Vol. 16, No. 3, Sept 2023, pp. 197~207 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i3.17296  197

## Penerapan Algoritma C4.5 dengan Optimasi Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Mercy Hermawati
Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Apr 18, 2023 Revised Jul 05, 2023 Accepted Sep 18, 2023
College is a place for students to pursue higher education. Both state and private universities compete to be the best universities to produce the best graduates. The number of student graduates is an indicator of the success of a higher education institution, which will have an impact on government  accreditation and public assessment. The aim of  this research is to predict student graduation in order to know whether they will  graduate  on  time  or  late  by  applying  data  mining  techniques, namely  classification  using  the  C4.5  algorithm  to  obtain  patterns  of student graduation delays and the particle swarm optimization (PSO) algorithm to increase the accuracy of the C4 algorithm. 5. Testing uses cross-validation  tests, confusion  matrix, and ROC curve. The results of  this  research  are  that  the  C4.5  algorithm  with  particle  swarm optimization (PSO) has an accuracy value of 86.72%, which is better than the C4.5 algorithm, whose accuracy is 82.05% and the difference between them is 4.67%. The difference between the AUC value of 0.033 was obtained from the C4.5 algorithm model, which had an AUC value of  0.870  with  a  good  classification  diagnostic  level,  and  the  C4.5 algorithm  with  PSO  had  an  AUC  value  of  0.903  with  an  excellent classification  diagnostic  level.  IPS3  is  the  attribute  that  most influences the accuracy of student graduation. The results of the C4.5 algorithm  rule  with  PSO  can  be  applied  to  create  applications  for GUI-based student graduation predictions.

## Keywords:
Data Mining C4.5 Algorithm Particle Swarm Optimization Prediction
Graduation
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Mercy Hermawati, Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: mercy.hermawati@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi merupakan salah satu tempat untuk menempuh jenjang pendidikan yang lebih tinggi. Baik perguruan tinggi negeri dan swasta bersaing untuk menjadi perguruan tinggi terbaik untuk menghasilkan lulusan terbaik. Berdasarkan Undang-Undang RI Nomor 20, perguruan tinggi diharapkan dapat memberikan pendidikan  yang  berkualitas  kepada  mahasiswa  sehingga  dapat  menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas, kompeten dan kreatif.
Buku  VI  matriks  penilaian  instrument  akreditasi  program  studi  BAN  PT  menerangkan  bahwa persentase  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  elemen  penilaian  akreditasi  universitas[1]. Dengan  demikian,  dianggap  bahwa  salah  satu  faktor  penentu  mutu  perguruan  tinggi  adalah  persentase
198
mahasiswa yang menyelesaikan studinya tepat waktu. Akreditasi perguruan tinggi juga dapat menjadi bahan promosi untuk menarik calon mahasiswa barunya.
Untuk  mencapai goals tersebut  diperlukan  antisipasi  penanganan  dini  terhadap  mahasiswa  yang berpotensi  lulus tidak tepat waktu dengan  suatu teknik  yang dapat mendeteksi kemungkinan  hal  itu terjadi. Perguruan tinggi  memiliki database yang  menyimpan data akademik dan biodata  mahasiswa. Data tersebut apabila digali dengan tepat maka akan dapat diketahui pola atau pengetahuan ( knowledge ) untuk mengambil keputusan. Serangkaian proses mendapatkan pengetahuan atau pola dari kumpulan data disebut dengan data mining [2].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  teknik data  mining pohon  keputusan  algoritma  C4.5  yaitu untuk mengatasi kuota mahasiswa yang meningkat setiap tahunnya namun tidak semua dapat lulus tepat pada waktunya berakibat pada akumulasi jumlah siswa[3]. Untuk monitoring dan pengambilan keputusan BAAK terhadap mahasiswa aktif, apakah mereka dapat lulus tepat waktu, cepat, terlambat atau drop out [4]. Penelitian dewi dkk, menggunakan neural network dan particle swarm optimization untuk membantu pihak manajemen dalam  mengambil  keputusan  dan  mendapatkan  parameter  terbaik  dari  metode  yang  digunakan  untuk  dapat memprediksi kelulusan mahasiswa[5]. Penelitian rusda wajhillah, menggunakan algoritma C4.5 dengan PSO untuk prediksi penyakit jantung, dari 13 atribut pada dataset UCI Machine Learning Data Repository setelah diseleksi  hanya  menjadi  sembilan  atribut  yang  digunakan  dalam  menentukan  prediksi  penyakit  jantung[6]. Penelitian elah nurlelah, menerapkan algoritma particle swarm optimization untuk mengeliminasi atribut input pada metode algoritma C4.5, untuk meningkatkan akurasi prediksi penyakit liver. Sehingga diperoleh akurasi diagnosis penyakit liver yang lebih baik dibanding dengan menggunakan metode individual algoritma C4.5[7]. Penelitian santoso dkk, algoritma C4.5 memiliki kelemahan yaitu pada pembacaan data yang berjumlah besar. Sehingga  untuk  meningkatkan  kinerja  klasifikasi  algoritma  C4.5  ditambahkan  algoritma  lain  yaitu Particle Swarm  Optimization (PSO)  sebagai  fitur  seleksi  atribut  pada  dataset  lulusan  santri  Ma’hadul  Qur’an  untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi lama menghafal Al-Qur’an[8]. Berdasarkan latar belakang diatas maka diambil  rumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana mendapatkan pola keterlambatan kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization (PSO)?
2. Bagaimana  akurasi  algoritma  C4.5  berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dalam  memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa?
3. Bagaimana  penerapan  algoritma  C4.5  berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  untuk  prediksi ketepatan kelulusan mahasiswa di Universitas Pakuan Bogor?

## 2. METODE

## 2.1. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  eksperimen.  Metode  ini menguji kebenaran sebuah hipotesis dengan statistik dan menghubungkannya  dengan masalah penelitian[9]. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  dan algoritma particle swarm optimization (PSO) untuk pemberian bobot atribut guna meningkatkan akurasi dari algoritma C4.5 dalam segi seleksi atribut. Penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh dari Pusat Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Pakuan Bogor.

## 2.2. Metode Pemilihan Sample
1. Populasi
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  eksperimen.  Metode  ini menguji kebenaran. Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian. Adapun populasi dalam dalam penelitian ini  adalah dataset mahasiswa  Strata  1  Reguler  Ilmu  Komputer  Universitas  Pakuan  Bogor  yang  sudah dinyatakan lulus.
2. Sampel
Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti. Sampel pada penelitian ini dihitung dengan metode Slovin untuk menentukan jumlah sampel yang digunakan sebagai data pelatihan dan data pengujian proses data mining . Metode slovin ditunjukkan pada persamaan berikut.
n = 𝑁 1 + 𝑁 e ²
Keterangan: n = jumlah sampel N = jumlah keseluruhan data/populasi e = galat kesalahan (ditentukan sebesar 5%)
199
Data  mahasiswa  Prodi  Ilmu  Komputer  program  regular  angkatan  2011  dan  2012  yang  sudah dinyatakan  lulus seluruhnya  berjumlah (N) 1105 mahasiswa. Sesuai dengan  rumus Slovin, dapat  ditentukan jumlah sampel yang diambil yaitu sebanyak 293 data mahasiswa.

## 2.3. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Observasi,
2. Wawancara,
3. Studi Literatur.

## 2.4. Instrumentasi Penelitian
Dalam penelitian ini ada beberapa instrumen yang digunakan yaitu:
1. Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  berupa  data  kelulusan  mahasiswa  angkatan  2011  dan  2012 program  Strata  1  regular  Ilmu  Komputer  yang  sudah  dinyatakan  lulus  diperoleh    dari  Pusat  Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Pakuan Bogor.
2. Data disajikan dalam bentuk tabulasi model dan variabel masing-masing sebanyak 293 data.
3. Perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisis adalah Rapid Miner.

## 2.5. Teknik Analisis Data
Berdasarkan arsitektur data mining CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) yang terdiri dari 6 tahap[10], maka dilakukan tahap-tahap sebagai berikut: 1. Business/Research Understanding Phase
2. Data Understanding Phase
3. Data Preparation Phase
4. Modelling Phase
5. Evaluation Phase
6. Deployment Phase

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data dan Analisis Data
Atribut  yang  diambil  dari  data  yang  dimiliki  dari  PUTIK  Universitas  Pakuan  Bogor  yaitu:  jenis kelamin, umur, asal sekolah, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4 IPK dan lama studi.
Tabel 1. Sampel Dataset
Kelas  data  yang  digunakan  untuk data  mining disiapkan  ( preprocessing )  sehingga  memiliki  kelas binominal atau polynominal sesuai  aturan  yang  telah  dibuat  berdasarkan  nilai  datanya.  Tabel  4  merupakan pembagian variabel dan kelas data yang digunakan dalam analisis data minig .
Tabel 2. Pembagian Variabel dan Kelas Data
200
Potongan data hasil preprocessing sesuai dengan jenis kelas datanya dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 3: Potongan Hasil Preprocessing

## 3.2. Model Algoritma C4.5
Untuk  dapat  membuat  pohon  keputusan,  langkah-langkah  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma C4.5 yaitu:
1. Siapkan data training . Data yang digunakan adalah 234 sample data training . 2. Hitung jumlah mahasiswa lulus tepat waktu dan lulus terlambat berdasarkan nilai tiap atribut.
3. Hitung nilai entropy total dimana jumlah mahasiswa lulus tepat waktu berjumlah 93 dan mahasiswa lulus terlambat berjumlah 141.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∙ log 2 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 = (-93/234)*log 2 (93/234) + (-141/234) * log 2 (141/234)
= 0.9694
4. Hitung  nilai gain untuk  masing-masing atribut. Kemudian tentukan  nilai gain tertinggi.  Atribut dengan nilai gain tertinggi  maka  atribut tersebut dijadikan sebagai akar.  Disini, contoh hitung  nilai gain untuk atribut jenis kelamin yaitu:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ │𝑆𝑖│ │𝑆│ ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 = 0.9694 – ((182/234*0.95742 +
(52/234*0.99573)) = 0.003499 Hasil perhitungan nilai entropy dan gain semua atribut dilakukan untuk mendapatkan nilai gain tertinggi yang akan dijadikan sebagai akar. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain Algoritma C4.5
Atribut Entropy Gain Total 0.96943
201 Jenis Kelamin 0.003499 Laki-Laki 0.95742 Perempuan 0.99573 Umur 0.056415 <=23 0.99892 >23 0.80748 Asal Sekolah 0.010537 Bogor 0.98523 Luar Bogor 0.86673 IPS1 0.245373 Kurang Memuaskan 0.00000 Memuaskan 0.55351 Sangat Memuaskan 0.98053 Cumlaude 0.31600 IPS2 0.229519 Kurang Memuaskan 1.00000 Memuaskan 0.57135 Sangat Memuaskan 0.90738 Cumlaude 0.17926 IPS3 0.969431 Kurang Memuaskan 0.00000 Memuaskan 0.68404 Sangat Memuaskan 0.94849 Cumlaude 0.00000 IPS4 0.901562 Kurang Memuaskan 0.32276 Memuaskan 0.78713 Sangat Memuaskan 0.97816 Cumlaude 0.37123 IPK 0.849831 Memuaskan 0.47435 Sangat Memuaskan 0.98364 Cumlaude 0.00000
Terlihat  bahwa  atribut  IPS3  memiliki  nilai gain tertinggi  yaitu  0.969431,  sehingga  atribut  IPS3 merupakan simpul akar dari pohon keputusan. Lakukan entropy dan gain sampai pembentukan akar terakhir. Berikut adalah hasil rule yang didapatkan.
Gambar 1. Decission Tree Dengan Algoritma C4.5
Berikut adalah desain model validation algoritma C4.5.
202
Gambar 2. Model Validation Algoritma C4.5

## 3.3. Model Algoritma C4.5 Berbasis PSO
Menentukan  hasil pola keterlambatan  mahasiswa  menggunakan algoritma C4.5 berbasis PSO pada RapidMiner sebagai berikut:
Gambar 3. Model Validation Algoritma C4.5 Berbasis PSO
Adapun rule yang didapat dari algoritma C4.5 berbasis PSO sebagai berikut:
Gambar 4. Decission Tree Dengan Algoritma C4.5 Berbasis PSO
203
Tabel 7 menunjukkan hasil  nilai entropy dan gain semua atribut dan nilai gain tertinggi yang akan menjadi simpul akar pohon keputusan.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain Algoritma C4.5 Berbasis PSO
Atribut Entropy Gain Total 0.96943 Jenis Kelamin 0.003499 Laki-Laki 0.95742 Perempuan 0.99573 Asal Sekolah 0.010537 Bogor 0.98523 Luar Bogor 0.86673 IPS1 0.245373 Kurang Memuaskan 0.00000 Memuaskan 0.55351 Sangat Memuaskan 0.98053 Cumlaude 0.31600 IPS2 0.229519 Kurang Memuaskan 1.00000 Memuaskan 0.57135 Sangat Memuaskan 0.90738 Cumlaude 0.17926 IPS3 0.969431 Kurang Memuaskan 0.00000 Memuaskan 0.68404 Sangat Memuaskan 0.94849 Cumlaude 0.00000 IPS4 0.901562 Kurang Memuaskan 0.32276 Memuaskan 0.78713 Sangat Memuaskan 0.97816 Cumlaude 0.37123
Terlihat atribut IPS3 mempunyai nilai gain tertinggi yaitu 0.969431 sehingga atribut IPS3 merupakan simpul akar pada pohon keputusan. Terjadi pembobotan dengan algoritma optimasi PSO terhadap atribut yang digunakan di dalam dataset . Bertujuan untuk mengetahui atribut terbaik dalam pengolahan data. Pembobotan atribut diperlukan karena tidak semua atribut berpengaruh terhadap hasil akurasi. Hasil dari pembobotan atribut disajikan pada Tabel 8.
Tabel 6. Hasil Pembobotan Atribut
Terdapat  8  atribut  yang  digunakan  dan  hasil  dari  pembobotan  atribut  yaitu  2  atribut  dengan  bobot bernilai 0, 4 atribut bobotnya bernilai 1, 1 atribut memiliki bobot 0,397 dan 1 atribut berbobot 0,779. Atribut yang  berbobot  0  atau  tidak  berpengaruh  terhadap  akurasi  yaitu  umur  dan  ipk,  yang  jika  dihilangkan dimungkinkan tidak akan mempengaruhi hasil akurasi.

## 3.4. Evaluasi dan Validasi Model
1. Pengujian Model Algoritma C4.5
Pengujian ditunjukan pada tabel confusion  matrix menggunakan data  training dengan  model algo- ritma C4.5. Hasil pemodelan yang telah diproses menggunakan tools RapidMiner sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai Accuracy Algoritma C4.5
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦: 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
=
67 + 125 67 + 125 + 16 + 26
204
= 192 234 = 0,8205= 82,05%
Gambar 5. Nilai AUC dalam Grafik ROC Algoritma C4.5
Hasil yang didapat dari pengolahan ROC untuk algoritma C4.5 dengan menggunakan data training yaitu sebesar 0.870 dengan tingkat diagnosa Good Classification.

## 2. Pengujian Model Algoritma C4.5 Berbasis PSO
Pertama, dilakukan uji coba C4.5 berbasis PSO dengan memberi nilai pada parameter bernilai default population  size :  5  dan maximum  number  of  generation :  30.  Nilai population  size dan maximum  number  of generation pada  PSO  diubah-ubah  untuk  meningkatkan  kinerja  PSO  yang  berdampak  pada  peningkatan akurasi, yang terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil uji coba population size dan maximum number of generation secara berbeda
Parameter PSO Accuracy AUC Waktu Default 86.34% 0.876 12s Posize=10, generate=30 85.53% 0.898 23s Posize=15, generate=30 86.67% 0.898 1m 13s Posize=20, generate=30 86,72% 0.903 50s Posize=10, generate=40 85.85% 0.883 42s Posize=15, generate=40 86.70% 0.886 1m Posize=20, generate=40 86.72% 0.913 1m 22s Posize=5, generate=50 86.68% 0.903 15s Posize=10, generate=50 85.85% 0.883 38s Posize=15, generate=50 86.70% 0.886 3m 58s
Berdasarkan pengujian population size dan maximum number of generation . Didapatkan hasil akurasi tertinggi dan waktu eksekusi terendah terjadi pada saat population size bernilai 20 dan maximum number of generation bernilai 30 dengan nilai akurasi sebesar 86,72% % dan AUC 0,903 dalam waktu 50 detik.
Tabel 9. Nilai Accuracy Algoritma C4.5 Berbasis PSO
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦: 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃
𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 141 + 62 141 + 31 + 62 + 0
= 203 234
= 0,8675 = 86,75%

## Gambar 6. Nilai AUC dalam Grafik ROC Algoritma C4.5 Berbasis PSO
Hasil  grafik  ROC  dengan  nilai  AUC  ( Areaa  Under  Curve )  yaitu  sebesar  0,903  dengan  tingkat diagnosa Excellent Classification.
Berdasarkan pengujian model algoritma yang  telah dilakukan, menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dengan particle  swarm  optimization memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  hanya  menggunakan algoritma C4.5. Nilai akurasi untuk model algoritma C4.5 sebesar 82,05% dan nilai akurasi algoritma C4.5 berbasis PSO sebesar 86,72%, perbandingan hasil akurasi dan performa AUC dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 10. Pengujian Algoritma C4.5 dan C4.5 Berbasis PSO C4.5 C4.5+PSO Accuracy 82,05% 86,72% AUC 0,870 0,903 Execution time 3 s 50 s
Diartikan bahwa algoritma C4.5 berbasis PSO  memiliki nilai akurasi lebih baik dalam menentukan pola ketepatan kelulusan mahasiswa dilihat dari nilai akurasi sebesar 86,72% dan nilai nilai AUC 0,903 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification .

## 3.5. Penerapan Algoritma
Rule hasil  dari  algoritma  C4.5  dengan  optimasi particle  swarm  optimization diterapkan  kedalam pembuatan aplikasi untuk prediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database nya. 1. Use Case
User Input Data Mhs Melakukan Proses Prediksi Melihat Hasil Prediksi <<include>> Import File <<include>>
Gambar 7. Use Case Diagram
3.6. Design Graphical User Interface (GUI)
1. Layar Utama
206
2. Layar Menu Single Data ( Input Data Mahasiswa)
Gambar 9. Tampilan Layar Prediksi Berdasarkan NPM
3. Layar Hasil Prediksi Single Data
Gambar 10. Tampilan Hasil Prediksi
4. Layar Layar Menu Multiple Data ( Import File )
Gambar 11. Tampilan Import File Data Mahasiswa
5. Layar Hasil Prediksi Multiple Data

## Gambar 12. Tampilan Import File Data Mahasiswa
Dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai akurasi dari aplikasi dengan menggunakan data uji ( data testing ) yang dimasukan ke dalam aplikasi. Maka nilai akurasi yang diperoleh dari aplikasi ini adalah: 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 = 53 60 = 0,8833
= 88,33% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒: 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 = 7 60 = 0,1167
= 11,67%

## 4. PENUTUP
Kesimpulan yang dihasilkan berdasarkan penelitian ini sebagai berikut:
1. Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  membentuk  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  kemudian  dioptimasi dengan algoritma particle swarm optimization (PSO) dalam segi seleksi atribut. Pola  yang didapat dari algoritma  C4.5  dengan particle  swarm  optimization (PSO)  adalah  ips  3  merupakan  atribut  yang  paling mempengaruhi ketepatan kelulusan mahasiswa.
2. Validasi model menggunakan k-fold cross-validation . Evaluasi model menggunakan confusion matrix dan kurva ROC. Berdasarkan hasil evaluasi dan validasi, didapatkan bahwa algorima C4.5 dengan optimasi particle swarm optimization (PSO) memiliki  nilai  akurasi sebesar 86,72% lebih  baik  jika dibandingkan dengan  algoritma  C4.5  yang  akurasinya  82,05%  sehingga  didapatkan  selisih  diantaranya  4,67%. Didapatkan selisih nilai AUC 0,033 yaitu model algoritma C4.5 memiliki nilai AUC 0,870 dengan tingkat diagnosa good classification dan algoritma C4.5 dengan PSO memiliki nilai AUC sebesar 0,903 dengan tingkat diagnosa excellent classification .
3. Rule hasil dari algoritma C4.5 dengan particle swarm optimization diterapkan kedalam pembuatan aplikasi untuk prediksi kelulusan mahasiswa berbasis graphical user interface (GUI). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan black box testing bahwasanya sistem diterima pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, “Matriks Penilaian Instrumen Akreditasi Program Studi Sarjana,” Jakarta , p. 2013, 2008.
[2] M. A. H. Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques . Burlington: Elsevier Inc, 2011.
[3] S. Mashlahah, M. A. Yaqin, and M. Faisal, “Prediction of Students Graduation Using Decision Tree Method with the Implementation of Algorithm C4. 5,” Int. J. Sci. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2013.
[4] S. H. David Hartanto Kamagi, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” ULTIMATICS , vol. VI, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: https://doi.org/10.31937/ti.v6i1.327.
[5] W.  W.  W.  dan  M.  R.  A.  Dewi  Kusumawati,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Neural Network Dan Particle Swarm Optimization,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 37–40, 2015.
[6] R. Wajhillah, S. Nusa, M. Sukabumi, and N. B. View, “Optimasi Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penyakit Jantung,” SWABUMI , vol. 1, no. September, 2014.
[7] E.  Nurlelah  and  M.  S.  Mardiyanto,  “Pemilihan  Atribut  Pada  Algoritma  C4.5  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Liver,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 195–202, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.706.
[8] F. Santoso, A. Syukur, and A. Z. Fanani, “Algoritma C4.5 Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Lama Menghafal Al-Quran Pada Santri Mahadul Quran,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, pp. 92–103, 2018.
[9] C. R. Kothari, Research Methodology Methods and Techniques . New Delhi: New Age International, 2004.
[10] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  systematic  Literature  Review  on  Applying  CRISP-DM  Process Model,” Procedia Comput. Sci. , vol. 181, no. 2019, pp. 526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.