http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Status Keorganisasian Mahasiswa Universitas Amikom Yogyakarta

## Classification using the C4.5 Algorithm in Predicting Students Organizational Status Amikom University Yogyakarta
Neni Firda Wardani Tan, Kusnawi* Informatika, Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Padjajaran, Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283 *e-mail: khusnawi@amikom.ac.id
( received : 29 Mei 2022, revised : 3 Juni 2022, accepted : 21 Juli 2022)

## Abstrak
Keikutsertaan dalam keorganisasian selama menjadi mahasiswa merupakan salah satu sarana yang  penting  bagi  mahasiswa  dalam  pengembangan  diri.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisa  kecenderungan  seorang  mahasiswa  dalam  berorganisasi,  apakah  Mahasiswa termasuk kedalam kategori mahasiswa aktif organisasi atau mahasiswa tidak aktif organisasi dengan  menggunakan  klasifikasi  algoritma  Decision  Tree  C4.5.  Atribut  yang  terdapat  di dalamnya  yaitu,  Keorganisasian  Luar  Kampus,  Keorganisasian  Pendidikan  Sebelumnya, Public Speaking , Problem Solving , Confidence Level , dan Kepribadian. Dari kuesioner yang disebarkan pada bulan Oktober 2021 terkumpul sebanyak 203 data mentah dan sebanyak 167 data  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian  ini  setelah  dilakukannya  pra-pemrosesan  data. Dari hasil pengujian didapatkan rule atau pohon keputusan yang dapat dijadikan aturan dalam menentukan  mahasiswa  aktif  organisasi.  Nilai accuracy pada  pengujian  model  ini  dengan menggunakan cross validation menghasilkan nilai sebesar 59.27% atau dengan perbandingan data training : data testing sebesar 4 : 1 atau 80% : 20%.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Decision Tree C4.5, Organisasi.

## Abstract
Participation  in  an  organization  as  a  college  student  is  an  important  way  to  self- improvement.  This  research analyzes students' learning in  an organization and whether the student  is  active  or  not  active  in  an  organization  using  the  Decision  Tree  C4.5  algorithm. Attributes  analyzed  were  out-of-campus  organization,  previous  organization  experience, public  speaking,  problem-solving,  confidence  level,  and  personality.  From  a  question  from propagating on October 2021, the researcher collect 203 raw data, with 167 processes ones that were used in this research. The test conducted results in a tree or the decision tree that could be used to decide how active a student is in an organization. The accuracy value of this test  using  cross-validation  resulted  in  a  score  of  59.27%  or  in  comparison  to  the  data training: data testing of 4:1 or 80%: 20%.
Keywords: Data Mining, Classification, Decision Tree C4.5, Organization.

## 1 Pendahuluan
Keikutsertaan  dalam  keorganisasian  selama  menjadi  mahasiswa  merupakan  salah  satu  sarana yang  penting  bagi  mahasiswa  dalam  pengembangan  diri.  Keaktifan  mahasiswa  dalam  berorganisasi
mempunyai  pengaruh  yang  besar  terhadap  prestasi  belajar.  Mahasiswa  aktif  berorganisasi  dapat membagi  waktunya  antara  pembelajaran  dalam  perkuliahan  dan  keorganisasian.  Kebiasaan  itulah yang akan menjadi pengalaman sangat berharga bagi mahasiswa. Namun, pada nyatanya terdapat juga banyak  mahasiswa  yang  sama  sekali  tidak  mengikuti  keorganisasian  di  kampus.  Mahasiswa  inilah yang kegiatannya hanya sebatas kuliah dan pulang [1].
Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kecenderungan  berorganisasi  seorang  mahasiswa, contohnya confidence level dan public speaking , beberapa mahasiswa merasa tidak percaya diri jika harus mengutarakan pendapat dan opininya kepada orang lain dan lebih memilih untuk menutup diri dan  menghindari  keikutsertaan  dalam  berorganisasi.  Selain  itu  keorganisasian  luar  kampus, mahasiswa aktif organisasi akan menyadari betapa pentingnya berorganisasi di dalam maupun di luar kampus. Di luar kampus mahasiswa aktif akan mengikuti keorganisasian misal pelatihan, camp, atau bahkan  keorganisasian  diskusi  [2]. Keorganisasian  pendidikan  sebelumnya,  keorganisasian pendidikan  sebelumnya  ini  merupakan  keikutsertaan  mahasiswa  selama  menjadi  siswa  sekolah menengah  atas.  Mahasiswa  yang  sebelumnya  aktif  organisasi  pada  masa  SMA  cenderung  akan mengikuti  kembali  keorganisasian  selama  masa  perkuliahan,  mereka  akan  mencari  keorganisasian yang sama di bidangnya. Selain faktor di atas yaitu tingkat pengetahuan tentang problem solving dan manajemen konflik atau pengetahuan tentang pemecahan suatu masalah, untuk faktor yang kedua ini mahasiswa  yang  gemar  berorganisasi  pasti  akan  lebih  memahami  bagaimana  harus  bersikap  jika mendapati situasi dalam masalah. Faktor kepribadian seorang mahasiswa, setiap makhluk hidup pasti mempunyai  kepribadian  yang  berbeda-beda,  dan  sangat  mendukung  dalam  keaktifan  seorang mahasiswa [3].
Atribut  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  yaitu,  Keorganisasian  Luar Kampus,  Keorganisasian Pendidikan Sebelumnya, Public Speaking , Problem Solving , Confidence Level , dan Kepribadian yang mencakup  Koleris,  Sanguinis,  Melankolis,  dan  Flegmatis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah, mengetahui  kinerja  model  dan  mengetahui  fakta  kecenderungan  mahasiswa  dalam  berorganisasi  di Universitas AMIKOM Yogyakarta.

## 2 Tinjauan Literatur
Dalam penelitian dengan sumber dataset yang digunakan berasal dari data.go.id dari tahun 2009- 2010.  Beberapa  atribut  yang  digunakan  antara  lain  penduduk_miskin,  pembiayaan_provinsi, pendapatan_provinsi,  belanja_provinsi,  tpak,  rasio_gini,  tingkat_putus_sekolah.  Hasilnya  adalah adanya  hubungan  antara  atribut  yang  diambil  dengan  tingkat  anak  putus  sekolah,  yang  mana  itu merupakan  hal  yang  penting.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  bahwa klasifikasi  provinsi  berdasarkan  pada  tingkat  putus  sekolah  dasar  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  yaitu  71.2%.  Tingkat  akurasi tersebut  dapat  saja  meningkat  dengan  adanya  penambahan  data,  atribut,  atau  dengan  menggunakan optimisasi pada algoritma [4].
Untuk  Menentukan  Status  Berat  Badan  dan  Kebutuhan  Energi  Pada  Anak  Usia  7-12  Tahun , dilakukan  pemeriksaan  fisik  dan  penyebaran  kuesioner  terhadap  360  siswa  sekolah  dasar  kelas  1 sampai dengan kelas 6 dengan rentan usia antara 7-12 tahun dan diperoleh hasil bahwa 79,7% siswa memiliki  berat  badan  normal,  12,5%  siswa  mengalami  kekurangan  berat  badan,  dan  7,8%  siswa mengalami  kelebihan  berat  badan.  Dari  kondisi  tersebut,  pengujian  lebih  lanjut  menggunakan Decision Tree menunjukkan bahwa faktor usia, berat badan, tinggi badan, BMR, dan BMI memiliki kontribusi pada penentuan kebutuhan energi pada anak, dan jenis kelamin mempengaruhi pada proses penentuan kebutuhan konsumsi karbohidrat, protein, lemak, dan serat [5].
Mengklasifikasikan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  di  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  mahasiswa  semester  genap  dengan  sampel  data  yang terkumpul  sebanyak  165  mahasiswa.  Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  5  yaitu Communication (C1), Learning Atmosphere (C2), Instructional Media (C3), Appearance (C4),  dan How to Teach (C5). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5 dan diproses mengunakan software RapidMiner dalam membuat pohon keputusan. Dari hasil penelitian diperoleh 8 aturan  untuk  menentukan  level  pemahaman  mahasiswa,  empat  aturan  untuk  mahasiswa  yang  dapat memahami  materi  dalam  perkuliahan  dan  4  aturan  untuk  mahasiswa  yang  tidak  dapat  memahami materi  dalam  perkuliahan.  Algoritma  C4.5  yang  diterapkan  untuk  mengetahui  tingkat  pemahaman mahasiswa memiliki tingkat akurasi sebesar 87,50% [6].
Analisa Kinerja Algoritma C4.5 dalam memprediksi hasil belajar yang dilakukan bertujuan untuk memprediksi  hasil  belajar  mahasiswa  sistem  informasi  STMIK  Royal  Kisaran  berdasarkan  riwayat akademik mahasiswa pada saat sekolah menengah atas. Penelitian ini akan menginformasikan kepada mahasiswa untuk antisipasi secara dini dalam mengikuti perkuliahan agar mendapatkan hasil belajar yang maksimal. Ada 4 atribut yaitu Sekolah, Jurusan, Peringkat, dan IPK yang menjadi atribut hasil. Atribut  Sekolah  terdiri  dari  SMA,  Aliyah,  dan  SMK.  Atribut  Jurusan  terdiri  dari  IPA,  IPS,  dan Teknik.  Atribut  Peringkat  terdiri  dari  >10,  10,  dan  5.  Sedangkan  atribut  hasil  atau    IPK  terdiri  dari Sangat Baik, Baik, dan Kurang. Di dalam penelitian ini juga dijelaskan bahwa hasil pengujian dengan tools rapidminer menghasilkan hasil yang sama dengan hasil pengujian secara manual[7].

## Decision Tree Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dipupolerkan  pada  tahun  1993  oleh  Ross  Quinlan,  yang  juga  mengenalkan algoritma ID3, algoritma yang merupakan versi algoritma sebelumnya[8]. Algoritma C4.5 merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan  atau Decision  Tree yang  diperoleh berdasarkan hasil dataset seperti yang tertera pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Konsep Decision Tree
Untuk  membentuk  pohon  keputusan  adalah  dengan  memilih  atribut  sebagai root  node didasarkan pada  nilai  information  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Sebelum  perhitungan  information gain, akan dilakukan perhitungan entropy. Entropy merupakan distribusi probabilitas untuk mengukur tingkat  homogenitas distribusi kelas dari sebuah himpunan data. Semakin tinggi tingkat entropy dari sebuah data maka semakin homogen distribusi kelas pada data tersebut. Perhitungan information gain menggunakan rumus 2, sedangkan entropy menggunakan rumus 1.
Rumus menghitung Entropy :
(1)
Keterangan : S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari S i terhadap S Rumus menghitung Gain :
(2)
Keterangan : S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |S 1 | : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S 2 | : Jumlah kasus dalam S

## Data Mining
Data  Mining  merupakan  kegiatan  menganalisis  dataset  dalam  jumlah  besar  untuk  menemukan relasi yang tidak diketahui sebelumnya dan merangkum dalam bentuk data baru yang dapat dipahami dan  bermanfaat  bagi  pemilik  data.  Berdasarkan  tipenya  pekerjaanya,  data  mining  dibagi  menjadi  5, yaitu Exploratory Data Analysis (EDA), Descriptive Modelling, Predictive Modelling, Penemuan Pola dan aturan, serta Pemanggilan Konten[9].
Dalam data mining terdapat dua pendekatan metode pelatihan, yaitu [10]:
1) Unsupervised Learning
Metode ini diterapkan tanpa adanya latihan (training) dan tanpa ada guru (teacher). Guru di sini adalah label dari data.

## 2) Supervised Learning
Metode  belajar  dengan  adanya  latihan  dan  pelatih.  Dalam  pendekatan  ini,  untuk  menemukan fungsi  keputusan,  fungsi  pemisah  atau  fungsi  regresi,  digunakan  beberapa  contoh  data  yang mempunyai output atau label selama proses training.

## Tahapan Data Mining
Berikut seperti tertera pada Gambar 2 adalah tahapan dalam proses data mining atau sering juga disebut proses Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses penemuan pengetahuan dalam database.

## Gambar 2. Tahapan Data Mining
Tahap-tahap Data Mining yaitu [11]:
1) Pembersihan Data ( Data Cleaning )
Proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
2) Transformasi Data ( Data Transformation )
Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining.
3) Proses Mining
Proses utama saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
4) Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  kedalam  knowledge  based  yang  ditemukan.  Dalam tahap  ini  hasil  dari  teknik  data  mining  berupa  pola-pola  yang  khas  maupun  model  prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.
5) Presentasi Pengetahuan ( Knowledge Presentation )
Memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat.

## Rapid Miner
RapidMiner  atau  yang  sebelumnya  dikenal  dengan  nama  Yale  ( Yet  Another  Learning Environment )  awalnya  ditemukan  dan  dikembangkan  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan Simon  Fischer  pada  tahun  2001  di  Artificial  Intelligence  Unit  of  the  Technical  University  of Dortmund [12].
RapidMiner  merupakan  platform  perangkat  lunak  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan nama  yang  sama  yaitu  RapidMiner  yang  menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk data preparation,  machine  learning,  deep  learning,  text  mining, dan predictive  analytics. Platform peangkat lunak ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta untuk penelitian pendidikan, pelatihan,  pembuatan  prototype  cepat,  dan  pengembangan  aplikasi  dan  mendukung  semua  langkah dari  proses machine  learning termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  model,  dan pengoptimalan [13].

## Keorganisasian
Keorganisasian  atau  istilah  lainnya  UKM  (Unit  Kegiatan  Mahasiswa)  dalam  prosesnya  adanya faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  Mahasiswa  dalam  berorganisasi,  setidaknya  menghasilkan atau  terdapat  terdapat  5  faktor  yang  mempengaruhi  minat  mahasiswa  berorganisasi,  yaitu  Kegiatan Menarik,  Motivasi  Dari  Senior,  Teman  Baru,  Kemampuan  Berkomunikasi,  dan  Pengembangan  di Dunia Kerja [14].
Hal  lainya  adalah  masalah  Problem  Solving  pada  Mahasiswa  yang  aktif  berorganisasi, menunjukkan  bentuk  bahwa  problem  solving  pada  mahasiswa  yang  aktif  berorganisasi  antara  lain memandang masalah sebagai hal yang positif, menganggap masalah sebagai cara untuk mengevaluasi diri, dan sebagai pengalaman untuk kehidupan. Hambatan utama yang dihadapi adalah anggota yang kurang  dapat  bekerjasama.  Cara  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah  antara  lain  dengan mengadakan  rapat,  berbicara  langsung  dengan  yang  bermasalah,  dan  mendekatkan  diri  kepada anggota.  Selanjutnya  faktor  yang  mempengaruhi  kemampuan  problem  solving  adalah jenis  kelamin, jabatan dalam organisasi, emosi, situasional, tingkah laku meniru serta bidang dalam organisasi [15].

## 3 Metode Penelitian
Pada   metode   penelitian   ini   dilakukan   dengan   berbagai   langkah   penelitian   yang   dapat menghasilkan  model  pohon  keputusan  serta  pengujian  untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  dalam memprediksi  kecenderungan  seorang  mahasiswa  dalam  berorganisasi,  apakah  mahasiwa  termasuk kedalam kategori mahasiswa aktif organisasi atau mahasiswa tidak aktif organisasi. Adapun  langkah penelitian ini adalah sebagaimana pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Langkah Penelitian
Berikut adalah penjelasan langkah-langkah penelitian yang tertera pada gambar 3 :
1. Penulis  membuat  kuesioner  dan  selanjutnya  kuesioner  tersebut  akan  digunakan  sebagai bahan  atau  data  awal  untuk  menentukan  jumlah  aktif  dan  tidak  aktif  pada  persentase keaktifan Mahasiswa Universitas AMIKOM Yogyakarta
2. Mengumpulkan hasil dari kuesioner yang telah disebarkan
3. Preprocessing  Data,  terdiri  dari  Cleaning  dan  Transformation,  yaitu  membersihkan  dan mengubah data kuesioner guna menyesuaikan dengan dataset yang dibutuhkan
4. Data  Mining  Processing,  terdiri  dari  Manual  Calculation  dan  proses  menggunakan RapidMiner
5. Manual  Calculation,  menghitung  nilai  entropy  dan  nilai  gain,  selanjutnya  membuat  pohon keputusan
6. Proses Data Mining menggunakan RapidMiner
7. Import data, terapkan operator decision tree dan dihasilkan pohon keputusan
8. Training Error dan Test Error, untuk mengetahui accuracy model dari tabel confusion matrix
9. Cross  Validation  dengan  k-fold  untuk  pengujian  model  secara  berulang  guna  mengetahui accuracy pada tabel confusion matrix
10. Selesai

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  memprediksi  status  keorganisasian  mahasiswa  dengan  menggunakan  data  kuesioner sampai  mendapatkan  dataset  final  terdiri  dari  enam  atrbut  meliputi  Keorganisasian  Luar  Kampus Keorganisasian  Pendidikan  Sebelumnya,  kemampuan public  speaking , problem  solving , confidence level dan Kepribadian.

## 4.1 Kuesioner
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  bersumber  dari  data  kuesioner  yang disebarkan  kepada  Mahasiswa  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  pada  bulan  Oktober  2021. Kuesioner  ini  dibuat  menggunakan  Google  Formulir  atau  perangkat  lunak  administrasi  survei.  Data yang  berhasil  dikumpulkan  dalam  pembagian  kuesioner  ini  adalah  sebanyak  203  data.  Setelah dilakukan  preprocessing  data  akhirnya  diputuskan  untuk  digunakannya  data  hasil  pembagian kuesioner sebanyak 167 dataset seperti tertera pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Kuesioner

## 4.2 Data Preprocessing
Data  preprocessing  dilakukan  untuk  mengubah  data  mentah  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  mudah dipahami.  Berikut  proses  yang  dilakukan  yaitu  data  cleaning,  mengubah  data  sesuai  kebutuhan klasifikasi.

## Data Cleaning
Pembersihan data atau data cleaning yang bertujuan untuk membuang dataset jika terdapat data yang tidak  relevan  atau  data  yang  tidak  konsisten.  Hasilnya  bisa  diperoleh  sesuai  pada  Gambar  5  dan Gambar 6 berikut.

## 1) Sebelum Cleaning
Gambar 5. Data sebelum Cleaning

## 2) Setelah Cleaning

## Gambar 6. Data  setelah Cleaning

## Data Transformation
Transformasi  data  disini  bertujuan  untuk  mengubah  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  yang dibutuhkan  dalam  pemrosesan  data  mining.  Mengubah  skala  pengukuran  data  asli  menjadi  bentuk yang  lain  sesuai  hasil  pada  Gambar  7  data  sebagai  data  asli  dan  Gambar  8  adalah  hasil  tranformasi datanya. Selanjutnya pada tahap ini dilakukan juga penghitungan nilai rata-rata pada tiap data atribut yang  mengandung  nilai  lebih  dari  satu,  diantaranya: Public  Speaking (X3), Problem  Solving (X4), Confidence Level (X5), Kepribadian (X6){Koleris, Sanguinis, Melankolis, Phlegmatis} seperti tertera pada Gambar 9.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 1) Sebelum Transformation

## Gambar 7. Data sebelum Transformation

## 2) Setelah Transformation
Gambar 8. Data Setelah Transformation
3) Perhitungan Rata-Rata
Gambar 9. Hasil hitung rata-rata
Hitung Nilai Y / Label Rumus menghitung nilai Y / Label :
= IF(AND(Keorganisasian Dalam Kampus="Ya";
Kehadiran Keorganisasian Dalam Kampus="Ya");"Ya";"Tidak") (3)
Jika  nilai  Keorganisasian  Dalam  Kampus  =  “Ya”  dan  Kehadiran  Keorganisasian  Dalam  Kampus  = “Ya”, maka nilai Mahasiswa Aktif Organisasi = “Ya”, jika Keorganisasian Dalam Kampus dan atau Kehadiran  Keorganisasian  Dalam  Kampus  =  “Tidak”  maka  nilai  Mahasiswa  Aktif  Organisasi  = “Tidak”. Berikut hasil perhitungan nilai label seperti pada Gambar 10 berikut.

## Gambar 10. Setelah Hitung Nilai Label

## Dataset Final dan Atribut
Data  akhir  yang  diperoleh  adalah  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data  mining  beserta atribut yang diperoleh seperti yang tertuang pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 1. Dataset Final
No Keorganisasi an Luar Kampus (X1) Keorganisasian Pendidikan Sebelumnya (X2) Public Speaking (X3) Problem Solving (X4) Confidence Level (X5) Kepribadian (X6) Mahasiswa Aktif Organisasi (Y) 1 Tidak Tidak 4 4 4 Koleris Ya 2 Tidak Tidak 3 3 4 Melankolis Tidak 3 Tidak Ya 4 4 3 Koleris Tidak 4 Tidak Ya 3 3 3 Phlegmatis Ya 5 Tidak Ya 3 4 4 Koleris Ya 6 Ya Ya 4 3 4 Sanguinis Tidak 7 Ya Ya 4 3 4 Sanguinis Tidak 8 Tidak Tidak 3 3 3 Sanguinis Tidak 9 Tidak Ya 3 3 3 Koleris Tidak 10 Tidak Ya 4 4 4 Sanguinis Tidak …. ......... ......... ......... ......... ......... ......... ......... 167 Ya Ya 2 2 2 Phlegmatis Tidak
e-ISSN:2540-9719
Tabel 2. Tabel Keterangan Atribut Set Role Atribut Keterangan ID NPM Menginformasikan Nomor Pokok Mahasiswa X 1 Keorganisasian Luar Kampus Menginformasikan keikutsertaan mahasiswa dalam keorganisasian di luar kampus X 2 Keorganisasian Pendidikan Sebelumnya Menginformasikan keikutsertaan mahasiswa dalam keorganisasian  pada  saat  masih  dalam  jenjang  pendidikan sebelumnya X 3 Public Speaking Menginformasikan  kemampuan  mahasiswa  dalam  berbicara di depan umum X 4 Problem Solving Menginformasikan kemampuan mahasiswa dalam penyelesaian suatu masalah X 5 Confidence Level Menginformasikan tingkat kepercayaan diri mahasiswa X 6 Kepribadian Menginformasikan  kategori  kepribadian  mahasiswa  : Koleris, Sanguinis, Melankolis, atau Phlegmatis Label Mahasiswa Aktif Organisasi Menginformasikan hasil data kuesioner

## 4.3 Proses Data Mining Decision Tree C4.5
Berdasarkan hasil perhitungan baik yang dilakukan secara manual dan menggunakan RapidMiner sebagai prosesnya maka dapat mengambarkan hasil tahapan pada Gambar 11,  Rule yang diperoleh beserta pohon keputusan pada Gambar 12.
Gambar 11. Proses Data Mining dengan RapidMiner
Keterangan :
1) Retrieve : Operator untuk memuat dataset ke dalam process dihubungkan dengan Select Attributes
2) Select Attributes : Operator untuk memilih atribut yang akan masuk ke dalam process dihubungkan dengan Set Role
3) Set Role : Operator untuk memilih atribut target / prediksi dihubungkan dengan Decision Tree
4) Decision Tree : Operator Modeling  dihubungkan dengan Apply Model
5) Apply Model : Operator untuk menguji dataset dihubungkan dengan Performance
6) Performance :  Operator  untuk  evaluasi  kinerja,  operator  ini  memberikan  daftar  nilai  kriteria kinerja,
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Rule yang dihasilkan :
X4 > 3.500 |   X3 > 2.500 |   |   X5 > 3.500 |   |   |   X6 = Koleris |   |   |   |   X3 > 4.500: Tidak {Ya=0, Tidak=3} |   |   |   |   X3 ≤ 4.500 |   |   |   |   |   X4 > 4.500: Ya {Ya=2, Tidak=0} |   |   |   |   |   X4 ≤ 4.500 |   |   |   |   |   |   X5 > 4.500 |   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya
|   |   |   |   |   |   |   |   X1 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=1}
|   |   |   |   |   |   |   |   X1 = Ya: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   |   |   |   X5 ≤ 4.500 |   |   |   |   |   |   |   X1 = Tidak |   |   |   |   |   |   |   |   X3 > 3.500
|   |   |   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=1, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Ya {Ya=2, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   |   |   X3 ≤ 3.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=1}
|   |   |   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Tidak {Ya=1, Tidak=3} |   |   |   |   |   |   |   X1 = Ya: Tidak {Ya=4, Tidak=8} |   |   |   X6 = Melankolis |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=1} |   |   |   |   X2 = Ya: Ya {Ya=3, Tidak=0} |   |   |   X6 = Phlegmatis |   |   |   |   X3 > 4.500: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   X3 ≤ 4.500 |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=1} |   |   |   |   |   X2 = Ya |   |   |   |   |   |   X1 = Tidak: Tidak {Ya=2, Tidak=4} |   |   |   |   |   |   X1 = Ya |   |   |   |   |   |   |   X3 > 3.500: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   |   |   |   |   X3 ≤ 3.500: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   X6 = Sanguinis |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=2} |   |   |   |   X2 = Ya |   |   |   |   |   X3 > 4.500: Tidak {Ya=0, Tidak=1} |   |   |   |   |   X3 ≤ 4.500 |   |   |   |   |   |   X3 > 3.500 |   |   |   |   |   |   |   X1 = Tidak: Tidak {Ya=1, Tidak=3}
|   |   |   |   |   |   |   X1 = Ya: Tidak {Ya=3, Tidak=4} |   |   |   |   |   |   X3 ≤ 3.500
|   |   |   |   |   |   |   X1 = Tidak: Ya {Ya=2, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   |   X1 = Ya: Ya {Ya=3, Tidak=2} |   |   X5 ≤ 3.500 |   |   |   X6 = Koleris: Tidak {Ya=0, Tidak=3} |   |   |   X6 = Melankolis |   |   |   |   X2 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   X2 = Ya |   |   |   |   |   X1 = Tidak
|   |   |   |   |   |   X3 > 3.500: Ya {Ya=1, Tidak=0}
|   |   |   |   |   |   X3 ≤ 3.500
|   |   |   |   |   |   |   X5 > 2.500: Tidak {Ya=0, Tidak=5}
|   |   |   |   |   |   |   X5 ≤ 2.500: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   X1 = Ya: Tidak {Ya=0, Tidak=3} |   |   |   X6 = Phlegmatis |   |   |   |   X3 > 3.500: Tidak {Ya=0, Tidak=1}
X4 ≤ 3.500 |   X3 > 2.500 |   |   X4 > 2.500 |   |   |   X3 > 3.500 |   |   |   |   X1 = Tidak |   |   |   |   |   X6 = Koleris |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=1} |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   X6 = Phlegmatis |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   |   |   X6 = Sanguinis: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   |   X1 = Ya: Tidak {Ya=0, Tidak=6} |   |   |   X3 ≤ 3.500 |   |   |   |   X1 = Tidak |   |   |   |   |   X5 > 3.500 |   |   |   |   |   |   X6 = Koleris |   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   |   X6 = Melankolis: Tidak {Ya=0, Tidak=4} |   |   |   |   |   |   X6 = Phlegmatis |   |   |   |   X3 ≤ 3.500
|   |   |   |   |   X1 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=1}
|   |   |   |   |   X1 = Ya: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   X6 = Sanguinis |   |   |   |   X1 = Tidak: Ya {Ya=2, Tidak=0}
|   |   |   |   X1 = Ya: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   X3 ≤ 2.500 |   |   X6 = Koleris: Tidak {Ya=0, Tidak=1}
|   |   X6 = Melankolis: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   X6 = Phlegmatis: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   |   X6 = Sanguinis: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Tidak {Ya=1, Tidak=2} |   |   |   |   |   |   X6 = Sanguinis: Ya {Ya=1, Tidak=0}
|   |   |   |   |   X5 ≤ 3.500
|   |   |   |   |   |   X6 = Koleris: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   |   |   |   |   |   X6 = Melankolis: Tidak {Ya=1, Tidak=4}
|   |   |   |   |   |   X6 = Phlegmatis
|   |   |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   |   |   |   |   |   |   X2 = Ya: Tidak {Ya=1, Tidak=3}
|   |   |   |   |   |   X6 = Sanguinis: Tidak {Ya=0, Tidak=8}
|   |   |   |   X1 = Ya |   |   |   |   |   X2 = Tidak: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   |   |   |   X2 = Ya |   |   |   |   |   |   X6 = Koleris
|   |   |   |   |   |   |   X5 > 3.500 |   |   |   |   |   |   |   |   X5 > 4.500: Tidak {Ya=0, Tidak=1} |   |   |   |   |   |   |   |   X5 ≤ 4.500: Ya {Ya=1, Tidak=1} |   |   |   |   |   |   |   X5 ≤ 3.500: Tidak {Ya=0, Tidak=1}
|   |   |   |   |   |   X6 = Melankolis: Tidak {Ya=0, Tidak=2}
|   |   |   |   |   |   X6 = Phlegmatis: Tidak {Ya=0, Tidak=1}
|   |   |   |   |   |   X6 = Sanguinis
|   |   |   |   |   |   |   X5 > 3.500: Tidak {Ya=0, Tidak=1}
|   |   |   |   |   |   |   X5 ≤ 3.500: Ya {Ya=1, Tidak=0} |   |   X4 ≤ 2.500: Tidak {Ya=0, Tidak=2} |   X3 ≤ 2.500: Tidak {Ya=0, Tidak=6}
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Hasil Rule dan Pohon Keputusan

## 4.4 Training dan Testing
Proses training meliputi training error dan testing error dengan menggunakan confusion matrix dari hasil prediksi dan data actual yang diperoleh.

## Training Error
Training error berfungsi untuk menghitung dan mengetahui error pada model klasifikasi. Nilai confusion matrix training error dihasilkan dari data yang sama untuk training model dan juga testing model seperti tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Training Error Data Aktual Prediksi Ya Tidak Ya TN : 33 FN : 12 Tidak FP : 18 TP : 104
Keterangan :
• TN : True Negative • FP : False Positive • FN : False Negative • TP : True Positive Perhitungan Confusion Matrix :
1. Accuracy
= ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 104 + 33 167 ) = 0.82035 = 82.04%
Tingkat keakuratan klasifikasi sebesar 82.04%
2. Misclasification Rate
= ( 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 18 + 12 167 ) = 0.1796 = 17.96%
Tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 17.96%
3. True Positive Rate/Recall/Sensitivity
= ( 𝑇𝑃 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 104 104 + 12 ) = 0.89655 = 89.66%
Maka yang sebenarnya “Tidak” tingkat prediksinya “Tidak” adalah sebesar 89.66%
4. False Positive Rate
= ( 𝐹𝑃 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎 ) =   ( 𝐹𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 ) = ( 18 18 + 33 ) = 0.35294 = 35.29%
Maka yang sebenarnya “Ya” tingkat prediksinya “Tidak” adalah sebesar 35.29%
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
5. True Negative Rate/Specificity
= ( 𝑇𝑁 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎 ) =   ( 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 ) = ( 33 18 + 33 ) = 0.64705 = 64.71%
Maka yang sebenarnya “Ya” tingkat prediksinya “Ya” adalah sebesar 64.71%
6. False Negative Rate
= ( 𝐹𝑁
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 12 104 + 12 ) = 0.10344 = 10.34%
Maka yang sebenarnya “Tidak” tingkat prediksinya “Ya” adalah sebesar 10.34%
7. Pecision
= ( 𝑇𝑃
𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ) = ( 104 104 + 18 ) = 0.85245 = 85.25%
Tingkat kebenaran dalam memprediksi “Tidak” adalah sebesar 85.44ra%
8. Prevelance
= ( 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) = ( 104 + 12
167 ) = 0.69461 = 69.46%

## Testing Error
Berbeda dengan training error, testing error akan menggunakan 2 data yang terpisah. Dataset akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data uji dengan menggunakan operator split data pada rapidminer. Dalam praktiknya dataset akan di bagi menjadi 2 bagian dengan ratio data training sebesar 0.75 dan data testing sebesar 0.25 yang tertera pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Confusion Matrix Testing Error Data Aktual Prediksi Ya Tidak Ya TN : 2 FN : 4 Tidak FP : 11 TP : 25 Keterangan : • TN : True Negative • FP : False Positive • FN : False Negative • TP : True Positive Perhitungan Confusion Matrix :
1. Accuracy
= ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 25 + 2 42 ) = 0.64285 = 64.29%
Tingkat keakuratan klasifikasi sebesar 64.29%
2. Misclasification Rate
= ( 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 11 + 4 42 ) = 0.35714 = 35.71%
Tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 35.71%
3. True Positive Rate/Recall/Sensitivity
= ( 𝑇𝑃
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 25 25 + 4 ) = 0.86206 = 86.21%
Maka yang sebenarnya “Tidak” tingkat prediksinya “Tidak” adalah sebesar 86.21%
4. False Positive Rate
= ( 𝐹𝑃 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎 ) =   ( 𝐹𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 ) = ( 11 11 + 2 ) = 0.84615 = 84.62%
Maka yang sebenarnya “Ya” tingkat prediksinya “Tidak” adalah sebesar 84.62%
5. True Negative Rate/Specificity
= ( 𝑇𝑁 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎 ) =   ( 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 ) = ( 2 11 + 2 ) = 0.15384 = 15.38%
Maka yang sebenarnya “Ya” tingkat prediksinya “Ya” adalah sebesar 15.38%
6. False Negative Rate
= ( 𝐹𝑁 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 4 25 + 4 ) = 0.13793 = 13.79%
Maka yang sebenarnya “Tidak” tingkat prediksinya “Ya” adalah sebesar 13.79%
7. Pecision
= ( 𝑇𝑃
𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ) =   ( 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ) = ( 25 25 + 11 ) = 0.69444 = 69.44%
Tingkat kebenaran dalam memprediksi “Tidak” adalah sebesar 69.44%
8. Prevelance
= ( 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) =   ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ) = ( 25 + 4 42 ) = 0.69047 = 69.05%
Berikut adalah hasil perbandingan dari hasil training error dan testing error seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Confusion Matrix Training Error dan Testing Error Training Error Test Error Accuracy 82.04% 64.29% Misclasification Rate 17.96% 35.71% True Positive Rate 89.66% 86.21% False Positive Rate 35.29% 84.62% True Negative Rate 64.71% 15.38% False Negative Rate 10.34% 13.79% Pecision 85.25% 69.44% Prevelance 69.46% 69.05%

## 4.5 Pengujian Model
Pengujian  akan  dilakukan  untuk  menguji  kinerja  daripada  metode  Algoritma  Decision Tree C4.5 yang diterapkan pada penelitian ini. Pengujian model menggunakan operator Cross Validation  dengan  menerapkan  K-Fold  Validation[16].  Model  ini  menilai  kinerja  proses sebuah  metode  algoritma  dengan  membagi  sampel  data  secara  acak  dan  mengelompokkan data tersebut sebanyak nilai K k-fold seperti tertera pada Gambar 13 berikut.

## Gambar 13. Konsep K-Fold Validation
K-Fold  Validation,  membagi  data  menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data testing  dengan perbandingan  tertentu.  K-Fold  Validation  akan  membagi  dataset  menjadi  beberapa  bagian  terpisah dengan masing-masing ukuran yang sama, selanjutnya data akan di uji dan di hitung nilai rata-rata test error.  Pengujian  model  dengan  menerapkan K-Fold  Validation dilakukan  secara  3  kali  dengan  nilai subset yang berbeda-beda , yaitu:
1) K-Fold Validation 10
Dataset akan dibagi menjadi 10 bagian yang terdiri dari 9 sampel data training dan 1 sampel data testing. Mekanisme dan prosesnya pada Gambar 14 dan Tabel 6 adalah hasil uji 1.
Gambar 14. Uji 1
Tabel 6. Tabel Confusion Matrix Uji 1
Ya Tidak Prediksi Ya TN : 11 FN : 33 Prediksi Tidak FP : 40 TP : 83
Hasil confusion matrix dari uji 1 (k-fold validation 10) menghasilkan nilai accuracy sebesar 56.36%.
2) K-Fold Validation 5
Dataset akan dibagi menjadi 5 bagian yang terdiri dari 4 sampel data training dan 1 sampel data testing. Mekanisme dan prosesnya pada Gambar 15 dengan hasil uji pada Tabel 7.
Gambar 15. Uji 2
Tabel 7. Tabel Confusion Matrix Uji 2
Ya Tidak Prediksi Ya TN : 11 FN : 28 Prediksi Tidak FP : 40 TP : 88
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hasil confusion matrix dari uji 2 (k-fold validation 5) menghasilkan nilai accuracy sebesar 59.27%.
3) K-Fold Validation 3
Dataset akan dibagi menjadi 3 bagian yang terdiri dari 2 sampel data training dan 1 sampel data testing. Perhatikan prosesnya pada Gambar 16 dan hasilnya tertera pada Tabel 8.
Gambar 16. Uji 3
Tabel 8. Tabel Confusion Matrix Uji 3
Ya Tidak Prediksi Ya TN : 8 FN : 33 Prediksi Tidak FP : 43 TP : 83
Hasil confusion matrix dari uji 3 (k-fold validation 3) menghasilkan nilai accuracy sebesar 54.50%. Berdasarkan hasil uji secara keseluruhan hasil perbandinganya ada pada tabel 9 berikut.
Tabel 9. Perbandingan Accuracy Uji 1, Uji 2, Uji 3 K-Fold Validation Training : Testing Accuracy Uji 1 k = 10 9 : 1 56.36% Uji 2 k = 5 4 : 1 59.27% Uji 3 k = 3 2 : 1 54.50%
Nilai  accuracy  tertinggi  yang  dihasilkan  pada  pengujian  model  terdapat  pada  uji  2  yaitu  k-fold validation  5  dengan  perbandingan  data  training  :  data  testing  yaitu  4  :  1,  yang  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 59.27%.

## 5 Kesimpulan
Implementasi  data  mining  dengan  menggunakan  metode  algoritma  decision  tree  c4.5  dapat menghasilkan  rule  untuk  memprediksi  Mahasiswa  status  untuk  aktif  dalam  organisasi berdasarkan  atribut  Keorganisasian  Luar  Kampus,  Keorganisasian  Pendidikan  Sebelumnya, Public Speaking , Problem Solving , Confidence , dan Kepribadian. Rule yang telah dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi kecenderungan Mahasiswa Aktif Organisasi berdasarkan pengujian model. Pengujian model dengan menggunakan cross validation menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 59.27% dengan menggunakan k-fold validation 5, yang berarti dataset  dibagi  menjadi  5  bagian  yang  terdiri  dari  4  sampel  data  training  dan  1  sampel  data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
training. Dapat disimpulkan bahwa model akan optimal jika perbandingan data training : data testing yaitu sebesar 4 : 1 atau 80% : 20%.

## Referensi
[1] A.  Sholikhah,  “Pengaruh  Keaktifan  Mahasiswa  Dalam  Organisasi  Terhadap  Prestasi Belajar  Mahasiswa  Jurusan  Pendidikan  Ekonomi  FE  Unesa  Angkatan  2015  |  Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE).” [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/24509. [Accessed: 05-Jun-
2022].
[2] P.  Bayina,  R.  Nurdin 1 ,  S.  Likuallo 2 ,  and  A.  Meiliska,  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa Berorganisasi,” J.  Manaj.  dan  Organ.  Rev. ,  vol.  2, no. 2, pp. 122–131, Nov. 2020.
[3] J.  F.  Kimberly,  D.  B.  Prakoso,  and  T.  C.  Efrata,  “Peran  Individual  Innovation Capability,  Motivasi  Intrinsik,  dan  Self-Efficacy  Terhadap  Kinerja  Individu  dalam Organisasi Mahasiswa,” Media Mahard. , vol. 17, no. 2, pp. 231–243, Jan. 2019.
[4] A. G. Pertiwi, T. Widyaningtyas, and U. Pujianto, “Classification of province based on dropout rate using C4.5 algorithm,” Proc. - 2017 Int. Conf. Sustain. Inf. Eng. Technol. SIET 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 410–413, Feb. 2018.
[5] S.  Supangat,  A.  R.  Amna,  and  T.  Rahmawati,  “Implementasi  Decision  Tree  C4.5 Untuk  Menentukan  Status  Berat  Badan  dan  Kebutuhan  Energi  Pada  Anak  Usia  7-12 Tahun,” Teknika , vol. 7, no. 2, pp. 73–78, Nov. 2018.
[6] W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, p. 012005, Aug. 2019.
[7] M.  A.  Sembiring,  M.  F.  L.  Sibuea,  and  A.  Sapta,  “Analisa  Kinerja  Algoritma  C.45 Dalam  Memprediksi  Hasil  Belajar,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  73–79,  Feb. 2018.
[8] J.  P.  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber, Data  mining:  Data  mining  concepts  and techniques . 2014.
[9] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  C.  J.  Pal,  “Data  Mining:  Practical  Machine Learning Tools and Techniques,” Data Min. Pract. Mach. Learn. Tools Tech. , pp. 1– 621, Nov. 2016.
[10]  J.  N.Undavia,  P.  M.  Dolia,  and  N.  P.  Shah,  “Prediction  of  Graduate  Students  for Master  Degree  based  on  Their  Past  Performance  using  Decision  Tree  in  Weka Environment,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 74, no. 11, pp. 23–29, Jul. 2013.
[11]  P.-N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V.  Kumar,  “Association  Analysis:  Basic  Concepts  and Algorithms,” Introd. to Data Min. , pp. 327–414, 2005.
[12]  V.  Vyas  and  V.  Uma,  “An  Extensive  study  of  Sentiment  Analysis  tools  and  Binary Classification of tweets using Rapid Miner,” in Procedia Computer Science , 2018.
[13]  R. K. Markus Hofmann, “RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications  Chapman  &  Hall/CRC  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery: Amazon.de: Hofmann, Markus, Klinkenberg, Ralf: Fremdsprachige Bücher.”
[14]  R.  Suwandaru,  J.  Manajemen,  and  S.  Nitro  Makassar,  “Prosiding  SENTIA  2017- Politeknik  Negeri  Malang  Analisis  Faktor-Faktor  Mahasiswa  dalam  Memilih  Unit Kegiatan Mahasiswa Perguruan Tinggi di Kota Makassar.”
[15]  W.  D.  Pratisti,  A.  Agung,  and  A.  Ardeliaputri,  “Potret  Strategi  Pemecahan  Masalah pada Mahasiswa yang Aktif Berorganisasi,” Ikat. Psikol. Perkemb. Indones. , 2013.
[16]  P.  Jiang  and  J.  Chen,  “Displacement  prediction  of  landslide  based  on  generalized regression  neural  networks  with  K-fold  cross-validation,” Neurocomputing ,  vol.  198, pp. 40–47, Jul. 2016.