |   ipsmt_2 <= 3.43: Terlambat (7.0)
Number of Leaves  :
139 Size of the tree :   179
Pembentukan tree dilakukan  berdasarkan  perhitungan  entropy  dan  gain  masing-masing atribut sehingga setiap atribut mempunyai kelas. Berikut ini contoh pembentukan tree :
1) Perhitungan Entropy
Entropy Total = (- 47/101* (LOG 2 (47/101)) + (-54/101* LOG 2 (54/101))
= (-0.46535* LOG 2 (0.46535)) + (-0.53465* LOG 2 (0.53465)) = (-0.46535 *-1.10362) + ( -0.53465*-0.90332) = 0.51357 + 0.48297 = 0.99653 Entropy jurusan  (Agama) = (- 16/29* (LOG 2 (16/29)) + (-13/29* LOG 2 (13/29))
= (-0.55172* LOG 2 (0.55172)) + (-0.44828* LOG 2 (0.44828)) = (-0.55172* -0.85798) + ( -0.44828* -1.15754) = 0.47337 + 0.51890 = 0.99227

## 2) Perhitungan Gain
Gain jurusan = 0.99653-((29/101*0.99227)+(72/101*0.98604))
= 0.99653-(0.28491+0.70292)
= 0.99653-0.98783
= 0.00870

## 3) Penentuan Node
Karena Gain tertinggi adalah ipsmt_2, maka ipsmt_2 menjadi node, dan menjadi acuan untuk perhitungan entropy dan gain selanjutnya. Proses ini dilakukan secara berulang hingga masing atribut memiliki kelas.

## 3.5 Prototipe
1) Menu Login
Untuk halaman login ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Login
Halaman login adalah satu halaman yang muncul  saat sistem dimulai untuk pertama kalinya. Di sisi pengguna ini Masukkan username dan password untuk  mengakses system
2) Menu System Untuk menu system terdapat pada gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Menu System
Menu  sistem  adalah  menu  yang  ditampilkan  saat  setelah  masuk,  pengguna  memilih  menu sistem.  Di  sisi  pengguna  ini  Administrator  dapat  menambah,  menyimpan,  memperbarui,  dan menghapus pengguna dan Kata sandi.

## 3) Halaman Laporan
Untuk halaman laporan ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7.Tampilan Halaman Laporan
Pengguna  dapat  melihat  dan  cetak  laporan  prediksi  pada  menu  Form  Laporan  Prediksi halaman ini muncul jika pengguna memilih menu tersebut setelah login. Pengguna dapat melihat dan Cetak laporan prediksi berdasarkan kode form, jurusan dan tanggal.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian    dapat  disimpulkan  bahwa  pengembangan  model  prediksi dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  10  atribut  prediktif  yaitu  :jurusan,  jenis_seleksi, tahun_angkatan,  kelamin,  propinsi, jenis_sekolah, jurusan_sekolah,  ipsmt_1,  ipsmt_2,  ipsmt_3 dan  1  atribut  kelas  yaitu  Prediksi,  untuk  kelulusan  tepat  waktu,  dapat  dikembangkan. Sebagaimana diperoleh Accuracy 75.52%, Precision 75.52% , dan Recall 75.52%.
Untuk  pengembangan  dan  implementasi    hasil  penelitian  ini  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan  sebagai  berikut:  menguji  dengan  algoritma  yang  sama  atau  berbeda,  dengan  atribut yang berbeda dan  jumlah atribut yang lebih sedikit untuk prediksi kelulusan mahasiswa dan dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dari penelitian ini,perlu dilakukan Training terhadap user agar data yang dimasukan dapat terjaga validitasnya,perlu dilakukan maintenance secara berkala untuk menghindari kerusakkan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Al  Amin,  F.N.;Indahwati,  Angraini,  “Analisis  Ketepatan  Waktu  Lulus  Berdasarkan Karakteristik Mahasiswa Fem Dan Faperta Menggunakan Metode Chart,” Xplore J. Stat. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2013, doi: 10.29244/xplore.v1i2.12411.
[2]  I. S. Prasetyo, T.F., Susandi D., dan Widianingrum, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Pada Perguruan Tinggi Kabupaten Majalengka Berbasis Knowledge Based System,” in Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELISIK 2016) , 2016, pp. 32–37.
[3]  H.  Romadhona,  A.,Suprapedi  ,S.  dan  Himawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu  Berdasarkan  Usia,  Jenis  Kelamin,  Dan  Indeks  Prestasi  Menggunakan  Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, pp. 69–83, 2017.
[4]  D.  Salmu,  S.  dan  A.  Solichin,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Naïve  Bayes :  Studi  Kasus  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  Prediction  of Timeliness  Graduation  of  Students  Using  Naïve  Bayes :  A  Case  Study  at  Islamic  State University Syarif Hidayatullah Jakarta,” Pros.  Semin.  Nas.  Multidisiplin  Ilmu ,  April,  hal. 701–709, 2017.
[5]  T. Ojha, “Prediction Of Graduation Delay Based On Student Performance,” 2017.
[6]  G.  Testiana,  “Perancangan  Model  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat Waktu pada  UIN Raden Fatah,” JUSIFO (Jurnal Sist. Informasi), vol. 4, pp. 49–62, 2018.
[7]  A. Wijaya, J., Soleh, A.M. dan Rizki, “Penanganan Data Tidak Seimbang pada Pemodelan Rotation Forest Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB,” Xplore J. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 32–40, 2018, doi: 10.29244/xplore.v2i2.99.
[8]  S.  Yunianita,  S.,  Setiani,  N.,  dan  Mulyati,  “Prediksi  Ketepatan  Masa  Studi  Mahasiswa dengan Algoritma Pohon Keputusan C45,” SNATi , pp. 23–29, 2018.
[9]  N. Supriyanti, W. , dan Puspitasari, “Implementasi Teknik Seleksi Fitur Forward Selection Pada Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Politeknik Indonusa Surakarta,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta, vol. 4, 2018.
[10] M. Rohman,A., dan Rochcham, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Neo Tek. , vol. 5, no. 1, 2019.
[11]  dan  I.  Arrahimi,  A.R.,  Ihsan,  M.K.,  Kartini,  D.,  Faisal,  M.R.,  “Teknik  Bagging  Dan
Boosting Pada Algoritma CART Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 21, 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i1.171.
[12] Y. H. K. Wirawan, C., Khudzaeva, E., Hasibuan, T.H., Karjono, K., dan Lubis, “Application of Data mining to Prediction of Timeliness Graduation of Students (A Case Study),” 2019 7th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. , pp. 1–4, 2019, doi:
10.1109/CITSM47753.2019.8965425.
[13] D. Suwardika, G. dan I. .  K. P. ut. Suniantara, “Analisis Random Forest Pada Klasifikasi Cart  Ketidaktepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas  Terbuka,” BAREKENG  J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 13, no. 3, pp. 177–184, 2019, doi:
10.30598/barekengvol13iss3pp177-184ar910.
[14] T. Munawir, M. dan Iqbal, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa menggunakan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus 5 PTS di Banda Aceh),” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2019.
[15] D.  Chapman,  P.,  Clinton, J.,  Kerber,  R.Khabaza, T.  Reinartz, T.Shearer,  C., “CRISP-DM 1.0,” Cris. Consort. , hal. 76, 2000.
[16] I. made B. Adnyana, “Penerapan Feature Selection untuk Prediksi Lama Studi Mahasiswa,” J. Sist. Dan Inform. , vol. 13, pp. 72–76, 2019.
[17] E. Fox, “Handling missing data,” 2018.
[18] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[19] K. C. Shmueli G., Bruce, P.C., Yahav I., Patel N. R., dan Lichtendahl, Jr., Data Mining For Business Analytics Concepts, Techniques, and Applications in R , First. John Wiley & Sons, Inc., 2018.