## PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FASILKOM UNSIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Zahra Ammellia Putri, Betha Nurina Sari, Iqbal Maulana Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia zahraammellia2@gmail.com

## ABSTRAK
Perguruan tinggi adalah lembaga yang menyelenggarakan pendidikan akademik untuk mahasiswa dengan harapan  dapat  memberikan  pendidikan  berkualitas.  Salah  satu  keberhasilan  pihak  perguruan  tinggi  dilihat  dari banyaknya lulusan tepat waktu yang dihasilkan. Oleh karena itu, banyak lembaga pendidikan yang memberikan perhatian khusus terhadap kelulusan tepat waktu mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.5  pada decision  tree untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  Fasilkom  Unsika.  Data  yang  digunakan didapatkan melalui arsip tata  usaha Fasilkom Unsika dan kuisioner google form yang meliputi data lulus tepat waktu,  gender,  asal  sekolah,  jalur  masuk,  pernah  mengikuti  organisasi,  kuliah  sambil  bekerja  dan  pernah mengikuti sertifikasi. Penelitian ini mengimplementasikan proses data mining menggunakan tahapan tahapan dari KDD dengan  menggunakan variasi 3 skenario perbandingan rasio data  training dan data  testing 90:10, 80:20, dan 70:30. Penelitian  ini  juga akan  menggunakan postprune dengan cost  complexity untuk memastikan  bahwa hasil  analisis  yang  diperoleh  adalah  yang  paling  optimal.  Hasil pruning  decision  tree dari  penelitian  ini mendapatkan  akurasi  yang  paling  tinggi  74%  dimana  merupakan  perbandingan data  training dan data  testing 80:20 dengan precision sebesar 80% dan recall sebesar 80%. Model klasifikasi tersebut bahwa atribut “mengikuti sertifikasi”  menjadi root  node karena  mempunyai  nilai  gain  tertinggi  dibanding  atribut  lainnya  yaitu  sebesar 0.1689.
Kata kunci :  Decision Tree, Algoritma C4.5, Post Pruning, Cost Complexity
1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi adalah lembaga yang menyelenggarakan pendidikan akademik untuk mahasiswa  dengan  harapan  dapat  memberikan pendidikan  berkualitas  guna  menghasilkan  individu yang  berilmu  dan  mampu  berkontribusi  pada pembangunan  nasional.  Keberhasilan  pendidikan tergantung  pada  pencapaian  tujuan  pendidikan nasional  dan  efektivitas  serta  efisiensi  proses  belajar mengajar.  Evaluasi  kesuksesan  perguruan  tinggi seringkali didasarkan pada prestasi belajar mahasiswa, sementara kegagalan atau rendahnya kualitas mahasiswa  mencerminkan  kurangnya  kemampuan perguruan tinggi dalam menyelenggarakan pendidikan tinggi[1].
Salah  satu  keberhasilan  pihak  perguruan  tinggi dapat dilihat dari banyaknya lulusan yang dihasilkan[2].  Lulus  kuliah  tepat  waktu  merupakan tujuan  utama  bagi  setiap  mahasiswa.  Semua mahasiswa pastinya  berharap dapat lulus secara tepat waktu  dan  tidak  menambah  semester.  Lulus  tepat waktu berarti mahasiswa telah menyelesaikan seluruh tahapan  studi,  termasuk  seminar  proposal,  kolokium, dan  yudisium  dalam  kurun  waktu  yang  telah ditentukan.  Lulus  tepat  waktu  sangat  penting  bagi mahasiswa  karena  dapat  mempermudah  proses mencari  pekerjaan  dan  menghemat  biaya  kuliah. Selain itu, kelulusan tepat waktu juga merupakan salah satu kriteria penting dalam menilai kualitas pendidikan di  suatu  lembaga.  Oleh  karena  itu,  banyak  lembaga pendidikan  yang  memberikan  perhatian  khusus terhadap prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa.
Universitas  Singaperbangsa  Karawang  adalah universitas  negeri  yang  berada  di  Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat. Universitas Singaperbangsa  Karawang  memiliki  9  Fakultas  yang terdiri  dari  26  program  studi  di  dalamnya.  Salah satunya  adalah  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Singaperbangsa Karawang (Fasilkom Unsika). Fakultas  ini  memiliki  dua  program  studi  yaitu Informatika  dan  Sistem  Informasi.  Dikatakan  pada salah  satu  misi  dari  Fasilkom  Unsika,  yaitu meningkatkan  aksesibilitas  dan  kualitas  pelayanan pendidikan  tinggi  di  bidang  ilmu  komputer  bagi masyarakat.  Lulusan  Fasilkom  Unsika  diharapkan mencapai  hasil  prestasi  yang  lebih  baik  untuk menghadapi  prestasi  yang  lebih  ketat  kedepannya. Dikarenakan  pencapaian  kelulusan  tepat  waktu mahasiswa  Fasilkom  Unsika  belum  stabil  dan  relatif rendah. Maka hal ini menjadi tembok besar tersendiri bagi fakultas ilmu komputer untuk lebih semangat dan konsisten dalam meningkatkan lagi prestasi mahasiswanya.  Berikut  data  kelulusan  mahasiswa Fasilkom Unsika tahun 2017-2019.
Gambar 1. Data kelulusan mahasiswa fasilkom
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas  mengenai  total mahasiswa  yang  lulus  dan  mahasiswa  terdaftar pertahunnya. Data tersebut diperoleh dari Tata Usaha Fasilkom  tahun  2023.  Data  yang  lulus  tepat  waktu angkatan  2017  adalah  104  dari  221  mahasiswa  yang terdaftar  (47%).  Angkatan  tahun  2018  sebanyak  130 mahasiswa lulus tepat waktu dari 260 mahasiswa yang terdaftar (50%). Sedangkan angkatan 2019, sebanyak 163 mahasiswa yang lulus tepat waktu dari 295 yang terdaftar (55%). Berdasarkan dari data tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  mahasiswa  yang  lulus tepat  waktu  mengalami  kenaikan  walaupun  masih tergolong relatif rendah, menunjukkan bahwa lembaga pendidikan  belum  berhasil  dalam  meningkatkan kualitas pendidikan yang diberikan.
Oleh  karena  itu,  prediksi  kelulusan  tepat  waktu menjadi  perhatian  utama  bagi  lembaga  pendidikan, termasuk  Fakultas  Ilmu  Komputer  (Fasilkom) Universitas  Singaperbangsa  Karawang  (Unsika). Dengan  adanya  prediksi  ini,  diharapkan  lembaga pendidikan dapat mengidentifikasi  faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu dan mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan tingkat  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswanya.  Faktor faktor yang dibahas adalah gender, asal sekolah, jalur masuk,  mengikuti  organisasi,  kuliah  sambil  bekerja dan mengikuti sertifikasi.
Berdasarkan  penelitian  [3]  mengenai  Data Mining  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika UIN Syarif  Hidayatullah Jakarta  menggunakan  Metode  Klasifikasi  C4.5  tahun 2022,  gender  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi perilaku dan prestasi mahasiswa dalam proses  pendidikan.  Asal  sekolah  mahasiswa  juga mempengaruhi  kelulusan  mereka.  Sekolah  yang memiliki  kualitas  tinggi  dan  curriculum  yang  baik dapat mempengaruhi prestasi mahasiswa dalam proses pendidikan.  Jalur  masuk  yang  berbeda  mungkin memiliki perbedaan dalam tingkat kesediaan mahasiswa untuk menghadapi tantangan di universitas, sehingga mempengaruhi kelulusan mereka dalam proses pendidikan. Keaktifan berorganisasi juga dapat mempengaruhi kinerja akademik mahasiswa[4]. Dan  kuliah  sambil  bekerja  dapat  mempengaruhi kinerja akademik mahasiswa.
Prediksi  kelulusan  mahasiswa  lulus  tepat  waktu dapat dilakukan menggunakan algoritma prediksi data mining .  Dimana  pada  prediksi  ini  menggunakan algoritma  C4.5  pada decision  tree sehingga  dari role pada decision  tree menghasilkan  keputusan  berupa klasifikasi  lulus  tepat  waktu  waktu  atau  tidaknya mahasiswa.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa  Fasilkom  Unsika  berdasarkan faktor-faktor  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya. Kemudian untuk mengetahui performa dan kinerja dari model  yang  sudah  dibangun  algoritma  C4.5  dalam memprediksi kelulusan mahasiswa Fasilkom Unsika.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data mining adalah sebuah proses panjang untuk mencari  informasi  yang  nantinya  akan  menjadi  ilmu pengetahuan baru yang didapatkan dari sekian banyak fakta  fakta  tak  terarah[5].  Dalam  melakukan  data mining  statitiska,  matematika, artifical  intellegence dan machine  learning tidak  dapat  dipungkiri,  sangat terlibat.  Metode  yang  dapat  diterapkan  dalam data mining diantaranya  yaitu: classification , clustering , association , regression , dan forecasting .

## 2.2. Decision Tree
Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran terawasi non-parametrik, yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Ini  memiliki  hierarki, struktur pohon,  yang  terdiri  dari  simpul  akar,  cabang,  simpul internal  dan  simpul  daun.  Pohon  keputusan  dimulai dengan  simpul  akar,  yang  tidak  memiliki  cabang masuk.  Cabang  keluar  dari  simpul  akar  kemudian masuk ke simpul internal, juga dikenal sebagai simpul keputusan. Berdasarkan fitur yang tersedia, kedua tipe simpul  melakukan  evaluasi  untuk  membentuk himpunan bagian yang homogen, yang dilambangkan dengan simpul daun, atau simpul terminal[3].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  satu  dari  beberapa pengelompokkan  teknik  dari  data  mining  yang  yang biasa digunakan untuk memprediksi atau meramalkan sesuatu  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan  maka dari  itu  klasifikasi  termasuk  ke  dalam  kategori predictive mining [6]. Pada pelaksanaannya teknik ini mengklasifikasikan data ke dalam kelas target berupa binary option seperti  ya dan tidak atau 1 dan 0 yang mana  hal  tersebut  diketahui  dari  pembuatan  sebuah model  atau  pola  hasil  dari  training  data  terhadap atribut-atribut yang paling berpengaruh dan kemudian diuji validitasnya menggunakan teknik uji tertentu.

## 2.4. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  biasanya  digunakan  dalam penambangan  data  sebagai  pengklasifikasi  pohon keputusan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil berupa  keputusan,  yang  didasari  suatu  sampel  data tertentu  (prediktor  univariat  atau  multivariat).  Pohon keputusan  yang  dibangun  Algoritma  C4.5  dari sekumpulan  data  pelatihan  dengan  cara  yang  sama seperti  ID3,  yang  menggunakan  konsep  entropi informasi.  Dalam  penerapannya,  algoritma  ini menggunakan rasio perolehan atau gain ratio .

## 2.5. Knowledge Discovery in Database
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses  mengekstraksi  informasi  dari  sejumlah  besar data.  Keseluruhan  proses  KDD[7]  dapat  dijelaskan sebagai berikut. Tahap pertama adalah Data Selection dimana informasi lebih lanjut tentang domain masalah dikumpulkan.  Pada  tahap Data  Preprocessing menghasilkan  database  operasional  yang  telah dibersihkan. Tahap berikutnya yaitu Data
Transformation dimana  data  dilakukan  pemilihan metode seperti klasifikasi, clustering, regresi, asosiasi, dll. Tahap keempat yaitu Data Mining , pola diekstraksi dengan menggunakan tugas dan algoritma penambangan  data  yang  dipilih.  Selain  itu,  model dievaluasi  pada  langkah  ini.  Selanjutnya Pattern Evaluation didefinisikan sebagai mengidentifikasi pola yang meningkat  secara  ketat  yang  mewakili pengetahuan berdasarkan ukuran yang diberikan. Dan terakhir Knowledge  Presentation Ini  melibatkan penyajian pengetahuan yang telah diekstraksi dari data dengan  cara  yang  dapat  dimengerti  dan  berguna  bagi pengguna akhir.

## 2.6. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang dikenal sebagai  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi    yang dapat menangani berbagai tugas pemrograman seperti pengolahan data, komputasi numerik, web pengembangan, pemrograman basis data, pemrograman jaringan, parallel pemrosesan, dll[8].

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  alat  pengukuran  yang digunakan  untuk  kinerja  klasifikasi  model,  seperti yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Confusion  Matrix  membantu  dalam  menyalakan kinerja model klasifikasi dengan menunjukkan tingkat benar,  ketidakbenaran,  dan  kelasifikasi  yang  salah. Dalam  mesin  pembelajaran,  Confusion  Matrix digunakan untuk membandingkan nilai aktual dengan nilai  prediksi,  sehingga  dapat  menyebarkan  kinerja model  dan  membuat  penyesuaian  jika  diperlukan. Dengan  menggunakan  Confusion  Matrix,  kita  dapat menampilkan kinerja klasifikasi model dan membandingkannya  dengan  model  lainnya  untuk memilih model terbaik yang sesuai dengan permintaan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Objek Penelitian
Objek pada penelitian ini adalah data mahasiswa Universitas Singaperbangsa Karawang angkatan tahun 2017 sampai dengan 2019. Data-data yang digunakan meliputi  data lulus tepat  waktu, gender, asal sekolah, jalur  masuk,  pernah  mengikuti  organisasi,  kuliah sambil  bekerja  dan  pernah  mengikuti  sertifikasi. Penelitian ini dilakukan dengan mengisi kuisioner dan data yang didapat dari tata usaha Fasilkom Unsika.

## 3.2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini akan mengimplementasikan proses data mining menggunakan tahapan tahapan dari KDD dalam  menentukan  pola  faktor  yang  memengaruhi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  Universitas Singaperbangsa  Karawang  angkatan  tahun  2017 sampai 2019. Adapun  metode penelitian  yang dipilih oleh peneliti adalah metode decision tree menggunakan  Algoritma  C4.5.  Untuk  mengetahui bagaimana variasi skenario dapat mempengaruhi hasil analisis,  penelitian  ini  akan  menggunakan  tiga
skenario  yaitu;  90:10,  80:20  dan  70:30.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  akan  menggunakan  postprune dengan  cost  complexity  untuk  memastikan  bahwa hasil  analisis  yang  diperoleh  adalah  yang  paling optimal dan sesuai dengan tujuan penelitian.

## 3.3. Rancangan Penelitian
Pada  rancangan  penelitian  ini,  peneliti  akan membuat rincian tahapan yang akan dilakukan sampai dengan penelitian selesai. Dimulai dari pengumpulan data, sampai  nanti diperoleh output yang diharapkan. Sehingga  dari output tersebut  peneliti  mendapatkan sebuah keputusan yang berguna bagi perguruan tinggi dan  mahasiswa  khususnya  Fasilkom  Unsika  dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu. Berikut gambaran dari rancangan penelitian yang akan dilakukan:
Gambar 2. Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada  proses  ini  dilakukan  pengumpulan  data, dimana data yang dikumpulkan berasal dari arsip tata usaha  Unsika  dan  hasil  dari  kuisioner google  form . Data yang berasal dari arsip tata usaha Unsika adalah data  kelulusan  mahasiswa  2017-2019,  dimana  data tahun  2017  dan  2018  dari  program  studi  Informatika dan di tahun 2019 data program studi Informatika dan Sistem Informasi. Dalam penelitian ini menggunakan Teknik  pengambilan  sampel  yang  akan  berhubungan dengan penentuan jumlah sampel dengan menggunakan  pendekatan  rumus slovin .  Menurut[9] rumus slovin dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑛 = N 1 + N𝑒 2 (1)
Dimana  n adalah  jumlah sampel, N adalah total populasi  dan  e  adalah  tingkat  kesalahan  dalam pengambilan  sampel.    Diketahui  jumlah  keseluruhan mahasiswa  Fasilkom  Unsika  tahun  2017-2019 sebanyak  776  orang.  Dalam  penulisan  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  tingkat  kepercayaan  sebesar 95%  dengan  kesalahan  maksimum  5%[9].  Maka
perhitungan pengambilan sampel menggunakan rumus slovin adalah sebagai berikut:
𝑛 =
776
1 + 776(0.05) 2
Dari  hasil  rumus slovin tersebut  menghasilkan angka jumlah sampel sebesar 263.945 yang dibulatkan menjadi 264 data sampel mahasiswa Fasilkom Unsika 2017-2019.  Dari  hasil  penyebaran  kuisioner  dimulai dari tanggal 3 April 2024 hingga 11 Juni 2024. Dari 70 hari  tersebut  peneliti  berhasil  mengumpulkan  data sebanyak  299  data  dimana  jumlah  tersebut  sudah memumpuni  dari  jumlah  minimal  sampel  yang  telah dihitung dengan rumus slovin yaitu 264 data.
Gambar 3. Pie chart perbandingan kelulusan mahasiswa tepat waktu
Dari  299  data  kuisioner  tersebut,  terdapat  195 mahasiswa yang lulus tepat waktu dan 103 mahasiswa yang tidak  lulus tepat waktu yang digambarkan pada gambar  4.1 pie  chart persentase  perbandingan kelulusan mahasiswa tepat waktu dan tidak.
Gambar 4. Perbandingan isi dataset berdasarkan program studi
Gambar 5. Perbandingan isi dataset berdasarkan
tahun masuk
Gambar 6. Perbandingan isi dataset berdasarkan gender Gambar 7. Perbandingan isi dataset berdasarkan asal sekolah
Gambar 8. Perbandingan isi dataset berdasarkan jalur masuk
Gambar 9. Perbandingan isi dataset berdasarkan keikutsertaan organisasi
Gambar 10. Perbandingan isi dataset berdasarkan keikutsertaan sertifikasi
Gambar 11. Perbandingan isi dataset berdasarkan kuliah sambil kerja
Berdasarkan Gambar 3 sampai Gambar 11, dari 299  data  yang  dikumpulkan,  dapat  diketahui  bahwa 257  orang  mengisi  program  studi  informatika, sedangkan  42  orang  mengisi  program  sistem informasi.  Data  tahunan  menunjukkan  bahwa  pada tahun  2017,  69  orang  mengisi  kuisioner,  pada  tahun 2018,  121  orang,  dan  pada  tahun  2019,  119  orang. Dalam hal gender, 188 orang yang mengisi kuisioner adalah  laki-laki,  sedangkan  121  orang  adalah perempuan.  Dalam  hal  asal  sekolah,  mayoritas mahasiswa berasal dari SMA, yaitu 155 orang, diikuti oleh  SMK  sebanyak  132  orang,  dan  sisanya  berasal dari  sekolah  lain  sebanyak  22  orang.  Jalur  masuk Fasilkom Unsika menunjukkan bahwa 81 orang masuk melalui SNMPTN, 114 orang melalui SBMPTN, 113 orang melalui jalur mandiri, dan 9 orang melalui jalur prestasi.Dalam  hal  keaktifan  organisasi,  201  orang mengikuti  organisasi,  sedangkan  108  orang  tidak. Dalam hal pekerjaan sambil kuliah, 115 orang bekerja, sedangkan 194 orang tidak. Dalam hal sertifikasi, 218 orang mengikuti sertifikasi, sedangkan 91 orang tidak mengikuti sertifikasi selama kuliah.
Data  yang  terdiri  dari  299  dataset  dengan  11 atribut  awal  termasuk  profil  mahasiswa  dan  kelas target. 11 atribut itu terdiri dari NIM, Nama, Program studi,  Angkatan  tahun,  gender,  Asal  sekolah,  Jalur masuk  universitas,  keikutsertaan  organisasi,  kuliah sambal  bekerja,  keikutsertaan  sertifikasi  dan  waktu kelulusan.  Beberapa  dataset  akan  diseleksi  untuk kebutuhan penelitian dikarenakan hanya  memerlukan parameter  yang  penting  saja  menurut[10].  Tabel  1 merupakan dataset awal yang belum ada diseleksi.
Tabel 1.  Dataset sebelum diseleksi
Attributes Types NIM int Nama object Program studi object Angkatan tahun int Gender object Asal sekolah object Jalur masuk universitas object Mengikuti organisasi saat kuliah object Kuliah sambil kerja object Mengikuti sertifikasi object object Waktu kelulusan object
Data yang diseleksi adalah NIM, Nama, Program studi  dan  Angkatan  tahun  karena  tidak  dibutuhkan dalam proses data mining nantinya. Setelah diseleksi,
atribut  dataset  menjadi  berjumlah  7  atribut  seperti yang ditampilkan pada Gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12. Dataset sesudah diseleksi

## 4.2. Data Cleaning
Setelah  melakukan  seleksi  data,  kemudian  data akan diproses ke tahap selanjutnya yaitu data cleaning . Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  mencari  data  yang duplikat, missing  values atau data yang kosong (nilai null )  dan  data  yang  tidak  lengkap  menggunakan Phyton.  Dalam  Phyton  data  cleaning  memanfaatkan library, yaitu Pandas dan NumPy untuk mempermudah sekaligus mempercepat pembersihan data. Pada tahap pertama Namun, dikarenakan data tersebut berasal dari kuisioner  yang  mana  bersifat  pernyataan  tertutup, maka  pada  tahap  ini  tidak  berikan  perlakuan  apapun terhadap data karena tidak terdapat missing values atau data  yang  kosong.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar 13. Kode untuk cek missing values dan cek duplikat
Gambar 14. Hasil dari cek missing values
Seperti  yang  dijelaskan  pada  Gambar  14  tidak terdapat nilai null dalam dataset ini. Maka dilanjut ke tahap kedua, yaitu peneliti akan mencari data duplikat dari  299  data  tersebut.  Data  yang  duplikat  dapat mengganggu  analisis  dan  menyebabkan  interpretasi. Menghapus data yang duplikat membantu
menghindari redudansi. Berikut Gambar 15 merupakan  kode  dan  hasil  program  membersihkan duplikat. Atribut yang menjadi patokan untuk mencari data yang duplikat adalah menggunakan atribut ‘NPM’ karena NPM merupakan ID bagi mahasiswa dan tidak ada  yang  memiliki  NPM  yang  sama.  Data  yang awalnya ada 299 data menjadi 269 data karena ada 30 data yang duplikat.
Gambar 15. Kode dan hasil cek data duplikat
Setelah  melalui data  cleaning, dimana  ada  26 data yang terdapat duplikasi, maka dapat dilihat pada Gambar 16 diagram perbandingan kelulusan mahasiswa  tepat  waktu.  Mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu 183 dan mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu terdapat  86  mahasiswa.  Dataset  inilah  yang kedepannya  akan  menjadi  dataset  yang  akan  diolah untuk tahap tahap selanjutnya sebanyak 274 data.
Gambar 16. Perbandingan kelulusan mahasiswa

## 4.3. Data Transformation
Data  yang  sudah  dibersihkan  selanjutnya disamakan bentuknya yang berguna untuk proses data mining .  Berdasarkan  dataset,  atribut  yang  dilakukan untuk transformation data yaitu “kategori_lulus_tepat_waktu”,  atribut  tersebut  akan diubah  menjadi  “Ya”  dan  “Tidak”  dengan  ketentuan berdasarkan angkatan tahun. Angkatan 2017 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika  tanggal  lulus  tidak  melebihi  dari  Agustus  2021. Sedangkan untuk angkatan 2018 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika tanggal lulus  lebih  dari  Agustus  2022  dan  angkatan  2019 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika tanggal lulus lebih dari Agustus 2023.
Selanjutnya  adalah  proses label  encoding yang berperan  untuk  mengubah  variable  kategori  menjadi variable  numerik.  Label  encoding diimplementasikan dengan mengimpor kelas “LabelEncoder” dari modul
“sklearn.preprocessing”  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 17.
Gambar 17. Kode untuk label encoding
Gambar 18. Hasil dari label encoding
Dapat  dilihat  pada  Gambar  18  atribut  yang dilakukan untuk transformation data yaitu “kategori_lulus_tepat_waktu”,  atribut  tersebut  akan diubah  menjadi  “Ya”  dan  “Tidak”  dengan  ketentuan berdasarkan angkatan tahun. Angkatan 2017 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika  tanggal  lulus  tidak  melebihi  dari  Agustus  2021. Sedangkan untuk angkatan 2018 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika tanggal lulus  lebih  dari  Agustus  2022  dan  angkatan  2019 mempunyai ketentuan “Kategori Lulus Tepat Waktu” jika  tanggal  lulus  lebih  dari  Agustus  2023.  Berikut hasil transformation data pada atribut “Kategori Lulus Tepat  Waktu”.  Atribut  “Gender”  ditransformasi  dari yang  laki  laki  dirubah  menjadi  0  dan  perempuan menjadi  1.  Atribut  “Asal  Sekolah”  dari  yang  SMA diubah menjadi 0 dan SMK diubah menjadi 1. Atribut “Jalur  Masuk”  dari  yang  Mandiri  diubah  menjadi  0, Prestasi diubah menjadi 1, SBMPTN dirubah menjadi 2 dan SNMPTN diubah menjadi 3. Atribut “Mengikuti Organisasi” dari yang Tidak diubah menjadi 0 dan Ya diubah  menjadi  1.  Atribut  “Kuliah  Sambil  Bekerja” dari  yang  Tidak  diubah  menjadi  0  dan  Ya  diubah menjadi 1.  Atribut “Mengikuti Sertifikasi” dari  yang Tidak diubah menjadi 0 dan Ya diubah menjadi 1. Dan yang terakhir, atribut lulus tepat waktu dari yang Tidak diubah menjadi 0 dan Ya diubah menjadi 1.

## 4.4. Data Mining
Dalam  proses data  mining ,  permodelan  dataset dibagi  dan  diuji  menggunakan  teknik train  test  split , yang mana data akan dibagi menjadi 3 bagian, pertama data training sebesar 70% dan test sebesar 30%, kedua data training sebesar 80% dan test sebesar 20%, data training sebesar  90%  dan  test  sebesar  10%. Selanjutnya, dilakukan proses permodelan menggunakan  algoritma Decision  Tree (C4.5). Algoritma  ini  dipilih  karena  dapat  menangani klasifikasi  pada  dataset  lulus  tepat  waktu.  Pada
langkah ini, model diinisialisasi, dilatih menggunakan data training , dan diprediksi menggunakan data testing untuk menilai kinerja dan generalisasi model.
Penerapan langkah-langkah permodelan dilakukan  menggunakan  269  data  setelah  melalui tahap-tahap  sebelumnya.  Permodelan  dilanjutkan dengan menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5) dengan pembagian rasio 70:30, yang mana 70% (188 data)  merupakan  data  training  dan  30%  (81  data) merupakan data testing , untuk pembagian rasio 80:20, yang  mana  80%  (215  data)  merupakan  data  training dan  20%  (54  data)  merupakan  data testing ,  untuk pembagian  rasio  90:10,  yang  mana  90%  (242  data) merupakan data training dan 10% (27 data) merupakan data testing .  Perbandingan  tersebut  dipilih  untuk
membandingkan  hasil  akurasi  yang  tertinggi.  karena menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi daripada perbandingan  yang  lainnya  di  penelitian  ini.  Setelah semua data sudah dibagi, selanjutnya dilakukan proses klasifikasi  dengan  membentuk  sebuah decision  tree sebagai output nya.
Decision  tree (C4.5)  akan  dibangun  dengan terlebih  dahulu  menghitung  nilai entropy dan gain . Berdasarkan hasil perhitungan entropy dan gain , nilai gain tertinggi  terdapat  pada  atribut  Mengikuti Sertifikasi. Hasil dari perhitungan nilai entrpy dan gain terhadap  data  latih  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada tabel 2 berikut.
Tabel 2.  Hasil perhitungan entropy dan gain Ket Jumlah Kasus Ya Tidak Entropy Gain Total 269 183 86 0.9041 Gender 0.0273 Laki-laki 167 102 65 0.9284 Perempuan 102 81 21 0.7619 Sekolah 0.0698 SMA 147 81 66 0.9984 SMK 122 102 20 0.5272 Jalur masuk univ 0.1565 SBM 105 86 19 0.5392 0.5392 SNM 66 58 8 0.4972 0.4972 Mandiri 97 39 58 0.9724 0.9724 Prestasi 1 0 1 0 0 Mengikuti organisasi saat kuliah 0.0630 Ya 186 146 40 0.6875 Tidak 83 37 46 0.5175 Kerja sambil kuliah 0.0382 Ya 97 52 45 0.9996 Tidak 172 131 41 0.6059 Mengikuti sertifikasi 0.1689 Ya 194 160 34 0.9996 Tidak 75 23 52 0.8412
Setelah mengetahui hasil gain dari setiap atribut, maka atribut dengan gain tertinggi akan dijadikan root node . Root  node pada  penelitian  ini  adalah  atribut “Mengikuti Sertifikasi”. Terdapat 3 hasil dari decision tree dengan perbandingan yang berbeda.
Gambar 19. Hasil decision tree perbandingan 70:30
Gambar 20. Hasil decision tree perbandingan 80:20
Setelah  mendapatkan  hasil  dari decision  tree setiap  perbandingan,  selanjutnya  adalah  dengan melakukan pruning. Pruning adalah  langkah  penting dalam  pengembangan  model  decision  tree  yang bertujuan untuk mengurangi kompleksitas  model  dan meningkatkan akurasi prediksi . Berikut hasil pruning dari setiap perbandingan.
Gambar 22. Hasil pruning untuk perbandingan 70:30
Gambar 23. Hasil pruning untuk perbandingan 80:20
Gambar 24. Hasil pruning untuk perbandingan 90:10

## 4.5. Pattern Evaluation
Gambar 25. Confusion matrix pada split data 70:30
Setelah  proses  permodelan  dengn data  mining , selanjutnya akan melakukan evaluasi dengan menggunakan confusion  matrix dan classification
report . Terdapat 3 confusion matrix untuk setiap split data . Pertama, confusion matrix pada split data 70:30 menunjukan,  21 True  Negatives (TN),  35 True Positives (TP),  7 False  Positives (FP),  18 False Negatives (FN), dengan total semua yaitu 81. Dengan  adanya confusion  matrix evaluasi  lain juga dapat diketahui dengan classification report yang mana  ini  akan  menunjukan  nilai accurasi , precision , recall , f1-score ,  dan support .  Untuk  melihat  lebih detailnya ada pada tabel 3.
Tabel 3. Classification report Precision Recall F1- score Support 0 0.54 0.75 0.63 28 1 0.83 0.66 0.74 53 Accuracy 0.69 81 Macro avg 0.69 0.71 0.68 81 Weighted avg 0.73 0.69 0.70 81
Dengan  menganalisis classification  report , model  ini  memiliki  akurasi  sekitar  69%.  Setelah  itu ada juga evaluasi menggunakan ROC, metrik ini akan membandingkan  nilai False  Positive  Rate (FPR) dan True  Positive  Rate (TPR)  yang  juga  didapatkan  dari confusion  matrix sebelumnya.  Dengan  mengetahui nilai  dari  kedua  parameter  tersebut,  perbandingan kedua parameter tersebut dapat dijadikan grafik. Detail grafik tersebut dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26. ROC metrik test 0.3
Berdasarkan gambar 26 di atas, dihasilkan bahwa nilai yang didapatkan dijadikan sebagai bahan evaluasi yaitu  nilai  AUC  ( Area  Under  The  Curve ),  nilai  ini didapat  dengan  menghitung  area  atau  luas  di  bawah kurva. AUC diperlukan karena kurva yang mendekati nilai  1  menendakan  model  mempunyai  akurasi  yang baik atau artinya nilai AUC yang semakin besar maka akan semakin bagus. Dari grafik di atas diketahui nilai AUC sebesar 0.73.
Kedua, confusion  matrix pada split  data 80:20 menunjukan,  12 True  Negatives (TN),  28 True Positives (TP),  7 False  Positives (FP),  7 False Negatives (FN), dengan total semua yaitu 54.
Gambar 27. Confusion matrix pada split data 80:20
Dengan  adanya confusion  matrix evaluasi  lain juga dapat diketahui dengan classification report yang mana  ini  akan  menunjukan  nilai accurasi , precision , recall , f1-score ,  dan support .  Untuk  melihat  lebih detailnya ada pada tabel 4.
Tabel 4. Classification report
Precision Recall F1- score Support 0 0.63 0.63 0.63 19 1 0.80 0.80 0.80 35 Accuracy 0.74 54 Macro avg 0.72 0.72 0.72 54 Weighted avg 0.74 0.74 0.74 54
Dengan  menganalisis classification  report , model  ini  memiliki  akurasi  sekitar  74%.  Setelah  itu ada juga evaluasi menggunakan ROC, metrik ini akan membandingkan  nilai False  Positive  Rate (FPR) dan True  Positive  Rate (TPR)  yang  juga  didapatkan  dari confusion  matrix sebelumnya.  Dengan  mengetahui nilai  dari  kedua  parameter  tersebut,  perbandingan kedua parameter tersebut dapat dijadikan grafik. Detail grafik tersebut dapat dilihat pada gambar 28.
Gambar 28. ROC metrik test 0.2
Berdasarkan  dari  gambar  28  di  atas,  dihasilkan bahwa nilai yang didapatkan dijadikan sebagai bahan evaluasi  yaitu  nilai  AUC  ( Area  Under  The  Curve ),
nilai ini didapat dengan menghitung area atau luas di bawah  kurva.  AUC  diperlukan  karena  kurva  yang mendekati  nilai  1  menendakan  model  mempunyai akurasi yang baik atau artinya nilai AUC yang semakin besar  maka  akan  semakin  bagus.  Dari  grafik  di  atas diketahui nilai AUC sebesar 0.76.
Ketiga, confusion  matrix pada split  data 90:10 menunjukan, 9 True Negatives (TN), 10 True Positives (TP), 3 False Positives (FP), 5 False Negatives (FN), dengan total semua yaitu 27.
Gambar 29. Confusion matrix pada split data 90:10
Dengan  adanya confusion  matrix evaluasi  lain juga dapat diketahui dengan classification report yang mana  ini  akan  menunjukan  nilai accurasi , precision , recall , f1-score ,  dan support .  Untuk  melihat  lebih detailnya ada pada tabel 5.
Tabel 5. Classification report
Precision Recall F1- score Support 0 0.64 0.75 0.69 12 1 0.77 0.67 0.71 15 Accuracy 0.70 27 Macro avg 0.71 0.71 0.70 27 Weighted avg 0.71 0.70 0.70 27
Dengan  menganalisis classification  report , model  ini  memiliki  akurasi  sekitar  70%.  Setelah  itu ada juga evaluasi menggunakan ROC, metrik ini akan membandingkan  nilai False  Positive  Rate (FPR) dan True  Positive  Rate (TPR)  yang  juga  didapatkan  dari confusion  matrix sebelumnya.  Dengan  mengetahui nilai  dari  kedua  parameter  tersebut,  perbandingan kedua parameter tersebut dapat dijadikan grafik. Detail grafik tersebut dapat dilihat pada gambar 30.
Berdasarkan  dari  gambar  30  di  atas,  dihasilkan bahwa nilai yang didapatkan dijadikan sebagai bahan evaluasi  yaitu  nilai  AUC  ( Area  Under  The  Curve ), nilai ini didapat dengan menghitung area atau luas di bawah  kurva.  AUC  diperlukan  karena  kurva  yang mendekati  nilai  1  menendakan  model  mempunyai akurasi yang baik atau artinya nilai AUC yang semakin besar  maka  akan  semakin  bagus.  Dari  grafik  di  atas diketahui nilai AUC sebesar 0.71.

## Gambar 30. ROC metrik test 0.1

## 4.6. Knowledge Presentation
Knowledge  Presentation yang  diperoleh  dari perhitungan  algoritma decision  tree (C4.5)  dapat dipresentasikan sesuai dengan namanya yaitu decision tree .  Hasil decision  tree yang  diambil  ialah  dengan nilai akurasi yang paling tinggi yaitu sebesar 74% yang mana  merupakan  perbandingan  80:20.  Hasil pruning decision  tree dengan  akurasi  tertinggi  dapat  dilihat pada gambar 31 berikut.
Gambar 31. Hasil pruning decision tree pada perbandingan 80:20
Berdasarkan  hasil pruning  decision  tree pada perbandingan  80:20  menunjukkan  bahwa  terdapat  5 kedalaman decision  tree .  Hasil  model  klasifikasi tersebut  bahwa  atribut  “Mengikuti  Sertifikasi” menjadi  root  node  hal  ini  terjadi  karena  mempunyai nilai gain tertinggi, atribut ini juga menjadi pengaruh tertinggi  terhadap  ketentuan  kategori  lulus  tepat waktu.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian yang  sudah  dilakukan  yaitu  pemodelan  dataset menggunakan  algoritma decision  tree (C4.5)  dengan pembagian  rasio  80:20  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi,  yaitu  74%.  Hasil  pruning decision  tree menunjukkan  bahwa  atribut  “Mengikuti  Sertifikasi” menjadi root  node dan  memiliki  nilai  gain  tertinggi. Atribut ini juga memiliki pengaruh tertinggi terhadap kategori lulus tepat waktu.
Saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian selanjutnya  yaitu  meningkatkan  jumlah  data  training dengan  menggunakan  data  dari  sumber  lain,
menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan  kinerja  model  yang  lebih  stabil.  Dan terakhir menggunakan algoritma lain  seperti Random Forest atau Support Vector Machine untuk membandingkan hasil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  T.  Samuel,  B.  Jonathan,  and  J.  Naibaho, “Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat
Waktu  Menggunakan  Metode  Decision  Tree J48 Di Universitas Advent Indonesia,” TeIKa , vol. 9, no. 1, pp. 43–52, 2019.
[2] D. A. Wulandari, B. N. Sari, and T. N. Padilah, “Prediction  of  Student  Graduation  Accuracy
Using C45  Algorithm (Case Study:  Fasilkom Unsika): Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C45 (Studi Kasus: Fasilkom Unsika),” Systematics , vol. 4, no. 1, pp. 281–372, 2022.
[3] M.  Nur,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi
Kelulusan Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta Menggunakan  Metode  Klasifikasi  C4.  5.” Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah ….
[4] A.  A.  Fauzi  and  T.  Pahlevi,  “Analisis Hubungan  Keaktifan  Berorganisasi  Terhadap
Hasil Prestasi Akademik Mahasiswa Fakultas Ekonomi  Universitas  Negeri  Surabaya,” J.
Pendidik. Adm. Perkantoran , vol. 8, no. 3, pp. 449–457, 2020.
[5] A.  Srirahayu  and  L.  S.  Pribadie,  “Review
Paper Data Mining Klasifikasi Data Mining,”
J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 14, no. 1, 2023.
[6] B.  I.  Nugroho,  Z.  Ma’arif,  and  Z.  Arif, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Metode Klasifikasi Untuk
Menganalisa  Penyalahgunaan  Sosial  Media: Array,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Perad. , vol. 3, no. 2, pp. 46–51, 2022.
[7] H. P. Rajagukguk, “Pendekatan Data Mining untuk Memilih Produk Terlaris Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.”  Program  Studi Teknik Informatika, 2023.
[8] B.  Gustiandi,  “Langkah  Awal  menguasai Bahasa pemrograman python,” 2023.
[9] C.  Cahyadi,  “Pengaruh  Kualitas  Produk  Dan Harga  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Baja Ringan Di Pt Arthanindo Cemerlang,” EMaBI Ekon. dan Manaj. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 60– 73, 2022.
[10] A. F. A. Rahman, “PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN
ALGORITMA  C4.  5  (STUDI  KASUS  DI UNIVERSITAS  PERADABAN):  Array,”
Indones. J. Informatics Res. , vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2020.