ANALISA METODE C4.5 UNTUK MENGETAHUI FAKTOR KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING
Yuda Perwira*, Amran Sitohang, Amanda Dwi Stephanie STMIK Pelita Nusantara Jalan Iskandar Muda No.1 Medan E-mail : *yudaperwira25@gmail.com
ABSTRAK- Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Saat  ini  terjadi  perubahan  produktivitas,  kegiatan  masyarakat harus  dibatasi  guna  memutus  rantai  penyebaran  virus  covid-19,  segela  kegiatan  non  esensial  sebisa  mungkin dilakukan secara daring, termasuk belajar mengajar pada perguruan tinggi, proses belajar mengajar secara daring perlu  dievaluasi  agar  mahasiswa  semangat  belajar  dan  proses  transfer  ilmu  berjalan  dengan  baik.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  pembelajaran  daring  pada  perguruan  tinggi  untuk  mengetahui  tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring  dan  mengetahui  faktor  apa  yang  menjadi  penyebab  dari kepuasan  pembelajaran  daring.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  analisis  dan  identifikasi masalah,  membuat  kajian  literatur,  pengumpulan  data  dan  wawancara  dengan  pihak  terkait,  kemudian menerapkan  teknik  data  mining  pada  data  kemudian  klasifikasi  data  dengan  algoritma  C4.5  Dan  kemudian simulasi  dengan  rapid  miner.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh mahasiswa  berdasarkan  variabel  atau  kriteria  yang  dilakukan  pada  saat  pembelajaran  daring,  dan  akan  diolah dengan  teknik  data  mining  dengan  algoritma  C4.5,  dimana  metode  ini  memiliki  akurasi  yang  tinggi  untuk klasifikasi.  Hasil  penelitian  ini  adalah  diketahui  bahwa  variabel  yang  paling  berpengaruh  pada  kepuasan mahasiswa  terhadap  pembalajaran  daring  adalah  fasilitas  interaksi  selanjutnya  adalah  Fasilitas  dari  objek pembelajaran  daring  yang  dapat  memfasilitas  kelengkapan  objek  pembelajaran.  Adapun  akurasi  prediksi kepuasan pembelarajan daring yang didapatkan dari data uji diperoleh tingkat akurasi sebesar 75%.
Kata kunci : Data Mining; C4.5; Kepuasan Mahasiswa; Pembelajaran Daring; Pohon Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komputer  dan sistem aplikasi berbasis kecerdasan buatan ( artificial intelegence )  sangat  berkembang  dan  semua  aspek kegiatan  manusia  dapat  dibantu  dengan  aplikasi cerdas  yang  dapat  menghasilkan  informasi  untuk mendukung keputusan, prediksi atau forecasting dan juga  informasi  dari  penambangan  data  ( datamining) yang  dapat  memberikan  informasi  yang  sangat berguna dari data yang tersimpan Error! Reference source not found. .
Data    mining    disebut  juga    Knowledge Discovery  in    Database    (KDD) yang  diartikan sebagai    ekstraksi  informasi    potensial  secara implisit    dari  sekumpulan    data Error!  Reference source  not  found. . Proses    Knowlegde    Discovery in Database melibatkan  hasil  proses  data  mining (proses  pengekstrak    kecenderungan    suatu    pola data),    kemudian  mengubah  hasilnya  secara  akurat menjadi  informasi  yang  mudah    dipahami Error! Reference  source  not  found. , Error!  Reference source not found. .
Data  mining  dapat  menjadi  solusi  dari permasalah  ataupun  menghasilkan  informasi  baru berdasarkan  data  yang  tersedia Error!  Reference source  not  found. , Error!  Reference  source  not found. .      Termasuk  untuk  klasifikasi  faktor penyebab  kepuasan  mahasiswa  pada  pembelajaran daring  di  masa  pandemi  ini,    kepuasan  mahasiswa terhadap  pembalajaran  daring  sangat  penting  untuk
dicapai,  karena  pembelajaran  daring  pastinya  tidak seefektif  pembelajaran  tatap  muka,  pendidik diharapkan mampu untuk mengusai sarana pembelajaran  online  agar  pembelajaran  lebih bervariasi agar mahasiswa tidak merasa jenuh dalam pembelajaran  online Error!  Reference  source  not found. ,  perguruan  tinggi  harus  memastikan  proses belajar  mengajar  belajar  secara  daring  dilakukan dengan  baik  sehingga  prestasi  belajar  mahasiswa tidak  menurun  di  masa  pembelajaran  daring  dan proses transfer ilmu pada saat belajar mengajar tetap berkualitas  sehingga  dapat  menghasilkan  lulusan yang  unggul  sesuai  dengan  kompetensinya,  oleh karena  itu  diperlukan  evaluasi  untuk  klasifikasi faktor  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajarn daring.
Salah  satu  metode  klasfikasi  data  mining adalah  algoritma  C4.5,  Algoritma    C4.5    adalah metode    yang  dapat  membuat    pohon  keputusan berdasarkan    data  latih  yang  tersedia Error! Reference  source  not  found. , Error!  Reference source  not  found. .  Sedangkan    pohon    keputusan didefinisikan  sebagai    cara    guna  melakukan forecasting,  memprediksi    atau    mengklarifikasi yang    sangat    kuat Error!  Reference  source  not found. , Error!  Reference  source  not  found. . Pohon  Keputusan  C4.5,  yang  dihasilkan  dari algoritma  ID3,  diperkenalkan  oleh  J.  Ross  Quinlan pada  tahun  1993.    Dibandingkan  dengan  ID3,  ada
beberapa  peningkatan  untuk  algoritma  C4.5  . Pertama,  model  dengan  algoritma  C4.5  mengambil rasio perolehan informasi sebagai kriteria pemilihan atribut  sedangkan  model  dengan  algoritma  ID3 menggunakan  information  gain  subtree.  Kedua, ketika membangun pohon keputusan, untuk menghindari overfitting, pemangkasan dapat diterapkan. Ketiga, data yang tidak lengkap dan data diskrit  dapat  ditangani  oleh  Pohon  Keputusan  C4.5 Error!  Reference  source  not  found. ,  Pada  banyak penelitian  metode  ini  memiliki  akurasi  tinggi dibanding  metode  klasifikasi  yang  lain Error! Reference  source  not  found. ,  Sehingga  dirasa relevan untuk memecahkan masalah dan mengetahui faktor  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran daring pada masa pandemi.
Adapun  penelitian  terdahulu  yang  relevan dengan penelitian ini adalah penelitian Perbandingan akurasi  algoritma  c4.5  dan  CHART  dalam memprediksi  katagori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa Hasil dari peneltian ini diketahui algoritam C4.5 dan CHART  Memiliki  akurasi  yang  sama  yaitu  86.6% Error!  Reference  source  not  found. ,  Selanjutnya Penelitian Penerapan algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Data Rekam Medis berdasarkan International Classification Diseases (ICD-10), hasil dari  penelitian  ini  dapat  mengelompokan  13  jenis katagori penyakit dari 21 katagori berdasarkan  ICD ( International  Code  Diseases ) Error!  Reference source  not  found. .  Selanjutnya  penelitian  dengan judul  Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Non  Aktif Menggunakan  Data  Mining  dalam  Decision  Tree dan Algoritma C4.5, Hasil dari penelitian ini adalah rule-rule yang dihasilkan dapat dapat menyimpulkan kriteria  yang  tepat  untuk  siswa  berpotensi  non  aktif Error!  Reference  source  not  found. ,  selanjutnya penelitian  dengan  judul  Penentuan  Kepuasan Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  Kantor  Pelayanan Pajak  Menggunakan  C4.5  dan  PSO,  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  pengujian  menggunakan Algoritma Decision  Tree C4.5  dengan feature selection  Particle  Swarm  Optimization (PSO) menghasilkan  nilai Accuracy  98,85%, Hasil  ini dapat  menjadi  acuan  untuk  memprediksi  kepuasan dari wajib pajak terkait pelayanan Error! Reference source not found. .

## 2. Metodologi Penelitian
Adapun  metode  untuk  mencapai  goal  atau tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut

## 2.1 Diagram Fishbone
Langkah pertama adalah pembuatan fishbone untuk  mengetahui  akar  penyebab  perma  salahan, berkut adalah diagram fishbone untuk penelitian ini.
Gambar 1. Diagram fishbone

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  Kerangka  Kerja  Penelitian dari  mulai  analisis  masalah,  Pengumpulan  Desain Sistem, Pembangunan Sistem, Pengujian Sistem dan Implementasi Sistem untuk penjelasan lebih lengkap dapat dilihat pada diagram alir  gambar berikut:
Gambar 2 Diagram Alir Tahapan Kerangka Kerja Penelitian
2.2.1. Mulai
Tahap  ini  adalah  awal  dari  penelitian  mulai  dari merancang  dan  membuat  proposal  penelitian  dan meloparkan  ke  LPPM  Pelita  Nusnatara  ,  hingga menunggu  hasil  pengumuman  dan  persetujuan penelitian 2.2.1 Analisis Masalah Analisis masalah dilakukan dengan langsung datang lapangan  dan  wawancara  dengan  Stakeholder  atau pemangku  kepentingan  yang  mengatur  tentang penentuan  produksi  pancake  kemudian  Masalah yang  ditemukan  kemudian  akan  dianalisa  dan dirumuskan penyebab serta solusi yang memungkinkan untuk dikembangkan.
2.2.2 Pengumpulan Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  mengumpulkan  semua data  yang  dibutuhkan  untuk  memcahkan  masalah
pada  penelitian  ini,  seperti  data  dosen  mahasiswa dan kuesioner tentang kepuasan mahasiswa terhadap dosen,  data-data  yang  diperlukan  diperoleh  dengan menggunakan  tiga  metode,  yaitu  studi  pustaka, observasi  secara  langsung  dan  wawancara  dengan Pemangku Kepentingan dan bagian terkait kemahasiswaan.
1. Studi Pustaka Studi Pustaka dilakukan untuk
memperluas  wawasan  dan  pengetahuan mengenai permasalahan yang di teliti dan menentukan  metode  yang  cocok  untuk memecahkan  masalah.  Studi  pustaka dapat  ditelusuri  melalui  literatur  berupa buku  panduan,  jurnal,  hasil  penelitian orang  lain,  serta  Pencarian  informasi melalui internet.
2. Observasi Yaitu dengan melakukan riset ke lapangang  dan  melakukan  pengamatan langsung  pada  sistem  belajar  mengajar pada STMIK Pelita Nusantara.
3. Wawancara Yaitu  dengan  mengumpulkan  informasi dengan cara menanyakan langsung kepada  Pemangku  kepentingan  dan  pihak terkait lainnya
2.2.3 Penerapan metode C4.5
Setelah  analisis  masalah  selesai  dan  data sudah  terkumpul  selanjutnya  menerapkan  metode C4.5 untuk  mengetahui faktor kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring pada masa pandemi 2.2.4 Simulasi dan Pengujian dengan Rapid Miner Selanjutnya simulasi dan pengujian perhitungan  manual  dengan  software  rapidminer untuk  melihat  decision  tree  dan  akurasi  dari  data test.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data dari  hasil  kuesioner  yang  dibagikan  kepada mahasiswa  untuk  mengetahui  kepuasan  terhadap pembelajaran daring. Berikut adalah List pertanyaan dari kuesioner Tabel 1. List pertanyaan
N o Pertanyaan Jawaban
1 Pembelajaran Daring dapat memfasilitasi
CPMK, Baik pengetahuan, sikap, keterampilan umum maupun keterampilan khusus Sangat Tidak Puas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas
2 Pembelajaran daring dapat memfasilitasi keberagaman medel pembelajaran (pekuliahaaan, diskusi,
pembimbingan, belajar mandiri
Sangat
TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas
3 pembelajaran daring dapat memfasilitasi interaksi belajar
(mahasiswa ke mahasiswa, mahasiswa
ke dosen) Sangat TidakP uas
Tidak Puas Kurang Puas
Puas Sangat Puas
4 Pembelajaran daring dapat memfasilitiasi objek pembelajaran (teks, gambar,audio, video, animasi, dan tautan) Sangat TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas 5 Pembelajaran daring dapat memfasilitasi penyajian materi sesuai struktur Sangat TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas 6 Pembelajaran daring dapat mengevaluasi capaian pembelajaran mata kuliah Sangat TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas 7 pembalajaran daring mudah diakses dan dapat dimanfaatkan tanpa kendala berarti Sangat TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas 8 Layanan Bantuan teknis terkait pembelajaran daring  tersedia Sangat TidakP uas Tidak Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas 9 Kepuasan Terhadap Pembelajaran Daring Tidak Puas Puas

## 3.2. Penerapan Algorima C4.5
Dan  berikut  adalah  data  hasil  kuesioner  yang  telah melalui tahap Selection, Prepoceccing/Cleaning Tabel 2 Hasil Pengolahan Data Kuesioner
Fasilitas Interaksi Fasilitas Objek Pembelajaran Materi Sesuai RPS Evaluasi Capaiaan MK Kemudahan Akses Layanan Bantuan Teknis Kepuasan Pembelajaran Daring Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Kurang Puas puas Tidak Puas Puas Kurang Puas Tidak Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Puas Tidak Puas PUas puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Tidak Puas PUas Puas Kurang puas Kurang Puas Puas Puas Puas Sangat Puas Puas Puas Kurang Puas Puas Puas Puas Tidak Puas Puas Puas Puas Puas Puas Tidak Puas Kurang Puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Puas Puas Tidak Puas Puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Puas Puas Tidak Puas Kurang Puas Tidak Puas Puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Tidak Puas PUas Kurang Puas Kurang puas Puas Puas Puas Puas Sangat Puas Puas Kurang puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas Puas Sangat Puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Sangat Puas Puas Puas
Selanjutnya  Tranformasi  Data  untuk  Mencari Nilai  Entropy  dan  Gain,  Rumus  Algoritma  C4.5 terbagi  menjadi  2  rumus,  Untuk  menghitung  gain digunakan rumus seperti tertera  dalam persamaan 1 berikut:
Gaint (S, A) =
Entrophy (S) - …….......(1)
Keterangan: S  : Himpunan kasus A  : Atribut n  : Jumlah partisi atribut A |Si|  : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  : Jumlah kasus dalam S Sementara itu, penghitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut
Enrophy (s) = ……………….(2)
1. Entrophy (Total) =
Entrophy Total = 0,98
Begitu selanjutnya untuk mencari entrophy dari Fasilitas  Interaksi  (Sangat  Tidak  Puas,  Tidak Puas, Kurang Puas, Puas, Sangat Puas) sampai Layanan  Banutan  Teknis  Interaksi  (Sangat Tidak  Puas,  Tidak  Puas,  Kurang  Puas,  Puas,
Sangat Puas) 2. Gain (Fasilitas Interaksi) =
Gain (fasilitas Interaksi) = 0,44 Begitu  selanjutnya  untuk  mencari  Gain (Fasilitas  Objek  Pembelajaran),  Gain  (Materi Sesuai RPS), Gain (Evaluasi Capaian Matakuliah),  Gain  (Kemudahan  Akses)  dan gain(Layanan Bantuan teknis)
Selanjutnya  data  lengkap  entropy  dan  gain dapat dilihat pada tabel dibawah
Tabel 3 Transformasi Data Untuk Mencari
Nilai ENtropy dan Gain JUMLAH KASUS Pua s Tidak Puas ENTROPY GAIN TOTAL 14 8 6 0,9852281 36 Fasilitas Interaksi 0,44881 6 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas
2 0 2 0
Kurang Puas 2 0 2
0 Puas 6 4 2 0,9182958 34 Sangat Puas 4 4 2 0,5 Fasilitas Objek Pembelajaran 0,2069 Sangat Tidak Puas 0 0 4 0 Tidak Puas
1 0 1 0 Kurang Puas 5 2 3 0,97
Puas 7 5 2 0,86 Sangat Puas 1 1 0 0 Materi Sesuai RPS 0,29169 2 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0
Tidak Puas 0 0 0 0 Kurang Puas 3 3 0 0 Puas 10 4 6 0,97
Sangat Puas 1 1 0 0
Evaluasi Capaiaan MK
0,3322 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas
1 0 1 0
Kurang Puas
8 4 4 1
Puas
4 3 1 0,81 Sangat Puas 1 1 0 0 Kemudahan Akses - 0,85714 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas
0 0 0 0 Kurang Puas 0 0 0 0
Puas
12 6 6 1 Sangat Puas 2 2 0 0 Layanan Bantuan Teknis
-
0,59033 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas
0 0 0 0
Kurang Puas
3 0 3 0 Puas 9 6 3 0,91 Sangat Puas 2 2 0 0
Selanjutnya    Mencari  Nilai  Max    Gain,  Gain  yang tertinggi  maka  akan  dipilih  untuk  mencari  root (akar)  pada  perhitungan  diatas  gain  yang  paling tinggi  adalah  Fasilitias  Interkasi  Maka  dari  itu fasilitas  interaksi  menjadi    root  (akar  Pertama  ) Seperti Pada gambar berikut
Gambar 2 Pohon Keputusan Iterasi Pertama Pada  pohon  keputusan  diatas  belum  selesai  karena Jika  Fasilitas  Interaksi  Puas  Maka  belum  didapat keputuasan jawaban apa, maka perhitungan dilakukan  lagi  ke  iterasi  2  khusus  untuk  fasilitas interaksi Puas Tabel 4 Data Fasilitas Interaksi Jawaban Puas
Fasilitas Interaksi Fasilitas Objek Pembelajaran Materi Sesuai RPS Evaluasi Capaiaan MK Kemudahan Akses Layanan Bantuan Teknis Kepuasan Pembelajaran Daring Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Kurang Puas puas Tidak Puas Puas Kurang Puas Tidak Puas PUas Puas Kurang puas Kurang Puas Puas Puas Puas Puas Kurang Puas Puas Kurang Puas Puas Puas Tidak Puas PUas Kurang Puas Kurang puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Kurang Puas Puas Sangat Puas Puas
Selanjutnya  transformasi    data  untuk  mencari  nilai entrophy dan gain seperti pada tabel 6 sebelumnya
Tabel 5 Transformasi data untuk mencari entropy dan gain pada fasilitias interaksi "PUAS"
Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain
Fasiltias Interaksi Puas 6 4 2 0,91 Fasilitas Objek Pembelajaran 0,45
Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas 0 0 0 0 Kurang Puas 3 1 2 0,91 Puas 3 3 0 0 Sangat Puas 0 0 0 0 Materi Sesuai RPS 0,25 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas 0 0 0 0 Kurang Puas 2 2 0 0 Puas 4 2 2 1 Sangat Puas 0 0 0 0 Evaluasi Capaiaan MK -0,45 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas 1 0 1 0 Kurang Puas 3 2 1 0,91 Puas 2 2 0 0 Sangat Puas 0 0 0 0 Kemudahan Akses -0,91 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas 0 0 0 0 Kurang Puas 0 0 0 0 Puas 6 4 2 0,91 Sangat Puas 0 0 0 0 Layanan Bantuan Teknis -0,54 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Tidak Puas 0 0 0 0 Kurang Puas 1 0 1 0 Puas 4 3 1 0,81 Sangat Puas 1 1 0 0
Selanjutnya Pada Iterasi ini dicari nilai gain tertinggi untuk dijadikan root atau akar kedua dan pertanyaan yang  memporoleh  gain  tertinggi  adalah  aspek Fasilitas objek Pembelajaran dengan nilai gain 0,45 .
Berikut adalah  pohon keputusan dari iterasi kedua
Gambar 3 Pohon Keputusan Iterasi Kedua
Pada  Gambar diatas dapat diperoleh Informasi ataupun rule sebagai berikut
1. Jika Fasilitas Interaksi Tidak Puas Maka Kepuasan Pembelajaran daring Tidak Puas
2. Jika Faslitias Interaksi Kurang Puas Maka Kepuasan Pembelajaran daring Tidak Puas
3. Jika Fasilitas Interaksi Sangat Puas Maka Kepuasan Pembelajaran daring Puas.
4. Jika Fasilitas Interaksi Puas dan Fasilitas Objek Pembelajaran Kurang Puas Maka Kepuasan Pembelajaran Daring Tidak Puas
5. Jika Fasilitas Interaksi Puas dan Fasilitas Objek Pembelajaran Puas Maka Kepuasan Pembelajaran Daring Puas

## 3.3. Simulasi Dengan Rapid Miner
Untuk  Mendukung  Perhitungan  Manual  Maka digunakan Software Rapid Miner Untuk mengetahui hasil perhitungan manual secara cepat dan otomatis, dan  Mencocokan  hasil  decion  tree  perhitungan manual dengan menggunakan rapid miner.
Gambar 4 Hasil Decision tree dengan Rapid Miner
Dari  gambar  pohoh  keputusan  diatas  dengan menggunakan rapid miner dapat diperoleh kesimpulan  hasil  perhitungan  manual  dan  dengan rapid miner adalah sama.
3.3 Akurasi Berikut  akurasi  dari  prediksi  kepuasan  terhadap kepuasan daring dengan algoritma C4.5 dengan data latih dan data uji yang diolah dengan rapid Miner.
Gambar 5 akurasi algoritma C4.5 dengan rapid Miner
Dari  Gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  dengan percobaan  dengan  data  uji  didapatkan  akurasi prediksi sebesar 75%.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Algoritma  C4.5  Telah  berhasil  diterapkan untuk  menganalisa  faktor  kepuasan  mahasiswa terhadap  pembelajaran  daring,  Adapun  hasil  yang diperoleh  dari  data  kuseioner  dan  penerapan algoritma  C4.5  dapat  diperoleh  informasi  bahwa aspek  terpenting  untuk  memperoleh  kepuasan pembelajaran  daring  adalah  fasilitias  interaksi mahasiswa dosen dan mahasiswa dengan mahasiswa,  aspek  terpenting  selanjutnya  adalah pembelajaran  daring  yang  dapat  memfasilitas kelengkapan  objek  pembelajaran,  adapun  akurasi prediksi  kepuasan  pembelarajan  daring  yang didapatkan  dari  data  uji  diperoleh  tingkat  akurasi sebesar 75%.
4.2 Saran
Saran  dari  penelitian  ini  adalah  ada  baiknya  untuk menambah  kriteria  lain  yang  relevan  dengan kegiatan  pembelajaran  daring  serta  komparasi algoritma untuk mencari akurasi terbaik.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih Kepada Yayasan Pendidikan Demokrat Cemerlang  dan  lembaga  penelitian  dan  pengabdian STMIK Pelita Nusantara  yang telah  membiayai dan memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit  Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J.  Informatics ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  19–26,  2016, doi: 10.15294/sji.v3i1.4610.
[2]  N.  Azwanti,  “Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik  Nusantara  Cabang  Muka  Kuning,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018, doi:
10.30872/jim.v13i1.629.
[3]  M.  Chair,  Y.  N.  Nasution,  and  N.  A.  Rizki, “Aplikasi  Klasifikasi  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus  Masa  Studi  Mahasiswa  Fakultas Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas  Mulawarman  Angkatan  2008),” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. , vol. 12, no. 1, p. 50, 2017, doi:
10.30872/jim.v12i1.223.
[4]  E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi  Data  Penjualan,” J.  Ris.  Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. (3) Juli, no. July, pp. 1–13, 2018,
[Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/juras ik/article/download/60/pdf.
[5]  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.
[6]  X. Wang, C. Zhou, and X. Xu, “Application of C4.5 decision tree for scholarship evaluations,” Procedia Comput. Sci. , vol. 151, no. 2018, pp. 179–184, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.04.027.
[7]  M.  Mohanty,  S.  Sahoo,  P.  Biswal,  and  S. Sabut,  “Efficient  classification  of  ventricular arrhythmias  using  feature  selection  and  C4.5 classifier,” Biomed.  Signal  Process.  Control , vol. 44, pp. 200–208, 2018, doi: 10.1016/j.bspc.2018.04.005.
[8]  X.  Meng,  P.  Zhang,  Y.  Xu,  and  H.  Xie, “Construction  of  decision  tree  based  on  C4.5 algorithm for online voltage stability assessment,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 118, no. December 2019, p. 105793, 2020, doi: 10.1016/j.ijepes.2019.105793.
[9]  Y.  Fitriani,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Secara  Daring pada Masa Pandemi  COVID-19 Menggunakan Metode  C4.5,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.
3, pp. 120–127, 2021, doi:
10.37034/jsisfotek.v3i3.54.
[10]  L.  Han,  W.  Li,  and  Z.  Su,  “An  assertive reasoning  method  for  emergency  response management  based  on  knowledge  elements C4.5  decision  tree,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol. 122, pp. 65–74, 2019, doi:
10.1016/j.eswa.2018.12.042.
[11]  M.  Siahaan,  “Dampak  Pandemi  Covid-19 Terhadap Dunia Pendidikan,” J. Kaji. Ilm. , vol.
1, no. 1, pp. 73–80, 2020, doi:
10.31599/jki.v1i1.265.
[12]  M.  Mirqotussa’adah,  M.  A.  Muslim,  E. Sugiharti,  B.  Prasetiyo,  and  S.  Alimah, “Penerapan Dizcretization dan Teknik Bagging Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Klasifikasi Berbasis Ensemble pada Algoritma C4.5 dalam Mendiagnosa  Diabetes,” Lontar  Komput.    J. Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  135,  2017, doi: 10.24843/lkjiti.2017.v08.i02.p07.
[13]  D.  Alverina,  A.  R.  Chrismanto,  and  R.  G. Santosa,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan CART  dalam  Memprediksi  Kategori  Indeks Prestasi  Mahasiswa,” J.  Teknol.  dan  Sist.
Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  76–83,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.
[14]  M.  Farid  and  D.  Fitrianah,  “Rekomendasi Pemilihan Restoran Berdasarkan Rating Online Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Telekomun. dan  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  9,  2021,  doi:
10.22441/incomtech.v11i1.9791.
[15]  I.  K.  Fanny,  D.  Hartama,  and  W.  A.  Perdana, “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,” J.  MEDIA Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  327– 331, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[16]  Y.  A.  Fiandra,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi Data  Rekam  Medis  berdasarkan  International
Classification  Diseases  (ICD-10),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) ,  vol. 1, no. 2, pp. 82–89, 2017, doi:
10.29207/resti.v1i2.48.
[17]  I. Romli, F. Kharida, and C. Naya, “Penentuan Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan Kantor  Pelayanan  Pajak  Menggunakan  C4.5 dan  PSO,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan
Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  2, pp. 296–302, 2020.