## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
P enerapan Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non- Aktif Menggunakan Algoritma C4.5 : Studi Kasus STMIK Primakara
Dewa Made Aryadi Mertha Sanjaya, A. A Istri Ita Paramitha, Nengah Widya Utami
STMIK Primakara, Indonesia Email corresponding author: dewasanjaya73@gmail.com

## ABSTRAK
Mahasiswa non-aktif merupakan mahasiswa yang tidak melakukan registrasi awal atau tidak melakukan perkuliahan selama satu semester. Adanya mahasiswa non- aktif di suatu perguruan tinggi akan berdampak menurunnya nilai perguruan tinggi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi mahasiswa yang berpotensi non-aktif di kampus STMIK Primakara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery from Data (KDD) dengan lima tahapan yaitu: selection, preprocessing, transformation, data mining , dan interpretation/evaluation . Metode pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara  dan  permintaan  data  riwayat perkuliahan  mahasiswa  kepada  kampus  STMIK  Primakara.  Hasil  dari  penelitian menunjukan  bahwa  mahasiswa  dengan  nilai  IPK  0 – 1.99  atau  2.00 – 2.75,  Jenis Tinggal Kontrakan atau Kos dan Jarak ke kampus cukup dekat, jauh dan sangat jauh diprediksi  mahasiswa  yang  berpotensi  non-aktif.  Adapun  atribut  yang  paling mempengaruhi mahasiswa berpotensi non-aktif di kampus STMIK Primakara adalah IPK sedangkan yang tidak terlalu mempengaruhi adalah status pembayaran SPP.
Kata kunci : data mining, decision tree , mahasiswa non-aktif

## ABSTRACT
Non-active students are students who do not register early or do not lecture for one semester. The existence of non-active students in a university will have an impact on decreasing the value of the college. This study aims to predict students who may be active  on  the  STMIK  Primakara  campus.  The  method  used  in  this  research  is Knowledge  Discovery  from  Data  (KDD)  with  five  stages,  namely:  selection, preprocessing,  transformation,  data  mining,  and  interpretation/evaluation.  The method of data collection was carried out by interviewing and requesting data for lecture activities on the STMIK Primakara campus. The results showed that students with GPA values of 0 – 1.99 or 2.00 – 2.75, Type of Rented Living or Boarding House and Distance to campus were quite close, far and highly predictable for students

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
who might not be active. The attribute that most affects students who may not be active on the STMIK Primakara campus is the GPA, while the one that does not really affect is the status of tuition payments.
Keywords: data mining, decision tree, Non-active student

## PENDAHULUAN
Sebagai bangsa yang besar yang memiliki impian menjadi bangsa yang cerdas dan sejahtera,  hal  terpenting  yang  harus  dimiliki  rakyat  indonesia  adalah  pendidikan [1].Tidak sedikit juga yang menempuh pendidikan ke tingkatan lebih tinggi seperti melanjutkan  ke  sekolah  atau  perguruan  tinggi.  Sekolah  atau  perguruan  tinggi memiliki tingkatan tertinggi yang mempunyai sistem pembelajaran yang berbeda dengan jenjang sebelumnya yaitu kebebasan dan keinginan belajar. Motivasi dan keinginan  belajar  untuk  menjadi  lebih  baik  sangat  mempengaruhi  keberhasilan mahasiswa  di  tingkat  perguruan  tinggi.  Tingkat  keberhasilan  dan  keaktifan mahasiswa  tersebut  mempengaruhi  predikat  kesuksesan  dan  keunggulan  suatu perguruan  tinggi.  Begitupun  sebaliknya,  mahasiswa  yang  tidak  aktif  dan  kualitas mahasiswa yang rendah menjadi faktor ketidakmampuan perguruan tinggi dalam menyelenggarakan proses pendidikan tinggi.
Status mahasiswa yang drop out dan non-aktif merupakan hal yang berkaitan dengan gagalnya mahasiswa dalam menempuh perkuliahan [2]. Mahasiswa yang tidak  melakukan  pendaftaran  akademik  pada  awal  semester  ataupun  mahasiswa yang tidak mengikuti perkuliahan selama satu semester disebut sebagai mahasiswa non-aktif.
Kampus STMIK Primakara merupakan kampus swasta yang berdiri pada tahun 2012  dibawah  naungan  Yayasan  Primakara.  Perguruan  tinggi  yang  mencetak sumber daya profesional merupakan komitmen dari Kampus STMIK Primakara itu sendiri.  STMIK  Primakara  tergolong  kampus  yang  muda  tetapi  telah  meluluskan banyak sekali mahasiswa tetapi disamping capaian yang baik tersebut masih ada mahasiswa STMIK Primakara yang gagal studi maupun lulus tidak tepat waktu dalam studinya yang dikarenakan mahasiswa yang non-aktif di semester tertentu. Dari data terbaru yang disampaikan oleh bidang BAAK kampus STMIK Primakara persentase mahasiswa non-aktif dari angkatan 2017 hingga angkatan 2020 di STMIK Primakara mencapai 10,64%.
Data-data  mengenai  mahasiswa  tersebut  telah  tercatat  di database dari kampus STMIK Primakara yang dimana database tersebut dapat dijadikan sumber pengetahuan  baru  yang  digunakan  untuk  penambangan  data  atau data  mining . Data mining merupakan langkah analisis terhadap proses penemuan pengetahuan
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
di dalam basis data atau knowledge discovery in databases yang disingkat KDD. Pengetahuan yang dimaksud dapat berupa pola data atau relasi antar data yang valid  (yang  tidak  diketahui  sebelumnya)  [3].  Penggunaan data  mining dalam mengolah  data  di  kampus  STMIK  Primakara  adalah  untuk  membantu  dalam meningkatkan  aktivitas  pendidikan  yang  ada  di  kampus  STMIK  Primakara  yang khususnya  meminimalisir  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kegagalan  studi mahasiswa  di  STMIK  Primakara.  Dimana,  dalam data  mining terdapat  algoritma decision tree yang termasuk dalam teknik klasifikasi dalam pengolahan datanya. Teknik  klasifikasi  merupakan  proses  analisa  sebuah  data  yang  digunakan untuk membentuk suatu model yang menggambarkan kelas yang terdapat pada data  tersebut  [4].  Kelas  yang  terdapat  pada  metode  pohon  keputusan  tersebut berbentuk  suatu  pohon.  Metode decision  tree biasa  dipakai  untuk  mempelajari prediksi pada pola suatu data dan juga suatu klasifikasi dan menggambarkan suatu variabel atribut dan variabel target yang berbentuk sebuah pohon [5]. Kelebihan Decision  tree yaitu  daerah  pengambilan  keputusan  yang  rumit  dan  luas  dapat diubah  menjadi  semakin  spesifik  dan  juga  sederhana,  menghapus  perhitungan yang tidak perlu dan sample yang diuji menggunakan kelas dan kriteria tertentu, dan algoritma decision tree ini fleksibel dalam memilih features dari internal nodes yang berbeda.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode decision  tree yang  terkenal. C4.5  merupakan  turunan  dari  ID3  yang  telah  dikembangkan  dan  mengalami peningkatan  seperti  pada  penanganan  suatu  atribut  yang  berbentuk  numerik, missing value beserta noise pada sebuah dataset , dan rule-rule yang didapatkan dari  terbentuknya  sebuah  model  yang  berbentuk  pohon  [6].  Untuk  pengujian algoritma C4.5 memiliki keunggulan dalam mengolah data dengan nilai nominal, orthogonal, dan kontinyu
Ada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode data mining dalam  memprediksi  mahasiswa  yang  berpotensi  non-aktif  antara  lain penelitian  dari  Irma  Afliani  dengan  menggunakan  pohon  keputusan  C4.5  dalam prediksi mahasiswa aktif dan non-aktif yang memperoleh rules yang dapat diajukan untuk  menjadi  acuan  dalam  pimpinan  universitas  dalam  meningkatkan  standar akademik  Universitas  Satya  Negara  Indonesia  [7].  Lalu  penelitian  dari  Nur  Yanti Lumban  Gaol  pada  tahun  2020  yang  memprediksi  mahasiswa  yang  berpotensi menjadi non-aktif yang menggunakan decision tree C4.5 [8]. Hasil yang didapatkan dari  penelitian  tersebut  berupa rules yang  memberikan  suatu  kriteria  untuk menganalisa mahasiswa yang berpotensi menjadi non-aktif dimana kriteria-kriteria yang  terbentuk  tersebut  adalah  nilai  gagal,  nilai  absensi,  jadwal  kuliah,  dan pembayaran uang kuliah [9].

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Karena adanya masalah tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian Penerapan Data  Mining untuk  Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Non-Aktif Menggunakan Algoritma C4.5 di Kampus STMIK Primakara. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  bagaimana  hasil  penerapan data  mining dalam  memprediksi mahasiswa yang berpotensi non-aktif.

## METODE PENELITIAN
Tahapan - tahapan pada penelitian ini digunakan untuk memberi tujuan atau arah pada setiap tahap yang akan dilakukan yang meliputi:
1. Persiapan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap  masalah  yang  ditemukan, mengutarakan tujuan masalah dan juga tinjauan pustaka.
2. Pengumpulan data
Pengumpulan data didasari oleh sumber data yang dimiliki dimana sumber data tersebut antara lain:
1) Studi Lapangan
Studi  lapangan  dalam  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  cara wawancara  terbuka.  Wawancara  yang  dilakukan  untuk  mengetahui proses  bisnis  dari  Kampus  STMIK  Primakara  khususnya  pada  bidang akademik,  dan  data  mahasiswa  STMIK  Primakara  sebagai  data  yang diperlukan dalam penelitian ini dimana telah dibahas dalam instrumen penelitian.
2) Studi Pustaka Studi pustaka yang dilaksanakan adalah mencari dan mempelajari jurnal, penelitian  terdahulu  ataupun  buku  yang  berhubungan  dengan  topik yang diteliti. Studi pustaka ini dilaksanakan supaya penelitian ini memiliki dasar  pengetahuan  yang  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yang  akan dilakukan.
3. Implementasi Knowledge Discovery from Data (KDD) Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  didasari  oleh  proses Knowledge Discovery from Data (KDD). Berikut ini merupakan uraian proses di dalam KDD:
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery from Data

## 1) Selection
Dalam  tahapan  ini  data  melalui  proses  pemilahan  dimana  data  yang dipakai adalah data riwayat perkuliahan mahasiswa dari angkatan 2017 hingga  2020  dengan  total  mahasiswa  hingga  653  mahasiswa.  Dengan adanya proses ini maka proses pengolahan berlangsung lebih baik dan efektif sesuai dengan tujuan penelitian.

## 2) Preprocessing
Tahapan  pembersihan  data  yang  kosong,  kurang  maupun  error.  Data yang dibersihkan antara lain mengeliminasi data mahasiswa yang error dan  kosong  atau  tidak  lengkap  dan  mengurangi  variabel  yang  tidak dipakai pada data mahasiswa yang diperoleh dari STMIK Primakara. Pada tahapan  ini  sebanyak  653  data  mahasiswa  yang  disaring  dimana mendapatkan 620 data mahasiswa yang dapat digunakan.
3) Transformation
Sebelum melakukan pengolahan data mining , data harus ditransformasi terlebih  dahulu.  Dimana  data  mahasiswa  ditransformasi  menjadi  data yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan  agar dapat diproses dalam software orange .

## 4) Data Mining
Proses  ini  merupakan  proses  penambangan  data  yang  menggunakan metode klasifikasi algoritma C4.5. Langkah langkah dari C4.5 itu sendiri diawali  dalam  pemilihan  atribut  sebagai root selanjutnya  pembuatan cabang pada setiap nilai setelah itu melakukan pembagian kasus dalam cabang  dan  dari  proses  tersebut  diulang  hingga  seluruh  kasus  pada cabang memiliki kelas yang sama. Hasil yang didapatkan berupa rule.
5) Interpretation/Evaluation

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Interpretation/evaluation merupakan  proses  pembahasan  hasil  yang didapat  dari  data  mining  menjadi  bentuk  yang  mudah  dimengerti dimana tahapan ini termasuk pemeriksaan pola informasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan pengujian metode yang digunakan yaitu menghitung dan mendapatkan rules yang  ada  pada  algoritma  yang  digunakan  yaitu  C4.5.  Pada tahapan  pengumpulan  data  didapatkan raw data  sebanyak  653  data  mahasiswa yang disaring pada tahapan data cleaning menjadi sebanyak 620 data. 620 data mahasiswa  tersebut,  variabel  pada  setiap  atribut  data  yang  digunakan  di transformasi menjadi kategori-kategori yang digunakan dalam proses data mining . Dibawah  ini  merupakan  tabel  transformasi  variabel  pada  setiap  atribut  yang digunakan:

## Tabel 1. Tabel Transformasi Variable
No Atribut Variabel Awal Transformasi 1 Jenis Kelamin Laki-laki L Perempuan P 2 Prodi Sistem Informasi SI Teknik Informatika IF Sistem Informasi Akuntansi SIA 3 Status Mahasiswa Baru Mahasiswa Baru Mahasiswa Baru Pindahan (Transfer) Pindahan (Transfer) Transfer Alfaprima Transfer Alfaprima 4 Umur 17-19 Tahun <20 Tahun 20 – 25 Tahun 20 – 25 Tahun 26 – 39 Tahun >25 Tahun 5 Jarak 0-5 KM Dekat 6-10 KM Cukup Dekat 11-15 KM Cukup Jauh 16-20 KM Jauh >20 KM Sangat Jauh 6 Jenis Tinggal Rumah Bersama Keluarga Kontrakan/Kos Kontrakan/Kos 7 Penghasilan 0 – Rp 500.000 Sangat Rendah Rp 500.000 – Rp 999.999 Rendah Rp 1.000.000 – Rp 1.999.999 Cukup Rendah Rp 2.000.000 – Rp 4.999.999 Standar Rp 5.000.000 – Rp 20.000.000 Tinggi > Rp 20.000.000 Sangat Tinggi 8 IPK 0 – 1.99 Kurang Memuaskan 2.00 – 2.75 Memuaskan 2.76 – 3.50 Sangat Memuaskan 3.51 – 4.00 Dengan Pujian

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
No Atribut Variabel Awal Transformasi 9 Status Pembayaran SPP Menunggak Menunggak Tidak Menunggak Tidak Menunggak
Setelah  melalui  proses  transformasi  selanjutnya  adalah  melakukan  proses mining pada dataset yang tersedia. Tahapan data mining menggunakan algoritma yang telah ditentukan diawal penelitian dimana menggunakan algoritma decision tree untuk mencari prediksi mahasiswa yang berpotensi aktif dan non-aktif dalam perkuliahan  di  kampus  STMIK  Primakara.  Proses data  mining ini  menggunakan software aplikasi Orange. Pada gambar dibawah merupakan alur dari proses data mining pada software orange.
Gambar 2. Tampilan Alur Widget pada Aplikasi Orange
Berdasarkan  alur  proses data  mining menggunakan software  orange dimana penjelasan dari setiap alurnya dapat dilihat dibawah ini:
1) Proses data mining pada penelitian ini yang pertama adalah menentukan data training dan data testing pada dataset yang digunakan dimana data training yang digunakan pada penelitian ini adalah sebesar 90 % dari total dataset yaitu sebanyak 558 data mahasiswa dari 620 total dataset yang ada dan data testing yang digunakan adalah sebesar 10 % dari total dataset yaitu sebanyak 62 data mahasiswa  dari  620  total dataset yang  ada.  Pada  gambar  diatas  ditunjukan pada widget “ Training 90” dan “ Testing 10” dan data yang digunakan pada proses training dapat  dilihat  pada widget “ Data  Table ”.  Dibawah  in i merupakan tampilan dari widget “ Data Table ”.
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022

## Gambar 3. Tampilan Widget Data Table
2) Selanjutnya adalah memasukkan algoritma yang digunakan pada proses data mining dimana menggunakan algoritma decision tree C4.5 ditandai dengan widget “tree” pada gambar diatas. Tampilan pada widget “tree” dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
3)

## Gambar 4. Tampilan Widget Tree
4) Setelah  memasukan widget  “tree” proses  selanjutnya  adalah  menampilkan tampilan decision tree atau pohon keputusan yang pada gambar 2 ditandai
Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
dengan widget  “Tree Viewer”. Dibawah ini merupakan tampilan  dari widget “Tree Viewer”.
Gambar 5. Tampilan Widget Tree Viewer
Berdasarkan gambar diatas, interpretasi dari hasil decision tree dengan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
1) if IPK = Dengan Pujian, then Status = Aktif
2) if  IPK  =  Kurang  Memuaskan,  and  Jenis  Tinggal  =  Kontrakan/Kos,  then Status = Non-Aktif
3) if IPK = Kurang Memuaskan, Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, and Prodi = IF, then Status = Non-Aktif
4) if IPK = Kurang Memuaskan, Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, and Prodi = SIA, then Status = Aktif
5) if IPK = Kurang Memuaskan, Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, Prodi = SI and, Pembayaran SPP = Menunggak, then Status = Aktif
6) if IPK = Kurang Memuaskan, Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, Prodi = SI and, Pembayaran SPP = Tidak Menunggak, then Status = Non-Aktif
7) if IPK = Memuaskan and Jarak = Cukup Jauh, then Status = Non-Aktif
8) if IPK = Memuaskan and Jarak = Dekat, then Status = Aktif
9) if IPK = Memuaskan, Jarak = Cukup Dekat, and Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, then Status = Non-Aktif
10) if  IPK  =  Memuaskan,  Jarak  =  Cukup  Dekat,  and  Jenis  Tinggal  = Kontrakan, then Status = Non-Aktif
11) if IPK = Memuaskan, Jarak = Sangat Jauh, and Umur = 20 - 25 Tahun, then Status = Non-Aktif
12) if IPK = Memuaskan, Jarak = Sangat Jauh, and Umur = < 20 Tahun, then Status = Aktif
Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
13) if IPK = Sangat Memuaskan and Penghasilan Ayah = Rendah, then Status = Aktif
14) if IPK = Sangat Memuaskan and Penghasilan Ayah = Sangat Tinggi, then Status = Aktif
15) if  IPK  =  Sangat  Memuaskan,  Penghasilan  Ayah  =  Cukup  Rendah,  and Prodi = IF, then Status = Aktif
16) if  IPK  =  Sangat  Memuaskan,  Penghasilan  Ayah  =  Cukup  Rendah,  and Prodi = SIA, then Status = Aktif
17) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Cukup Rendah, Prodi = SI, and Jenis Kelamin = L, then Status = Aktif
18) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Cukup Rendah, Prodi = SI, and Jenis Kelamin = P, then Status = Aktif
19) if  IPK  =  Sangat  Memuaskan,  Penghasilan  Ayah  =  Sangat  Rendah,  and Prodi = IF, then Status = Aktif
20) if  IPK  =  Sangat  Memuaskan,  Penghasilan  Ayah  =  Sangat  Rendah,  and Prodi = SIA, then Status = Aktif
21) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Sangat Rendah, Prodi = SI, and Umur = 20 - 25 Tahun, then Status = Aktif
22) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Sangat Rendah, Prodi = SI, and Umur = < 20 Tahun, then Status = Aktif
23) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, and Prodi = IF, then Status = Aktif
24) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, and Jarak = Cukup Dekat, then Status = Aktif
25) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, and Jarak = Cukup Jauh, then Status = Aktif
26) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, and Jarak = Jauh, then Status = Aktif
27) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, Jarak = Dekat, and Jenis Kelamin = L, then Status = Aktif
28) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, Jarak = Dekat, and Jenis Kelamin = P, then Status = Aktif
29) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, Jarak = Sangat Jauh, and Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, then Status = Aktif
30) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SI, Jarak = Sangat Jauh, and Jenis Tinggal = Kontrakan/Kos, then Status = Aktif
31) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Standar, Prodi = SIA, and Pembayaran SPP = Menunggak, then Status = Aktif

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
32) if IPK  = Sangat Memuaskan, Penghasilan  Ayah = Standar, Prodi = SIA, Pembayaran SPP = Tidak Menunggak, and Jenis Kelamin = L, then Status = Aktif
33) if IPK  = Sangat Memuaskan, Penghasilan  Ayah = Standar, Prodi = SIA, Pembayaran  SPP  =  Tidak  Menunggak,  Jenis  Kelamin  =  P,  and  Jarak  = Cukup Dekat, then Status = Aktif
34) if IPK  = Sangat Memuaskan, Penghasilan  Ayah = Standar, Prodi = SIA, Pembayaran  SPP  =  Tidak  Menunggak,  Jenis  Kelamin  =  P,  and  Jarak  = Dekat, then Status = Aktif
35) if IPK  = Sangat Memuaskan, Penghasilan  Ayah =  Standar, Prodi = SIA, Pembayaran  SPP  =  Tidak  Menunggak,  Jenis  Kelamin  =  P,  and  Jarak  = Sangat Jauh, then Status = Aktif
36) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Tinggi and Prodi = SIA, then Status = Aktif
37) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Tinggi and Prodi = SI, then Status = Aktif
38) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Tinggi, Prodi = IF, and Jenis Tinggal = Bersama Keluarga, then Status = Aktif
39) if IPK = Sangat Memuaskan, Penghasilan Ayah = Tinggi, Prodi = IF, and Jenis Tinggal = Kontrakan/Kos, then Status = Aktif
Berdasarkan  gambar  hasil  dari  perhitungan  pohon  keputusan  didapatkan sebanyak 39 rules yang mempengaruhi mahasiswa menjadi aktif maupun non-aktif. Hasil dari 9 Atribut yang diuji menunjukan bahwa atribut yang paling mempegaruhi mahasiswa berpotensi non-aktif adalah IPK, dan diikuti oleh Jenis Tinggal dan juga Jarak  dengan  pola  variabel  yang  mempengaruhi  adalah  pada  IPK  dengan  IPK kurang  Memuaskan  (0 – 1.99)  atau  Memuaskan  (2.00 – 2.75),  lalu  Jenis  Tinggal Kontrakan/Kos, dan Jarak Cukup Dekat (6 – 10 KM), Cukup Jauh (11 – 15 KM), atau Sangat Jauh (>20 KM) menunjukan mahasiswa berpotensi menjadi mahasiswa non- aktif.
5) Selanjutnya adalah melakukan uji akurasi dari algoritma decision tree terhadap dataset yang  digun akan  dimana  ditandai  dengan  widget  “ Test  and  Score ”. Dibawah ini merupakan tampilan dari widget “ Test and Score ”.
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022

## Gambar 5. Tampilan Widget Test and Score
Hasil dari proses pengujian akurasi algoritma C4.5 menggunakan widget “Test and Score” pada aplikasi orange didapatkan akurasi sebesar 92.5 %, F1 Score sebesar 91.2%, precision sebesar 92.1 %, recall 92.5 %, specificity 47.3 %, dan memperoleh nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 88.4%. Nilai AUC adalah nilai perhitungan performa suatu indeks data klasifikasi semakin besar nilai AUC maka semakin baik performa indeks data yang digunakan. Dengan besar nilai AUC sebesar 0.884 atau 88.4%  menunjukan  bahwa  performa  indeks  data  klasifikasi  yang  digunakan tersebut termasuk Good Classification.

## 6) Confusion Matrix
Proses  selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi  dengan  menggunakan  widget “ confusion  matrix” terhadap  data  mahasiswa  STMIK  Primakara. Confusion matrix ini menghasilkan accuracy, F1 score, precision, recall, specificity . Berikut merupakan hasil dari evaluasi menggunakan confusion matrix:
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Perhitungan manual dari nilai yang terdapat pada gambar 6:
Accuracy = 490+26 558 = 0.9247 = 92.5 %
Precision = 494
(494+4) = 0.991 = 99.1 %
Recall = 494 (494 +38) = 0.928 = 92.8 %
F 1 Score = 2(0.991 ×  0.928) 0.991+  0.928 = 0.958 = 95.8% Specificity = 26 (26+4) = 0.866 = 86.6%
Berdasarkan  gambar  diatas,  dari  558  data  mahasiswa  yang  diklasifikasikan dengan  algoritma decision  tree  C4.5 .  Terdapat  494  data  mahasiswa  yang dikategorikan mahasiswa aktif dan terdapat 64 data mahasiswa yang dikategorikan mahasiswa  non-aktif.  490  data  mahasiswa  sudah  memiliki  klasifikasi  yang  sesuai dalam  kategori  mahasiswa  aktif  sedangkan  4  data  mahasiswa  kategori  aktif terprediksi  non-aktif.  Terdapat  38  data  mahasiswa  yang  berkategori  mahasiswa non-aktif terprediksi aktif sedangkan 26 data mahasiswa non-aktif yang telah sesuai dengan klasifikasi.

## KESIMPULAN
Bersumber  pada  hasil  penerapan data  mining pada dataset mahasiswa  STMIK Primakra untuk menghitung prediksi terhadap mahasiswa yang berpotensi status non-aktif memakai algoritma C4.5 . Maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma C4.5 dapat dipakai untuk proses pengklasfikasian data mahasiswa STMIK Primakara yang dimana  split  data  traning  dan  data  testing  yang  digunakan  adalah  90:10  yaitu sebanyak  558 data  training dan  62 data  testing dengan  menggunakan  aplikasi orange .  Algoritma  C4.5  mendapatkan  hasil  skor  akurasi  (CA)  sebesar  92.5%, F1 Score sebesar  91.2%, precision sebesar  92.1%. recall sebesar  92.5%, specificity sebesar  47.3%,  dan AUC  (Area  Under  Curve) sebesar  88.4%  atau  dapat dikategorikan good classification . Hasil evaluasi dengan memakai confusion matrix pada C4.5 memperoleh skor akurasi (CA) sebesar 92.5%, F1 Score sebesar 95.8%, Precision sebesar  99.1%. Recall sebesar  92.8%, specificity sebesar  86.6%. Berdasarkan  hasil  pohon  keputusan  terdapat  39  rules  yang  terbentuk  bahwa  39 rules tersebut menunjukan bahwa atribut yang paling mempengaruhi mahasiswa berpotensi non-aktif adalah mahasiswa dengan nilai IPK 0 – 1.99 atau 2.00 – 2.75, jenis tinggal mahasiswa adalah  kontrakan/kos dan Jarak dengan variabel cukup dekat (6 – 10 KM), cukup jauh (11 – 15 KM), atau sangat jauh (> 20 KM) sedangkan atribut  yang  tidak  terlalu  mempengaruhi  mahasiswa  berpotensi  non-aktif  adalah atribut status pembayaran SPP.

## DAFTAR PUSTAKA

## Paramita, “Pengaruh Learning Cycle 5E Terhadap Hasil Belajar IPA Kelas V SD
Pupuan,” 2016, [Online]. Available:
http://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JJPGSD/article/view/6950/4740. Dwi Untari, K. Hastuti, E. Y. Hidayat, Dwi Untari, N. Lim ão, and N. Y. L. Gaol, “Data Mining untuk Menganalisa Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non-Aktif Menggunaka Metode Decision Tree C4.5,” Fak. Ilmu Komput. Univ. Dian
Nuswantoro, vol. 2013, no. November, pp. 31 – 48, 2010, doi:
10.37034/jidt.v2i1.22.
A. A. I. I. P. Nengah Widya Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Di Stmik Primakara Menggunakan Algoritma K-Means …,” J. Teknol. Inf. dan …, vol. 3, pp. 456– 463, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/1540.
J. Pei and K. J. , Han Micheline, Data Mining: Concepts and Techniques 3rd Edition. 2011.
N. Ye, Data Mining Theories, Algorithms, and Examples, vol. 16, no. 4. Taylor & Francis Group, LLC, 2014.
T. Larasati, D. A. H. D., & Sutrisno, “Tourism Site Recommendation in Jakarta Using Decision Tree Method Based on Web Review,” pp. 195– 209, 2018.
I. Afliani, “ Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Aktif dan Non Aktif Dengan Algoritma (Decision Tree) C4.5 Studi Kasus : Universitas Satya Negara Indonesia,” pp. 31– 48, 2016.
N. Y. L. Gaol, “Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision Tree dan Algoritma C4.5,” J. Inf. Teknol., vol. 2, pp. 23– 29, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i1.22.
N. K. M. Astuti, N. W. Utami, and I. G. P. K. Juliharta, “Classification of Blood Donor Data Using C4.5 and K-Nearest Neighbor Methods (Case Study: Utd Pmi Bali Province),” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 18, no. 1, pp. 9– 16, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i1.2790.