How to cite: Ramadhan. N. A & Khamid, A., (2021) Penggunaan Metode Decision Tree untuk Mendeteksi Keterlambatan Masa  Studi  Mahasiswa  Diperguruan  Tinggi  Brebes. Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  6 (10). http://dx.doi.org/10.36418/ Syntax-Literate.v6i10.4367
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 6, No. 10, Oktober 2021

## PENGGUNAAN METODE DECISION  TREE UNTUK MENDETEKSI KETERLAMBATAN  MASA  STUDI  MAHASISWA  DIPERGURUAN  TINGGI BREBES

## Nur Ariesanto Ramdhan, Abdul Khamid
Fakultas Teknik Universitas Muhadi Setiabudi (UMUS) Brebes, Jawa Tengah, Indonesia Email: ariesantoramdhan@gmail.com , abdulkhamid.mt@gmail.com

## Abstrak
Keberhasilan  masa  studi  dalam  pengelolaan  suatu  akademik  diperguruan  Tinggi salah  satu  diantaranya  adalah  ketepatan  mahasiswa  dalam  menempuh  studinya. Masih banyaknya mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu merupakan masalah yang serius  bagi  suatu  perguruan  tinggi.  Mengetahui  permasalahan  itu  diperlukan pengolahan  data  akademik  untuk  mendapatkan  pola  atau  pengetahuannya  untuk mengambil  suatu  keputusan. Melalui  Educational  Data Mining (EDM) merupakan penerapan  metode  Datamining  dalam  menganalisis  data  yang  tersedia  dan  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  dapat  dilakukan.  Melalui  data akademik  kelulusan  pada  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Sipil  Universitas Muhadi  Setiabudi  dapat  diperoleh  suatu  pohon  keputusan  beserta  aturannya  untuk dapat  memprediksi  masa  studi  mahasiswa,  data  yang  digunakan  untuk  merancang pohon keputusan ini terdiri dari 1 special atribut (atribut kelulusan) dan 12 atribut regular  (JK,  status  kerja,  umur,  IPS1,  IPS2,  IPS3,  IPS4,  IPS5,  IPS6,  IPS7,  IPS8, IPK).  Dalam  membuat  analisa  data  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan menggunakan  77  sampel,  dari  hasil  yang  didapatkan  terlihat  bahwa  model keputusan  dengan  siswa  yang  dalam  lulus  tepat  waktu  adalah  mahasiswa  yang memiliki  tingkat  nilai  akurasi  sebanyak  98.00%,  dengan  presisi  terlambat  95.45% dan  tepat  100%,  Class  recall  terlambat  100%,  dan  recall  tepat  96.55%.  Pengujian dengan  rapidminer  terbukti  efektif  dan  fleksibel  dengan  hasil  perhitungan  yang tepat.
Kata Kunci : masa studi mahasiswa; data mining; algoritma C4.5; pohon keputusan.

## Abstract
One of the successes study periods in the management of an academic university is the students' accuracy in taking their studies. There are still many students who do not  graduate  on  time  is  a  serious  problem  for  a  university.  Knowing  the  problem requires  processing  academic  data  to  get  the  pattern  or  knowledge  to  make  a decision.  Educational  Data  Mining  (EDM)  is  an  application  of  the  Datamining method in analyzing the available data and can be used as one approach that can be done. Through graduation, academic data on students of the Civil Engineering Study Program, Muhadi Setiabudi University, a decision tree, and its rules can be
obtained  to  predict  the  student's  study  period,  and  the  data  used  to  design  this decision  tree  consists  of  1  special  attribute  (graduation  attribute)  and  12  regular attributes (JK, working status, age, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, IPS5, IPS6, IPS7, IPS8, GPA).  In  making  data  analysis  using  the  C4.5  Algorithm  using  77  samples,  the results obtained show that the decision model with students who graduate on time are  students  who  have  an  accuracy  value  of  98.00%,  with  95.45%  late  precision and  100%  correct,  Class  recall  is  100%  late,  and  recall  is  appropriate  96.55%. Testing  with  rapid  miner  is  proven  to  be  effective  and  flexible  with  precise calculation results.
Keywords:  studies; data mining; algorithm C4.5; Decision tree
Received: 2021-09-20; Accepted: 2021-10-05; Published: 2021-10-20

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  begitu  maju  sangat  di  butuhkan  dalam menentukan suatu  keputusan, hal  ini menjadikan informasi sebagai  suatu  sarana untuk menganalisa.  Dalam  menganalisa  diperlukan  suatu  data  sebagai  bahan  pertimbangan dari informasi (Sutabri, 2012) . Dengan menggunakan data mining kumpulan data dapat memberikan  informasi  yang  penting  bagi  suatu  organisasi.  Perguruan  tinggi  dengan jumlah  mahasiswa  yang  banyak  harus  dapat  dimbangi  dengan  kualitas  sistem pendidikan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa.  Salah  satu  faktor  yang  menentukan kualitas  perguruan  tinggi  adalah  persentase  kemampuan  mahasiswa  untuk menyelesaikan  masa  studi  secara  tepat  waktu.  Tingginya  persentasi  mahasiswa  yang tidak mampu menyelesaikan masa studinya secara tepat waktu maka akan menyebabkan berbagai  masalah  yang  berkaitan  dalam  kegagalan  studi  mahasiswa  seperti meningkatnya status mahasiswa non aktif di lingkungan perguruan tinggi (Rismayanti, 2018) . Hal ini penting untuk meningkatkan pelayanan yang dapat membuat mahasiswa nyaman  dan  bisa  lulus  tepat  waktu.  Penggunaan  data  mining  dapat  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  lebih  lanjut  tentang  faktor  yang mempengaruhi  kelulusan  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  masa  studi  secara  tepat waktu  sehingga  dapat  mencegah  secara  dini  kegagalan  akademik  mahasiswa (Nofriansyah, Kom, & Kom, 2015) .
Datamining  merupakan  suatu  cara  dalam  menggali  informasi  dari  sejumlah  data yang  biasanya  tersimpan  dalam  repositori  dengan  menggunakan  teknologi  pengenalan pola,  statistik  dan  teknik  matematika (Siregar,  Kom,  Puspabhuana,  Kom,  &  Kom, 2017) . Penerapan metode datamining dalam menganalisis data yang tersedia di lembaga pendidikan didefinisikan sebagai Educational Data Mining (EDM) (Romero & Ventura,
2010) EDM  menggunakan  beberapa  teknik  seperti Decision  Trees , Neural  Networks , Naïve Bayes , K-Nearest Neighbor dan lainnya (Yadav & Pal, 2012) . Pengetahuan yang didapatkan  dari  pengolahan  datamining  dapat  digunakan  untuk  menawarkan  suatu rekomendasi  kepada  perencana  akademik  di  lembaga  pendidikan  tinggi  dalam meningkatkan proses  pengambilan keputusan (decision making), meningkatkan kinerja akademik dan memangkas tingkat kegagalan siswa serta lebih memahami perilaku para
siswa (Abu Tair & El-Halees, 2012) . Hal tersebut merupakan tujuan yang ingin dicapai dalam pemanfaatan data mining di bidang pendidikan.
Penelitian  mengenai  data  mining  pada  lembaga  pendidikan  telah  banyak dilakukan  oleh  para  peneliti.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi  pohon keputusan  yang  banyak  digunakan  karena  memiliki  kelebihan  utama  dari  algoritma yang lainnya (Kamagi & Hansun, 2014) . Kelebihan algoritma C4.5 dapat menghasilkan pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat diterima,  efisien,  dalam  menangani  atribut  bertipe  deskret  dan  numerik.  Metode  data mining  dengan  algoritma  C45  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  atau  pengelompokan  dan  bersifat  prediktif (Rosandy,  2016) .  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  proses  pada  datamining  yang bertujuan untuk menemukan pola yang berharga dari data yang berukuran relatif besar hingga  sangat  besar (Harianto  &  Rosiyadi,  2020) .  Pada  penelitian  ini  algoritma  C4.5 diusulkan untuk memprediksi masa studi mahasiswa di perguruan tinggi wilayah Brebes (Rahman,  2020) .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  prediksi  masa  studi mahasiswa di Universitas Muhadi Setia Budi Brebes.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang  dilakukan adalah metode penelitian eksperimen (Jaedun, 2011) .  Data  dikumpulkan  ialah  data  identitas  mahasiswa  dan  data  KRS,  selanjutnya diolah (preprocessing) dengan  penerapan  data  integrasi  dan  data  reduction,  metode menggunakan  decission  tree  dengan  algoritma  C4.5  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan sebagian data untuk training dan sebagian lagi evaluasi dilakukan dengan mengamati  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  validasi  dilakukan  dengan mengukur hasil prediksi dibandingkan dengan data asal.

## Hasil dan Pembahasan
Masa  studi  adalah  masa  atau  lamanya  studi  yang  terjadwal  dan  harus  dijalankan oleh  mahasiswa  dengan  rentang  waktu  yang  disyaratkan  dengan  beban  sks  yaitu  144 sks, dengan rentang waktu 8 semester normalnya dan selambatnya 14 semester. Namun masa  studi  mahasiswa  tidak  bisa  diprediksi  sejak  awal,  oleh  karena  itu  perlu  adanya teknik  prediksi  dengan  menggunakan  metode  Decision  tree  dengan  algoritma  C4.5. Hasil pre-processing pada penelitian ini menggunakan dua langkah pre-processing yaitu data intergration dan reduction.
1. Data Integration (proses penggabungan dari database yang berbeda)
Data set pada peneltian ini adalah database TS angkatan 2014-2015 dan 2015-
2016.
2. Data reduction
Mereduksi atau menghilangkan atribut yang tidak diperlukan akan tetapi tidak mengurangi penyajian analistiknya. Berikut data integration dan hasil  reduksi data yang telah dilakukan dengan menggunakan Software Rapidminer.
Tabel 1

## Data Awal Mahasiswa
ID JK STATUS KERJA UMUR IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 IPS 6 IPS 7 IPS 8 IPK STATUS KELULUSAN 1 LAKI-LAKI BEKERJA 24 2,70 2,91 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,33 TERLAMBAT 2 LAKI-LAKI BEKERJA 23 2,90 3,41 3,39 3,19 2,80 3,00 3,00 0,00 2,71 TEPAT 3 PEREMPUAN MAHASISWA 24 3,40 3,68 3,35 3,52 3,45 3,16 3,43 0,00 3,00 TEPAT 4 PEREMPUAN MAHASISWA 22 3,10 3,64 3,83 3,38 3,20 2,32 3,43 0,00 2,86 TEPAT 5 PEREMPUAN BEKERJA 23 3,30 3,68 3,39 3,48 3,35 3,29 2,95 0,00 2,93 TEPAT 6 LAKI-LAKI BEKERJA 25 2,90 3,36 3,35 2,81 3,00 2,84 3,00 0,00 2,66 TEPAT 7 LAKI-LAKI BEKERJA 25 3,30 3,59 3,35 3,38 2,75 2,74 3,14 0,00 2,78 TEPAT 8 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 2,80 3,59 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,42 TERLAMBAT 9 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 1,80 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,98 TERLAMBAT 10 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 3,20 3,27 3,13 3,00 2,50 2,84 3,29 0,00 2,65 TERLAMBAT 11 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 3,00 3,45 3,30 2,90 3,05 3,11 3,29 0,00 2,76 TERLAMBAT 12 PEREMPUAN BEKERJA 25 3,20 3,77 3,26 3,43 2,70 3,11 3,00 0,00 2,81 TEPAT 13 PEREMPUAN BEKERJA 23 3,10 3,50 3,35 3,38 3,15 3,11 3,29 0,00 2,86 TEPAT 14 PEREMPUAN MAHASISWA 24 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,88 TERLAMBAT 15 LAKI-LAKI BEKERJA 23 2,90 3,14 2,91 3,05 3,00 3,00 3,57 0,00 2,70 TEPAT 16 LAKI-LAKI BEKERJA 23 2,90 3,05 2,52 2,90 2,90 3,00 3,29 0,00 2,57 TERLAMBAT 17 LAKI-LAKI BEKERJA 24 3,00 3,25 3,00 3,05 2,85 3,00 3,00 0,00 2,64 TEPAT 18 LAKI-LAKI BEKERJA 25 2,90 2,23 2,36 2,50 1,00 1,00 1,00 0,00 1,62 TERLAMBAT 19 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 2,50 2,36 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,23 TERLAMBAT 20 LAKI-LAKI BEKERJA 28 3,40 3,59 3,78 3,71 3,45 2,79 3,43 0,00 3,02 TEPAT 21 PEREMPUAN BEKERJA 25 2,80 3,00 3,26 3,14 3,00 2,79 3,29 0,00 2,66 TEPAT 22 LAKI-LAKI BEKERJA 24 2,70 3,50 3,35 3,29 2,95 3,16 3,14 0,00 2,76 TEPAT 23 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 3,00 3,18 3,13 2,90 2,85 3,00 3,00 0,00 2,63 TEPAT 24 LAKI-LAKI BEKERJA 26 2,90 1,59 3,00 3,19 2,90 2,53 3,14 0,00 2,41 TERLAMBAT 25 LAKI-LAKI MAHASISWA 23 3,00 3,41 3,26 3,48 3,25 3,26 3,17 0,00 2,85 TEPAT 26 PEREMPUAN BEKERJA 22 2,90 3,59 3,35 3,14 3,10 3,11 3,43 0,00 2,83 TEPAT 27 LAKI-LAKI BEKERJA 28 3,10 3,64 3,57 3,29 3,10 3,11 3,43 0,00 2,91 TEPAT 28 LAKI-LAKI BEKERJA 24 3,20 3,82 3,26 3,43 3,15 3,00 3,29 0,00 2,89 TEPAT 29 PEREMPUAN BEKERJA 24 3,00 3,77 3,48 3,48 3,35 2,63 3,43 0,00 2,89 TEPAT 30 LAKI-LAKI BEKERJA 30 2,50 3,41 3,35 3,05 2,90 2,89 3,00 0,00 2,64 TEPAT 31 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 2,90 2,77 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,33 TERLAMBAT 32 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 0,50 2,32 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,98 TERLAMBAT 33 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 2,50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,06 TERLAMBAT 34 LAKI-LAKI BEKERJA 26 2,90 3,09 3,00 2,67 3,00 2,53 3,14 0,00 2,54 TEPAT 35 LAKI-LAKI MAHASISWA 23 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,88 TERLAMBAT 36 LAKI-LAKI BEKERJA 25 2,80 2,64 0,65 2,62 3,10 1,00 1,00 0,00 1,73 TERLAMBAT 37 LAKI-LAKI BEKERJA 27 3,40 3,41 3,17 2,76 3,05 2,84 3,29 0,00 2,74 TEPAT 38 PEREMPUAN BEKERJA 22 3,50 3,50 3,13 3,43 3,30 3,11 3,14 0,00 2,89 TEPAT 39 PEREMPUAN BEKERJA 22 3,50 3,50 3,22 3,24 3,45 2,79 3,29 0,00 2,87 TEPAT 40 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 1,10 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,89 TERLAMBAT 41 LAKI-LAKI BEKERJA 25 3,60 3,73 3,52 3,33 3,45 3,00 3,29 0,00 2,99 TEPAT 42 LAKI-LAKI MAHASISWA 25 2,70 2,45 1,04 0,29 1,00 1,00 1,00 0,00 1,19 TERLAMBAT 43 LAKI-LAKI BEKERJA 23 3,40 3,41 3,17 3,29 3,60 3,26 3,43 0,00 2,95 TEPAT 44 LAKI-LAKI BEKERJA 25 3,80 3,41 3,17 2,86 3,00 2,57 2,57 0,00 2,67 TEPAT 45 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 3,30 3,59 3,00 3,00 3,10 3,00 3,00 0,00 2,75 TEPAT 46 PEREMPUAN MAHASISWA 24 3,80 2,91 2,78 0,48 1,00 1,00 1,00 0,00 1,62 TERLAMBAT 47 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 2,70 2,73 0,65 0,29 1,00 1,00 1,00 0,00 1,17 TERLAMBAT 48 LAKI-LAKI BEKERJA 26 2,20 3,27 3,00 3,33 3,40 2,89 3,43 0,00 2,69 TEPAT 49 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 3,50 3,23 2,96 0,29 1,00 1,00 2,29 0,00 1,78 TERLAMBAT 50 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 3,53 2,14 0,65 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,29 TERLAMBAT 51 LAKI-LAKI BEKERJA 25 3,60 3,23 3,00 2,82 3,10 2,74 2,86 0,00 2,67 52 LAKI-LAKI BEKERJA 23 3,00 3,32 3,00 2,82 3,20 2,32 3,00 0,00 2,58 53 LAKI-LAKI BEKERJA 22 3,60 3,36 3,22 3,05 3,30 3,00 3,00 0,00 2,82 54 LAKI-LAKI BEKERJA 28 3,80 3,36 3,09 3,05 2,55 3,00 3,00 0,00 2,73 55 LAKI-LAKI MAHASISWA 37 2,40 3,18 3,09 1,59 2,85 2,00 2,14 0,00 2,16 56 LAKI-LAKI BEKERJA 25 3,00 3,36 3,09 2,64 1,00 0,07 0,57 0,00 1,72 57 LAKI-LAKI MAHASISWA 23 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,88 58 LAKI-LAKI BEKERJA 24 3,80 3,32 2,91 3,14 3,10 2,16 2,86 0,00 2,66 59 LAKI-LAKI BEKERJA 24 3,50 3,32 2,74 2,68 0,60 1,63 0,86 0,00 1,92 60 LAKI-LAKI MAHASISWA 23 4,00 3,36 3,00 3,27 3,35 2,05 0,06 0,00 2,39 61 LAKI-LAKI MAHASISWA 22 3,70 3,36 3,22 3,00 2,80 2,79 2,86 0,00 2,72
ID JK STATUS KERJA UMUR IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 IPS 6 IPS 7 IPS 8 IPK STATUS KELULUSAN 62 LAKI-LAKI BEKERJA 24 3,90 3,36 3,22 3,14 2,90 2,42 2,57 0,00 2,69 63 LAKI-LAKI MAHASISWA 29 3,80 3,36 2,74 3,41 3,20 2,42 2,71 0,00 2,71 64 LAKI-LAKI BEKERJA 25 4,00 3,00 3,22 3,27 3,20 2,32 3,29 0,00 2,79 65 LAKI-LAKI BEKERJA 28 3,20 2,59 2,61 2,68 2,90 3,00 2,57 0,00 2,44 66 LAKI-LAKI BEKERJA 26 3,50 3,45 3,09 3,27 3,10 3,13 3,14 0,00 2,84 67 LAKI-LAKI BEKERJA 30 3,30 2,25 2,65 2,00 0,30 0,79 1,00 0,00 1,54 68 LAKI-LAKI BEKERJA 36 2,94 1,90 3,22 3,27 3,20 2,32 3,29 0,00 2,52 69 LAKI-LAKI BEKERJA 38 3,00 3,00 3,00 3,00 3,50 2,82 3,14 0,00 2,68 70 LAKI-LAKI MAHASISWA 26 4,00 3,45 3,48 3,05 3,25 3,11 3,71 0,00 3,01 71 LAKI-LAKI BEKERJA 27 3,00 3,00 3,00 3,00 3,60 2,91 3,16 0,00 2,71 72 LAKI-LAKI MAHASISWA 24 0,88 1,56 2,40 1,00 0,20 1,00 1,00 0,00 1,01 73 LAKI-LAKI MAHASISWA 27 0,10 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,76 74 LAKI-LAKI BEKERJA 45 3,60 3,36 3,09 2,73 2,65 2,26 2,96 0,00 2,58 75 LAKI-LAKI BEKERJA 26 3,00 3,00 3,00 3,00 3,60 2,91 3,16 0,00 2,71 76 LAKI-LAKI BEKERJA 27 3,50 3,45 3,09 3,27 3,10 3,13 3,14 0,00 2,84 77 LAKI-LAKI BEKERJA 26 3,00 3,00 3,00 3,00 3,60 2,91 3,16 0,00 2,71
Gambar 1
Mengimport data kelulusan dari excel
Gambar 2
Memfilter data setting yang missing dan Data Statastik
Gambar 3 Pohon keputusan algoritma decesion tree C4.5
Gambar 4

## Membuat blok model prediksi sebagai data testing
Gambar 5

## Hasil data setelah di testing
Gambar 6 Data Hasil Prediksi
Tabel 2

## Data Hasil Prediksi
JK STATUS KERJA UMUR IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 IPS 6 IPS 7 IPS 8 IPK prediction(STATUS KELULUSAN) LAKI-LAKI BEKERJA 25,0 3,6 3,2 3,0 2,8 3,1 2,7 2,9 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 23,0 3,0 3,3 3,0 2,8 3,2 2,3 3,0 0,0 2,6 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 22,0 3,6 3,4 3,2 3,1 3,3 3,0 3,0 0,0 2,8 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 28,0 3,8 3,4 3,1 3,1 2,6 3,0 3,0 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI MAHASISWA 37,0 2,4 3,2 3,1 1,6 2,9 2,0 2,1 0,0 2,2 TERLAMBAT LAKI-LAKI BEKERJA 25,0 3,0 3,4 3,1 2,6 1,0 0,1 0,6 0,0 1,7 TERLAMBAT LAKI-LAKI MAHASISWA 23,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,9 TERLAMBAT LAKI-LAKI BEKERJA 24,0 3,8 3,3 2,9 3,1 3,1 2,2 2,9 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 24,0 3,5 3,3 2,7 2,7 0,6 1,6 0,9 0,0 1,9 TERLAMBAT LAKI-LAKI MAHASISWA 23,0 4,0 3,4 3,0 3,3 3,4 2,1 0,1 0,0 2,4 TERLAMBAT LAKI-LAKI MAHASISWA 22,0 3,7 3,4 3,2 3,0 2,8 2,8 2,9 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 24,0 3,9 3,4 3,2 3,1 2,9 2,4 2,6 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI MAHASISWA 29,0 3,8 3,4 2,7 3,4 3,2 2,4 2,7 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 25,0 4,0 3,0 3,2 3,3 3,2 2,3 3,3 0,0 2,8 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 28,0 3,2 2,6 2,6 2,7 2,9 3,0 2,6 0,0 2,4 TERLAMBAT LAKI-LAKI BEKERJA 26,0 3,5 3,5 3,1 3,3 3,1 3,1 3,1 0,0 2,8 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 30,0 3,3 2,3 2,7 2,0 0,3 0,8 1,0 0,0 1,5 TERLAMBAT LAKI-LAKI BEKERJA 36,0 2,9 1,9 3,2 3,3 3,2 2,3 3,3 0,0 2,5 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 38,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,5 2,8 3,1 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI MAHASISWA 26,0 4,0 3,5 3,5 3,1 3,3 3,1 3,7 0,0 3,0 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 27,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,6 2,9 3,2 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI MAHASISWA 24,0 0,9 1,6 2,4 1,0 0,2 1,0 1,0 0,0 1,0 TERLAMBAT LAKI-LAKI MAHASISWA 27,0 0,1 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,8 TERLAMBAT LAKI-LAKI BEKERJA 45,0 3,6 3,4 3,1 2,7 2,7 2,3 3,0 0,0 2,6 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 26,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,6 2,9 3,2 0,0 2,7 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 27,0 3,5 3,5 3,1 3,3 3,1 3,1 3,1 0,0 2,8 TEPAT LAKI-LAKI BEKERJA 26,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,6 2,9 3,2 0,0 2,7 TEPAT

## Gambar 7 Tingkat keakurasian data dalam prediksi (%)
Pengujian  di  ukur  dengan  menggunakan  confussion  matrix  untuk  mengukur performa klasifikasi dengan menggunakan dua kelas yaitu tepat dan terlambat. Tingkat accuracy : 98.00%.

## Tabel 3
Prediksi Klasifikasi  C45 Prediksi True Terlambat True Tepat Class precision Terlambat 21 1 95.45% Tepat 0 28 100% Class recall 100% 96.55%

## Kesimpulan
Penulis menggunakan satu special atribut (status  kelulusan) dan duabelas regular atribut  ((JK,  Status  Kerja,  Umur,  IPS  (1,2,3,4,5,6,7,8)  dan  IPK)),  data  set  KHS mahasiswa  tahun  2014-2015  dan  2015-2016,  data  testing  tahun  2016-2017,  software rapidminer-studio-9.7.2. menggunakan algoritma decision tree C4.5 dengan output yang terbentuk  ialah  klasifkasi  berupa  pohon  keputusan  (decision  tree).  Algortitma  C4.5 terbukti  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  atau  mengkalisifikasi  masa  studi mahasiswa  dengan  evaluasi  penelitian  tingkat  nilai  akurasi  sebanyak  98.00%,  dengan presisi terlambat 95.45% dan tepat 100%, Class recall terlambat 100%, dan recall tepat 96.55%.  Pengujian  dengan  rapidminer  terbukti  efektif  dan  fleksibel  dengan  hasil perhitungan yang tepat.

## BIBLIOGRAFI
Abu  Tair,  Mohammed  M.,  &  El-Halees,  Alaa  M.  (2012).  Mining  educational  data  to improve students’ performance: a case study. International Journal of Information ,
2 (2). Google Scholar
Harianto, Didi Rosiyadi, & Rosiyadi, Didi. (2020). Komparasi Algortima C4. 5, Naïve Bayes, dan k-Nearest Neighbor Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Menaikkan Jumlah Peserta Didik. Jurnal Informatika , 7 (1). Google Scholar
Jaedun,  Amat.  (2011).  Metodologi  penelitian  eksperimen. Fakultas  Teknik  UNY , 12 . Google Scholar
Kamagi, David  Hartanto, &  Hansun, Seng. (2014).  Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.  5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika , 6 (1), 15–20. Google Scholar
Nofriansyah,  Dicky,  Kom,  S.,  &  Kom,  M.  (2015). Konsep  data  mining  Vs  Sistem pendukung keputusan . Deepublish. Google Scholar
Rahman,  Ade  Fatma  Ayu.  (2020).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  C4.  5  (Studi  Kasus  Di  Universitas  Peradaban). Indonesian  Journal  of Informatics and Research , 1 (2), 70–77. Google Scholar
Rismayanti, Rismayanti. (2018). Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik  Informatika  (Studi  Kasus:  Fakultas  Teknik  dan  Komputer  Universitas Harapan Medan). Query: Journal of Information Systems , 2 (1). Google Scholar
Romero, Cristóbal, & Ventura, Sebastián. (2010). Educational data mining: a review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) , 40 (6), 601–618. Google Scholar
Rosandy,  Triowali.  (2016).  Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dengan Metode Decision Tree (C4. 5) Untuk Menganalisa Kelancaran Pembiayaan (Study Kasus: KSPPS/BMT Al-Fadhila. Jurnal Teknologi Informasi Magister , 2 (01), 52– 62. Google Scholar
Siregar,  Amril  Mutoi,  Kom,  S.,  Puspabhuana,  M.  Kom  D.  A.  N.  Adam,  Kom,  S.,  & Kom,  M.  (2017). Data  Mining:  Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi  dengan RapidMiner . CV Kekata Group. Google Scholar
Sutabri, Tata. (2012). Analisis sistem informasi . Penerbit Andi. Google Scholar
Yadav,  Surjeet  Kumar,  &  Pal,  Saurabh.  (2012).  Data  mining:  A  prediction  for performance  improvement  of  engineering  students  using  classification. ArXiv Preprint ArXiv:1203.3832 . Google Scholar
Copyright holder:
Nur Ariesanto Ramdhan, Abdul Khamid (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: