## Analisa Kinerja Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Pola Dominasi Mainstream Mahasiswa
Dewi Anggraeni, Tika Christy
Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1 anggraeni1987@gmail.com, 2* tikaja18@gmail.com

## Abstrak
Program studi adalah kesatuan kegiatan pendidikan dan pembelajaran yang memiliki kurikulum dan metode pembelajaran. Setiap  program  studi  mempunyai  kurikulum,  yang  dimana  kurikulum  adalah  seperangkat  rencana  pengaturan  mencapai capaian pembelajaran lulusan, bahan kajian, proses dan penilaian yang digunakan sebagai pedoman penyelenggraan program studi.  Mainstream  matakuliah  pilihan  adalah  suatu  pilihan  matakuliah  pilihan  yang  dapat  menjadi  peminataan  mahasiswa dalam  menentukan  minat  dan bakat.  Algoritma C4.5 adalah salah satu  metode algoritma  yang  memiliki  decision tree atau pohon  keputusan,  dengan  memanfaatkan  data  dari  akademik  tentang  pemilihan  mainstream  matakuliah.  Berdasarkan  hasil penelitian,  analisa  algoritma  C4.5  dalam  menentukan  pola  dominasi  mahasiswa  menunjukan  bahwa  73%  dapat  dijadikan acuan sebagai bahan keputusan dalam menentukan mainstream matakkuliah pilihan pada mahasiswa.
Kata Kunci: Mainstream Matakuliah, Data Mining, Algoritma C4.5, STMIK Royal

## Abstract
The  study  program  is  a  unit  of  education  and  learning  activities  that  has  a  curriculum  and  learning  method.  Each  studi program  ga  a  curriculum,  in  which  the  curriculum  is  a  set  regulatory  plans  to  achieve  graduate  learning  outcomes,  study material, processes and assesments that are used as guidelines for the implementation of study program. The main stream of elective  and  talents.  C4.5  algorithm  is  one  method  of  algorithm  that  has  a  decision  tree  or  decision  tree,  by  utilizing  data from  academics  about  the  selection  of  the  mainstream  courses.  Bases  on  the  result  of  the  study,  the  analysis  of  C4.5 algorithm in determining the pattern of student dominance shows the 73% can be used as a reference marerial in determining student interests and talents
Keywords : Mainstream Courses, Data Mining, C4.5 Algorithm, STMIK Royal

## 1. PENDAHULUAN
Maintreams  matakuliah adalah  suatu pilihan  peminatan  matakuliah  yang diterap kepada  mahasiswa  di STMIK Royal Kisaran. Tujuan penentuan maintream matakuliah ini adalah agar mahasiswa dapat mengetahui minat dan bakat  yang  dimikili  selama  masa  perkulihan  dan  dapat  menjadi  acuan  untuk  menyelesaikan  skripsi  atau tugas akhir.  Berdasarkan  data  yang  peneliti  peroleh  berupa  nilai  hasil  study  mahasiswa  semester  1  sampai  dengan semester 5.
Pada  Kondisi  mahasiswa  saat  ini  kurangnya  kepercayaan  diri  atas  kemampuan  minat  dan  bakat  yang dimiliki  dalam  menentukan  maintream  matakuliah.  Dalam  hal  ini  [1]  banyak  kasus  dijumpai  bahwa  jurusan yang  tidak  sesuai  dengan  kemampuan,  kepribadian,  minat  dan  bakat  dapat  mempengaruhi  mahasiswa  dalam mengikuti  perkuliahan.  [2]  dampak  pada  ketidaksesuaian  bidang  peminatan  dengan  minat  dan  keterampilan mahasiswa tersebut, akibatnya banyak mahasiswa yang mengalami kesulitan ketika menyelesaiakan tugas akhir. Sistem  adalah  suatu  kumpulan  atau  himpunan  unsur  atau  variabel  yang  saling  berhubungan,  berinteraksi,  dan ketergantungan  antara  satu  unsur  dengan  unsur  yang  lainnya.  Database  adalah  suatu  data  dari  beberapa  tabel yang  berisikan  data  [3].  Untuk  membuat  rencana  studi,  mahasiswa  perlu  mengetahui  hubungan  keterkaitan materi antar matakuliah [4]. Dengan demikian mahasiswa bias lebih berfokus kepada minat dan bakatnya.
Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  model  Algoritma  C4.5  dalam  pengolahan informasi  data  mahasiswa  menjadi  pohon  keputusan,  selain  itu  tujuan  mengklasifikasikan  yaitu  untuk menemukan  model dari training set  yang  membedakan atribut kedalam kategori atau kelas  yang sesuai,  model tersebut kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan atribut yang kelasnya belum diketahui sebelumnya  [5]. Model algoritma C4.5  dijadikan  sebagai  acuan atau dasar pengambilan keputusan pada pemilihan  mata  kuliah pilihan untuk mahasiswa.
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang memiliki decision tree, dengan memanfaatkan data dari akademik tentang pemilihan mainstream matakuliah, terdapat 4 mainstream matakuliah yaitu mainstream logika dan  pemograman,  maintreams  Basis  data  dan  Manajemen  Informasi.  Selain  itu  algoritma  C4.5  merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  membuat  sebuah  keputusan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  dengan menetapkan kriteria-kriteria yang menjadi dasar pembentukan keputusan [6]
Tahap pelaksanaan penelitian dapat dilihat pada alur State of the art Penelitian dan Road Map Penelitian dibawah ini :
Gambar 1. State Of The Art Penelitian
Gambar 2. Road Map Penelitian

## Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data history  untuk  menemukan,  pola  atau  hubungan  dalam  data  yang  berukuran  besar.  Berikut  ini  tahapan-tahapan KDD.
1. Selection Data
Sekumpulan data yang perlu dilakukan sebelum tahap seleksi informasi.
2. Data Cleaning
Seleksi data, maka tahap berikutnya adalah pembersihan data (Data Cleaning) yaitu proses dimana data yang  sudah  diseleksi  akan  menjadi  focus  pada  proses  KDD,  yaitu  data  yang  mengandung  noise  atau kesalahan pada penulisan dan duplikasi data, serta memperbaiki kesalahan data.
3. Transformasi
Sebelum  melakukan  proses  data  mining.  Transformasi  data  terlebih  dahulu  untuk  dipilih.  Proses transformasi dilakukan untuk mencari basis data yang akan digunakan.
4. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk  mencari  pola  atau  informasi  dengan menggunakan beberapa metode data mining.
5. Evaluasi
Evaluasi  Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap  kesimpulan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh hasil data yang diproses dari algorima C4.5.
Tahapan-tahapan pada KKD dapat digambarkan seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3. Knowledge Discovery In Database

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa tahapan atau langkah yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Observasi dan Studi Pendahuluan
Pada  tahap  ini  adalah  awal  dari  penelitian,  dimulai  dari  objek  peneliti.  Observasi  lakukan  secara dilaksanakan di kantor prodi. Proses yang dilakukan data dari prodi STMIK berupa data nilai mahasiwa, data pemetaan matakuliah, data mahasiswa, data matakuliah, data mainstream matakuliah.
2. Kajian Metode
Setelah melakukan observasi dan studi pendahuluan, maka dilakukan kajian metode. Tujuan Kajian metode dilakukan  untuk  mencari  metode  yang  sesuia  dengan  hasil  observasi  dan  Studi  pendahuluan.  Berdasarkan hasil wawancara dan data akademik mahasiswa.
3. Tahapan Menentukan Tujuan
Berdasarkan  kajian  metode  yang  dilakukan,  tahap  selanjutnya  menentukan  tujuan.  Tahap  tujuan  penelitian ini untuk memperjelas yang menjadi sasaran dalam penelitian. tujuan dari penelitian ini adalah bahwa hasil penelitian ini dapat menjadi informasi awal untuk mahasiswa guna mengetahui matakuliah yang akan dipilih pada semester 6.
4. Pengumpulan Data dan Pengujian
Proses pengumpulan data dilakukan di STMIK Royal Kisaran. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  mahasiswa  yang  berupa  data  nilai  hasil  studi  semester  1  sampai  dengan  semester  5,  data matakuliah, data pemetaan  matakuliah. Selanjutnya data akan diproses untuk data trening dan data testing, Untuk pengujian data trening dan data testing menggunakan algoritma C4.5, sedangkan untuk implementasi menggunakan software aplikasi rapid miner.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Analisa Data dilakukan pada data mahasiswa STMIK Royal dari  mulai semester 1 sampai dengan semester 5. Data  penelitian  ini  adalah  data  berdasarkan  data  pemilihan  mainstream  mahasiswa  program  studi  sistem informasi tahun ajaran 2016/2017 sebanyak 100 data.

## 3.2 Selection Data
Sekumpulan  data  yang  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  seleksi  informasi.  Untuk  menentukan  masa  studi mahasiswa dilakukan analisi algoritma  C4.5 untuk proses analisa data sebelum data digunakan di  data mining [5]
a. Data Matakuliah Berdasarkan  kurikulum  program  studi  sistem  informasi,  yang  diterapkan  didalam  pendidikan  tinggi  STMIK Royal,  terdapat  56  matakuliah  dan  144  sks,  dimana  setiap  semester  mahasiswa  diwajibkan  mengambil matakuliah maksimal 9 matakuliah dengan jumlah sks maksimal 24 sks.
Tabel 1. Matakuliah Semester 1 No. Kode MK Nama Matakuliah SKS 1  SIKK101 Pengantar Teknologi Informasi 3 2  SIKK102 Dasar Akuntansi 2 3  SIKK103 Program Aplikasi 2 4  SIKK104 Algoritma Dan Pemrograman 2 5  SIKK105 Praktek Algoritma Dan Pemrograman 2 6  SIKK106 Kalkulus 2 7  SIKK101 Bahasa Inggris 2 8  SIPK101 Pendidikan Agama 2 9  SIPK102 Pendidikan Kewarganegaraan 2 Tabel 2. MataKuliah Semester 2 No. Kode MK Nama Matakuliah SKS 1  SIPB202 Bahasa Inggris 2 2 2  SIKK207 Matematika Diskrit 2 3  SIPB203 Bahasa Indonesia 2 4  SIKK208 Konsep Sistem Informasi 3 5  SIKK209 Design Grafis 2
6  SIKB201 Sistem Basis Data 3 7  SIKK211 Program Aplikasi Akuntansi 2 8  SIPK203 Kepemimpinan Dan Keterampilan Interpersonal 2 9  SIKK212 Manajemen Umum 2 Tabel 3. MataKuliah Semester 3 No.  Kode MK Nama Matakuliah SKS 1  SIKK310 Struktur Data 3 2  SIKK313 Sistem Berkas / Arsip dan Akses 3 3  SIKK314 Komunikasi Data 2 4  SIKK315 Sistem Operasi 3 5  SIKK316 Interaksi Manusia dan Komputer 2 6  SIKK317 Desain Web 3 7  SIKK318 Pemrograman Berorientasi Objek 3 8  SIKK319 Pengetahuan Bisnis 2 Tabel 4. MataKuliah Semester 3 No. Kode MK Nama Matakuliah SKS 1  SIKB402 Analisis dan Perancangan 4 2  SIKK420 Statistik 3 3  SIKB403 Manajemen Sistem Basis Data 3 4  SIKK421 Sistem Informasi Manajemen 3 5  SIKB404 Analisis Proses Bisnis 2 6  SIKK422 Jaringan Komputer 3 7  SIPB404 Perilaku Organisasi 2
b. Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  nilai  data  mahasiswa  semester  1  sampai  dengan semester 5. Berikut ini data penelitian dengan jumlah mahasiswa 100.

## Tabel 5. Data Penelitian

## 3.3 Transformasi
Sebelum  melakukan  proses  data  mining.  Transformasi  data  terlebih  dahulu  untuk  dipilih.  Proses  transformasi dilakukan untuk mencari  basis data yang akan digunakan Proses transformasi dilakukan dengan cara membuat klasifikasi pada masing-masing atribut. Sebelum melakukan transformasi data, terlebih dahulu dilakukan proses cleaning data. klasifikasi atribut nilai terbagi menjadi 3 bagian, yaitu :
Tabel 6. Klasifikasi Nilai
No.  IPK Semester  Kelas 1  IPK >= 3.5 Tinggi 2  IPK >= 2.75 Sedang 3  IPK < 2.75 Kecil
Berdasarkan  hasil  transformasi  pada  klasifikasi  nilai  table  6  dapat  disimpulkan  seperti  terlihat  pada  tabel  7 berikut ini :
Tabel 7 . Transformasi Data

## 3.4 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk  mencari  pola  atau  informasi  dengan  menggunakan beberapa metode data mining.

## Algortima C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  yang  memiliki  decision  tree,  dengan  memanfaatkan  data  dari akademik  tentang  pemilihan  mainstream  matakuliah,  terdapat  3  mainstream  matakuliah  yaitu  mainstream mobile  dan  programming  dan  data  warehouse,  analisa  dan  perancangan  E-Bisnis.  [1]  algoritma  C4.5  dalam penerapannya  diharapkan  mampu  menjadi  alat  pendukung  keputusan.  Tujuan  Analisa  kinerja  algortima  C4.5 adalah  dapat  menjadi  keputusan  dalam  menentukan  mainstream  matakuliah  pilihan  [7].  Data  Traning  adalah data  yang  akan  diolah  dalam  pembentukan  algoritmanya  yang  kemudian  akan  diuji  dengan  data  testing  yang hasilnya  berupa  pohon  keputusan  (Decision  Tree).  [1]  Algoritma  C4.5  akurat  diterapkan  untuk  penentuan kesesuaian  jurusan  mahasiswa  dengan  tingkat  keakuratan  93,31  %  dan  akurasi  rekomendasi  jurusan  sebesar 82,64%.
Berdasarkan  data  transformasi,    selanjutnya  akan  dilakukan  analisa  untuk  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5,  secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Mempersiapkan  data  training.  Data  training  didapat  dari  data  history  yang  pernah  terjadi  sebelumnya  dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan  diambil  dengan  cara  menghitung  nilai  gain  dari  masing-masing atribut.  Nilai  gain  yang  paling  tinggi  akan  menjadi  akar  yang  pertama.  Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari atribut, terlebih dahulu hitung nilai entropy.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ 𝑃𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝑖
𝑛
𝑖=1
Keterangan :
S = Himpunan Kasus n = Jumlah Partisi S Pi = Proporsi Si Terhadap S Entropy (IP Semester 1)
= (− 59 100 *Log 2 59 100 )+ (- 30 100 *Log 2 30 100 ) +( 11 100 *Log 2 11 100 ) = 0.814704
3. Kemudian hitung nilai gain dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ | 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 |𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) Keterangan :
S  =Himpunan kasus A  =Fitur n   =Jumlah Partisi |Si|=Proporsi Si terhadap S |S|=Jumlah Kasus Dalam S
Gain (IP Semester 1) = 0.814704 − ( 50 100 ∗ 0.691312)
= + ( 30 100 ∗ 0.774785) + ( 20 100 ∗ 0.75)
= 0.851483
4. Merancang Decision tree menggunakan algoritma C4.5.
Berdasarkan  tabel  data  penelitan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan Entropi dan Gain untuk menentukan akar atau node. Berikut ini adalah hasil perhitung entropi dan gain pada node 1. Terlihat pada tabel 8.
Tabel 8. Node 1
Sesuai  dengan  tabel  diatas,  terlihat  bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  IP  Semester  1  yaitu  0.85148.  lakukan perhitungan yang sama sehingga dapat menemukan nilai entropi dan gain selanjutnya. Maka atribut IP Semester 1  dapat  dijadikan  akar  atau  Node  1.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  entropi  dan  gain  pada  node  1  dapat digambarkan decision tree atau pohon keputusan secara manual seperti gambar dibawah ini :
Gambar 4. Pohon Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Algoritma C4.5 adalah salah satu metode algoritma yang memiliki decision tree atau pohon keputusan, dengan memanfaatkan data dari akademik,  mengenai  pemilihan  mainstream  matakuliah. Berdasarkan hasil penelitian, analisa  algoritma  C4.5  dalam  menentukan  pola  dominasi  mahasiswa  menunjukan  bahwa  73%  dapat  dijadikan acuan sebagai  bahan keputusan  dalam  menentukan  mainstream  matakuliah pilihan pada  mahasiswa. Dari hasil penelitian  ini,  mahasiswa  mengetahui  minat  dan  bakat  sesuai  dengan  nilai  matakuliah.  Sehingga  mahasiswa untuk  menyelesaikan  tugas  akhir  atau  skripsi  bisa tepat  pada  waktunya  atau  lebih  cepat.  Setiap  program  studi mempunyai  kurikulum,  yang  dimana  kurikulum  adalah  seperangkat  rencana  pengaturan  mencapai  capaian pembelajaran  lulusan,  bahan  kajian,  proses  dan  penilaian  yang  digunakan  sebagai  pedoman  penyelenggraan program  studi.  Mainstream  matakuliah  pilihan  adalah  suatu  pilihan  matakuliah  pilihan  yang  dapat  menjadi peminataan mahasiswa dalam menentukan minat dan bakat.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  sebesarbesarnya  atas  pendanaan  penelitian  dan  pubilkasi  yang  dibiayai  oleh  Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat  Direktorat  Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan  Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2019.

## REFERENCES
[1] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” vol. 2, no. 1, 2013.
[2] F. Nasari, S. Informasi, P. Keputusan, and D. Selection, “Penerapan algoritma c4.5 dalam pemilihan bidang peminatan program studi sistem informasi di stmik potensi utama medan,” pp. 30–34, 2014.
[3] D. Anggraeni, A. Z. Syah, and S. Informasi, “Tips Dan Trik Membangun Relationship Dan Query Dalam,” vol. 1, no. 2, 2018.
[4] A. I. Tarigan, “Model Optimasi Pemetaan Mata Kuliah Berprasyarat Untuk Rencana Studi Mahasiswa ( Studi Kasus Program Studi Matematika Fmipa Ut ).”
[5] P. Studi, T. Informatika, U. Harapan, and M. Sumatera, “Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika ( Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” vol. 5341, no. April, pp. 16–24, 2018.
[6] M.  S.  Sinambela,  E.  Rosely,  F.  I.  Terapan,  and  U.  Telkom,  “THE  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR  SUBJECT SPECIALIZATION STUDENTS IN,” vol. 2, no. 3, pp. 858–866, 2016.
[7] N. Hijriana, “Penerapan metode decision tree algoritma c4.5 untuk klasifikasi mahasiswa berprestasi,” pp. 39–43, 2008.
[8] Rizaldi,  R.,  Anggraeni,  D.,  &  Syah,  A.  Z.  (2018).  TIPS  DAN  TRIK  MEMBANGUN  RELATIONSHIP  DAN  QUERY  DALAM DATABASE. Jurdimas  (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal, 1(2), 45-50.