## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA DATAMINING UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASIWA
Sadimin 1) , Handoyo Widi Nugroho 2)
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, IIB Darmajaya
1,2 Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung Email : 1 sadimin@umpri.ac.id. , 2 handoyo.wn@darmajaya.ac.id

## Abstract
Along with the development of technology, especially the development of increasingly large data storage. One organization that has large data storage is an educational organization. Educational organizations use data to obtain information, especially information about students. Student data has many attributes so that we can make predictions such as predictions of student performance, predictions of scholarship recipients and predictions of student graduation. Data  mining  methods  in  education  are  classified  into  five  dimensions,  one  of  which  is  prediction,  such  as  predicting output values based on input data. From the results of the research conducted from the initial stage to the testing stage of the application of the C4.5 Algorithm, the accuracy results are higher than Naïve Bayes because in its classification stage, C4.5 processes attribute data one by one. The difference is with naïve Bayes which is influenced by the amount of data used, the comparison of the amount of training and testing data. The feasibility of the model obtained is supported by  the  high  accuracy,  precision,  recall  and  AUC  obtained  from  the  two  algorithms  that  have  been  tested.  The  C4.5 algorithm has an accuracy rate of 79.91%, 89.06% precision and 81.38% recall and an AUC value of 0.823. Meanwhile, Naïve Bayes has an accuracy rate of 76.95%, precision of 75.95% and recall of 98.38% and an AUC value of 0.838.
Keywords: Graduation, Prediction, Data Mining, C4.5, Naïve Bayes

## Abstrak
Seiring dengan perkembangan teknologi khususnya perkembangan penyimpanan data semakin besar. Salah satu organisasi  yang  memiliki  penyimpanan  data  yang  besar  adalah  organisasi  pendidikan.  Organisasi  pendidikan menggunakan data untuk mendapatkan informasi, terutama informasi tentang mahasiwa. Data mahasiwa memiliki banyak atribut sehingga kita dapat membuat prediksi seperti prediksi kinerja mahasiwa,prediksi penerima beasiswa dan prediksi kelulusan mahasiwa. Metode data mining dalam pendidikan diklasifikasikan menjadi lima dimensi, salah satunya adalah prediksi seperti memprediksi nilai keluaran berdasarkan data masukan. Dari hasil penelitian yang dilakukan dari tahap awal hingga tahap pengujian penerapan Algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi lebih tinggi dari naïve bayes karena dalam  tahapan  klasifikasian  nya,  C4.5  memproses  satu  persatu  data  atribut.  Beda  hal  nya  dengan  naïve  bayes  yang dipengaruhi oleh banyaknya data yang digunakan, perbandingan jumlah data training dan testing. Kelayakan model yang didapatkan didukung dengan tinggat accuracy,precision,recall serta AUC yang diperoleh dari kedua algoritma yang telah diuji.  Algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi  79,91  %,  precision  89,06%  dan  recall  81.38%  serta  nilai  AUC  0.823. Sedangkan Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 76,95%, precision 75.95% dan recall 98.38% serta nilai AUC 0.838.
Kata Kunci: Kelulusan, Prediksi, Penambangan Data, C4.5, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi khususnya perkembangan penyimpanan data semakin besar. Data adalah gudang informasi yang dapat digunakan untuk menganalisis kebutuhan organisasi[1]. Salah satu organisasi yang memiliki penyimpanan  data  yang  besar  adalah  organisasi  pendidikan.  Organisasi  pendidikan  menggunakan  data  untuk mendapatkan  informasi,  terutama  informasi  tentang  mahasiwa.  Data  mahasiwa  memiliki  banyak  atribut  sehingga  kita dapat membuat prediksi seperti prediksi kinerja mahasiwa,prediksi penerima beasiswa dan prediksi kelulusan mahasiwa.
Prestasi  akademik  menjadi  hal  utama  yang  dijadikan  parameter  keberhasilan  pendidikan.  Salah  satu  indikator pencapaian tujuan tersebut adalah hasil prestasi akademik mahasiswa yang dinyatakan dengan Indeks Prestasi Semester (IPS) dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)[2]. Indeks Prestasi Semester adalah nilai prestasi akademik mahasiswa dengan seluruh mata kuliah yang diambil pada setiap semester tertentu. Dan Indeks Prestasi Kumulatif adalah prestasi akademik mahasiswa  dengan  menggabungkan  semua  mata  kuliah  yang  ditempuh  sampai  semester  tertentu.  Mewujudkan pendidikan  yang  bermutu  yang  berkaitan  dengan  peran  dosen,  motivasi  mahasiswa,  kedisiplinan  mahasiswa,  sosial ekonomi mahasiswa dan juga hasil belajar masa lalu. Data ini berpotensi menghasilkan  informasi baru yang bermanfaat.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Salah satu hal yang dapat dilakukan oleh data mining adalah memprediksi prestasi akademik siswa[3]. Apabila prestasi akademik mahasiswa dapat diketahui lebih awal, maka program studi dapat mengambil tindakan yang diperlukan agar mahasiswa dapat mencapai prestasi akademik yang baik. Harapan terakhir adalah agar seluruh mahasiswa dari berbagai latar belakang dapat memaksimalkan prestasi akademiknya[4]. Berdasarkan penjelasan di atas maka fokus penelitian ini adalah  memprediksi  prestasi  akademik  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  berdasarkan peran dosen, motivasi mahasiswa, kedisiplinan mahasiswa, sosial ekonomi mahasiswa dan juga hasil belajar sebelumnya.
Kajian  kelulusan  dan  prestasi  mahasiswa  sangat  penting  baik  bagi  mahasiswa,  orang  tua  maupun  program  studi. Banyak  penelitian  yang  telah  dikembangkan  mengenai  prediksi  prestasi  belajar  siswa,  diantaranya  penelitian  yang dilakukan  oleh  Hendra,  Mochammad  Abdul  Azis  dan  Suhardjono  dengan  judul  Analisis  Prediksi  Kelulusan  Siswa Menggunakan Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini sebagai indikator prestasi belajar siswa adalah IPS semester[5].
Penelitian  studi  mahasiswa  juga  dilakukan  oleh  Aryasanti  tentang  prediksi  kegagalan  studi  mahasiswa  dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dan  Decision  Trees.  Hasilnya  ditemukan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes memberikan akurasi yang lebih baik daripada pohon keputusan[6]. Penelitian juga dilakukan oleh Budiantara dkk yaitu dengan  judul  Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree,  Naive  Bayes  dan  K  Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa nilai akurasi pada algoritma C4.5 dan Naïve Bayes hampir sama yaitu diatas 95%[7].
Pentingnya l memprediksi kelulusa l n ma l ha l siswa l pa l da l sua l tu institusi mendorong penelitia l n ini untuk dila l kuka l n. Pa l da l penelitia l n ini dipilih mengguna l ka l n a l lgoritma l da l ta l mining. Da l ta l mining da l la l m bida l ng pendidika l n tida l k seperti da l ta l mining pa l da l umumnya l ka l rena l hira l rki  da l ta l nya l berbeda l denga l n  bida l ng  la l innya l .  Metode  da l ta l mining  da l la l m  pendidika l n dikla l sifika l sika l n menja l di lima l dimensi, sa l la l h sa l tunya l a l da l la l h prediksi seperti memprediksi nila l i kelua l ra l n berda l sa l rka l n da l ta l ma l suka l n. Predict da l ta l mining a l da l bebera l pa l teknik da l ta l mining mengguna l ka l n a l lgoritma l seperti na l ïve ba l yes, decision tree, K-nea l rest neighbor, neura l l network.  na l ïve ba l yes ka l rena l na l ive ba l yes merupa l ka l n 10 a l lgoritma l ra l nking terba l ik sehingga l da l pa l t  diguna l ka l n  da l la l m  penga l mbila l n  keputusa l n[8].  Metode  Na l ïve  Ba l yes  merupa l ka l n  sa l la l h  sa l tu  metode  ya l ng  da l pa l t diguna l ka l n da l la l m penga l mbila l n keputusa l n untuk menda l pa l tka l n ha l sil ya l ng lebih ba l ik pa l da l sua l tu ma l sa l la l h kla l sifika l si da l n metode a l lgoritma l Na l ive Ba l yes diguna l ka l n untuk kinerja l kla l sifika l si na l ïve Ba l yes ya l ng memiliki kema l mpua l n ya l ng cukup tinggi  untuk  memprediksi  pelua l ng  di  ma l sa l depa l n  berda l sa l rka l n  penga l la l ma l n  a l ta l u  da l ta l di  ma l sa l la l lu[9].  Berda l sa l rka l n bebera l pa l penelitia l n sebelumnya l ditemuka l n ba l hwa l Na l ïve Ba l yes merupa l ka l n sa l la l h sa l tu metode ya l ng memberika l n tingka l t a l kura l si  ya l ng  lebih  ba l ik  diba l ndingka l n  denga l n  a l lgoritma l pemba l nding,  ma l ka l da l la l m  penelitia l n  ini  prediksi  kelulusa l n ma l ha l siswa l denga l n  mengguna l ka l n  da l ta l mining  a l da l la l h  denga l n  meliha l t  va l ria l bel-va l ria l bel  ya l ng  mempenga l ruhi  keba l ika l n model ya l itu va l ria l bel 2 semester a l wa l l a l ta l u 4 semester a l wa l l ma l ha l siswa l . Sela l njutnya l , la l ngka l h-la l ngka l h da l n va l ria l ble ya l ng mempenga l ruhi penentua l n kelulusa l n ma l ha l siswa l diba l ha l s da l la l m metodologi penelitia l n.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian

## Gambar 1 Alur Penelitiaan
1. Fa l se Pema l ha l ma l n Bisnis Pa l da l ta l ha l p  ini  berfokus  pa l da l tujua l n  penelitia l n  ya l itu  untuk  mengeta l hui  a l lgoritma l terba l ik  untuk memprediksi  kelulusa l n  ma l ha l siswa l denga l n  menerjema l hka l n  da l ta l historis  a l ka l demik  ma l ha l siswa l da l ri  Biro A l dministra l si A l ka l demik da l n Kema l ha l siswa l a l n (BA l A l K) Universita l s Muha l mma l diya l h Pringsewu, sehingga l dida l pa l tka l n model terba l ik untuk memenuhi da l ri tujua l n penelitia l n.
2. Fa l se Pema l ha l ma l n Da l ta l

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Da l ta l ya l ng  a l ka l n  diguna l ka l n  da l la l m  penelitia l n  merupa l ka l n  da l ta l da l ri  ha l sil  pengumpula l n  da l ta l dokumenta l si historis a l ka l demik ma l ha l siswa l da l ri Biro A l dministra l si A l ka l demik da l n Kema l ha l siswa l a l n (BA l A l K) Universita l s Muha l mma l diya l h Pringsewu. 3. Persia l pa l n Da l ta l Untuk memuda l hka l n pema l ha l ma l n instrumen ma l ka l dila l kuka l n preprocesing da l ta l . 4. Pemodela l n (Modeling Pha l se) A l lgoritma l ya l ng  diguna l ka l n  da l la l m  penelitia l n  ini  ya l itu  a l lgoritma l C4.5  da l n  Na l ive  Ba l yes    untuk mengkla l sifika l sika l n da l la l m memprediksi kelulusa l n ma l ha l siswa l di Universita l s Muha l mma l diya l h Pringsewu da l n  untuk  memperoleh  sebua l h  model  a l ta l u  fungsi  untuk  mengga l mba l rka l n    prediksi  kelulusa l n  denga l n mengkompa l ra l si a l lgoritma l C4.5 da l n Na l ive Ba l yes.
5. Fa l se Eva l lua l si (Eva l lua l tion Pha l se)
Pa l da l ta l ha l p  ini  dila l kuka l n  eva l lua l si  kinerja l da l ri  kedua l a l lgoritma l ya l itu  A l lgoritma l C4.5  da l n  Na l ive  Ba l yes denga l n  memba l ndingka l n  ha l sil  nila l i  ra l ta l -  ra l ta l a l kura l si,  reca l ll,  da l n  error  ra l te  ya l ng  terda l pa l t  pa l da l ta l bel confusion ma l trix. 6. Deployment Pha l se (Fa l se Penyeba l ra l n) Setela l h  ta l ha l p  eva l lua l si  dima l na l menila l i  seca l ra l deta l il  ha l sil  da l ri  sebua l h  model  ma l ka l dila l kuka l n pengimplementa l sia l n da l ri keseluruha l n model ya l ng tela l h diba l ngun. 2.2 Decision tree (C4.5)
C4.5  a l da l la l h  kumpula l n  a l lgoritma l untuk  teknik  kla l sifika l si  da l la l m  pembela l ja l ra l n  mesin  da l n  pena l mba l nga l n  da l ta l . Tujua l nnya l a l da l la l h pembela l ja l ra l n tera l wa l si, di ma l na l setia l p tupel da l la l m kumpula l n da l ta l da l pa l t dijela l ska l n oleh sekumpula l n nila l i  a l tribut,  da l n  setia l p  tupel milik  sa l la l h  sa l tu  da l ri  ba l nya l k kela l s  ya l ng  berbeda l da l n  tida l k  kompa l tibel[10].  Tujua l n  C4.5 a l da l la l h mempela l ja l ri pemeta l a l n da l ri nila l i a l tribut ke ka l tegori ya l ng da l pa l t diguna l ka l n untuk mengka l tegorika l n item ya l ng tida l k diketa l hui  ke  da l la l m  ka l tegori  ba l ru.  J.  Rossi  Quinla l n  menya l ra l nka l n  C4.5  berda l sa l rka l n  ID3.  Sebua l h  pohon  keputusa l n diba l ngun mengguna l ka l n a l lgoritma l ID3. Sebua l h pohon keputusa l n a l da l la l h struktur pohon ya l ng seperti flowcha l rt, denga l n setia l p node interna l l (node nonlea l f) ya l ng mewa l kili tes pa l da l a l tribut, setia l p ca l ba l ng mewa l kili ha l sil tes, da l n setia l p node da l un memega l ng la l bel kela l s. Setela l h membua l t pohon keputusa l n untuk tupel ya l ng tida l k menyedia l ka l n la l bel kla l sifika l si, ka l mi memilih ja l lur da l ri simpul a l ka l r ke simpul da l un, da l n ja l lur tersebut menyimpa l n informa l si prediksi tupel. Pohon keputusa l n memiliki keuntunga l n ka l rena l tida l k memerluka l n informa l si doma l in a l ta l u konfigura l si pa l ra l meter, menja l dika l nnya l idea l l untuk pengga l lia l n informa l si eksplora l si.
A l lgoritma l C4.5 dida l sa l rka l n pa l da l ID3 ya l ng dita l mba l hka l n ke a l tribut kontinyu, nila l i a l tribut, da l n pemrosesa l n informa l si, denga l n memba l ngkitka l n pohon untuk memba l ngun pohon keputusa l n pema l ngka l sa l n da l la l m dua l ta l ha l p. Pa l da l setia l p a l tribut denga l n perhitunga l n informa l si a l lgoritma l C4.5, kita l da l pa l t mengeta l hui Ra l sio Ga l in la l ju peroleha l n informa l si[11]. A l khirnya l , dipilih denga l n tingka l t peroleha l n informa l si tertinggi da l ri a l tribut uji set ya l ng diberika l n untuk menga l tur ca l ba l ng. Menurut nila l i a l tribut uji mengguna l ka l n a l lgoritma l rekursif, da l pa l tka l n pohon keputusa l n a l wa l l. Rumus komputa l si terka l it a l lgoritma l C4.5  seba l ga l i  berikut[12].  Perta l ma l ,  nila l i  ekspekta l si  ya l ng  diperluka l n  untuk  kla l sifika l si  sa l mpel  diberika l n  seba l ga l i berikut:Tentuka l n a l ka l r pohon denga l n menghitung nila l i ga l in tertinggi da l ri setia l p a l tribut a l ta l u nila l i indeks entropi terenda l h. Sebelumnya l , nila l i indeks entropi dihitung mengguna l ka l n rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑖 ) = ∑ 𝑚 𝑗=1 𝑓 ( 𝑖 , 𝑗 ). 2 𝑓 [( 𝑖 , 𝑗 )] (1)
a. Nila l i ga l in denga l n rumus: 𝑔𝑎𝑖𝑛 = − ∑ 𝑝 𝑖=1 . 𝐼𝐸 ( 𝑖 ) (2)
b. Untuk menghitung ga l in ra l tio perlu diketa l hui sua l tu term ba l ru ya l ng disebut Split Informa l tion denga l n rumus:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = - ∑ S1 S 𝑐 𝑡=1 𝑙𝑜𝑔2 𝑆1 𝑆 (3)
c. Sela l njutnya l menghitung ga l in ra l tio
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 ( 𝑆 , 𝐴 ) = Ga l in(S.A l ) SplitInforma l tion (S,A l ) (4)
d. Ula l ngi la l ngka l h 2 sa l mpa l i semua l record tela l h terpeca l h. Proses pemisa l ha l n pohon keputusa l n bera l khir ketika l : 1) Semua l tupel da l la l m ca l ta l ta l n simpul m a l da l la l h kela l s ya l ng sa l ma l .
2) A l tribut da l la l m da l ta l set tida l k diba l gi la l gi.
3) Ca l ba l ng kosong tida l k memiliki ca l ta l ta l n 2.3 Naïve Bayes Ba l yesia l n  cla l ssifica l tion  a l da l la l h  pengkla l sifika l sia l n  sta l tistik  ya l ng  da l pa l t  diguna l ka l n  untuk  memprediksi  proba l bilita l s kea l nggota l a l n sua l tu cla l ss ya l ng ditemuka l n oleh ilmuwa l n Inggris Thoma l s Ba l yes[13]. Na l ive Ba l yes a l da l la l h a l lgoritma l kla l sifika l si ya l ng cukup sederha l na l da l n muda l h diimplementa l sika l n sehingga l a l lgoritma l ini sa l nga l t efektif ketika l diuji denga l n da l ta l set ya l ng bena l r, teruta l ma l jika l Na l ive Ba l yes dikombina l sika l n denga l n pemiliha l n fungsi, sehingga l Na l ive Ba l yes  da l pa l t  mengura l ngi  reduda l nt  pa l da l da l ta l ,  sela l in  itu  Na l ive  Ba l yes  menunjuka l n  ha l sil  ya l ng  ba l gus  ketika l diga l bungka l n  denga l n  metode  clustering[14].  Na l ive  Ba l yes  terbukti  memiliki  a l kura l si  ya l ng  tinggi  diba l ndingka l n denga l n support vector ma l chine.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (5)
Ma l ka l X ya l itu bukti, H ya l itu Hipotesis, P(H|X)  ya l itu proba l bilita l s a l da l la l h hipotesis H bena l r  bukti  X  a l ta l u  pa l da l P(H|X)  ia l la l h propa l ba l bilita l s  posterior H  denga l n sya l ra l t  X,  P(X|H)  ya l itu  proba l bilita l s  a l da l la l h  bukti  X bena l r  a l ta l u hipotesis  H    a l ta l u  proba l bilita l s Posterior  X  sa l ma l sya l ra l t  H  ,P(H)  ya l itu proba l blita l s  prior  hipotesis  H,  da l n  P(X) ia l la l h proba l bilita l s prior bukti X.
𝑃(𝐶|𝐹1 … . . 𝐹𝑛) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝐹1.𝐹𝑛|𝐶) 𝑃(𝐹1…𝐹𝑛) (6) Ma l ka l Va l ria l bel C menjela l ska l n kela l s, seda l ngka l n va l ria l bel F1...Fn menjela l ska l n ka l ra l kter petunjuk da l la l m mela l kuka l n kla l sifika l si. Dima l na l rumus ini menera l ngka l n pelua l ng ya l ng sa l mpelnya l ma l suk ka l ra l kter khusus pa l da l kela l s C (Posterior) ya l itu pelua l ng kelua l r kela l s C (sebelum ma l suknya l sa l mpelnya l , ba l nya l k dibua l t prior),  dika l li pa l da l kemungkina l n muncul ka l ra l kter sa l mpel kela l s C (disebut juga l likelihood),  diba l gi berda l sa l rka l n  kemungkina l n  kemuncula l n ka l ra l kter contoh seca l ra l globa l l (disebut juga l evidence)[15]. Rumus dia l ta l s bisa l dibua l t seca l ra l sederha l na l seba l ga l i berikut
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (7) Kla l sifika l si  da l ta l kontinyu  diguna l ka l n rumus Densita l s Ga l uss :
𝑃(𝑋𝑖 = 𝑋𝑖|𝑌 = 𝑦𝑗) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 (𝑥𝑖−𝜇𝑖)2 2𝜎2𝑖𝑗 (8) Dima l na l : P : Pelua l ng Xi : A l tribut ke i xi : Nila l i a l tribut ke i Y : Kela l s dica l ri yi : Sub kela l s Y  dica l ri
μ  :  mea l n,  menjela l ska l n  ra l ta l –  ra l ta l da l ri seluruh a l tribut σ  :Devia l si  sta l nda l r,  menjela l ska l n  va l ria l n di  seluruh  a l tribut.
2.4 Evaluasi Kinerja
a. Confusion ma l trix Metode ini ha l nya l mengguna l ka l n ta l bel ma l triks seperti pa l da l Ta l bel 1, jika l da l ta l set ha l nya l terdiri da l ri dua l kela l s, kela l s  ya l ng  sa l tu  dia l ngga l p  seba l ga l i  positif  da l n  ya l ng  la l innya l nega l tif.  Eva l lua l si  denga l n  confusion  ma l trix mengha l silka l n nila l i a l ccura l cy, precison, da l n reca l ll[16]. Table 1 Confusion Matrix
Correct
Cla l ssifica l tion Cla l ssified a l s
+
-
+
True positives Fa l lse nega l tives
- Fa l lse positives True nega l tives
True Positive a l da l la l h jumla l h record positif ya l ng dikla l sifika l sika l n seba l ga l i positif, fa l lse positive  a l da l la l h jumla l h record nega l tive ya l ng dikla l sifika l sika l n seba l ga l i positif, fa l lse nega l tive a l da l la l h jumla l h record positif ya l ng dikla l sifika l sika l n seba l ga l i nega l tive, true nega l tive a l da l la l h jumla l h record nega l tive ya l ng dikla l sifika l sika l n seba l ga l i nega l tive,
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN (9) 𝑃 = TP TP+FP (10) 𝑆𝑛 = TP TP+FN (11) 𝑆𝑝 = TN TN+FP (12) 𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2x P x Sn P+Sn (13)

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
b. Kurva l ROC
Kurva l ROC a l da l la l h plot gra l fis ya l ng mengilustra l sika l n kema l mpua l n dia l gnostik sistem pengkla l sifika l si biner ka l rena l a l mba l ng diskrimina l sinya l berva l ria l si. Metode ini a l wa l lnya l dikemba l ngka l n untuk opera l tor penerima l ra l da l r militer mula l i ta l hun 1941, ya l ng kemudia l n memunculka l n na l ma l nya l . Kurva l ROC dibua l t denga l n memplot true positive ra l te (TPR) terha l da l p fa l lse positive ra l te (FPR) pa l da l berba l ga l i penga l tura l n a l mba l ng ba l ta l s. Tingka l t positif seja l ti juga l dikena l l seba l ga l i sensitivita l s , da l ya l inga l t , a l ta l u proba l bilita l s deteksi. Tingka l t positif pa l lsu juga l dikena l l seba l ga l i proba l bilita l s  a l la l rm  pa l lsu  da l n da l pa l t  dihitung  seba l ga l i  (1  -  spesifisita l s  )[17].  ROC  juga l da l pa l t  dia l ngga l p  seba l ga l i sebida l ng kekua l ta l n seba l ga l i fungsi da l ri Kesa l la l ha l n Tipe Ida l ri a l tura l n keputusa l n (ketika l kinerja l dihitung ha l nya l da l ri sa l mpel  popula l si,  da l pa l t  dia l ngga l p  seba l ga l i  estima l tor  da l ri  jumla l h  ini).  Performa l nce  kea l kura l sia l n  A l UC  da l pa l t dikla l sifika l sika l n menja l di bebera l pa l kelompok ya l itu[18]: 1. 0.90 – 1.00 = Exellent Cla
l ssifica l tion 2. 0.80 – 0.90 = Good Cla l ssifica l tion
3. 0.70 – 0.80 = Fa l ir Cla l ssifica l tion 4. 0.60 – 0.70 = Poor Cla l ssifica l tion 5. 0.50 – 0.60 = Fa l ilure Cla l ssifica l tion

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Dataset
Pengola l ha l n da l ta l set ya l ng diba l gi menja l di da l ta l set tra l ning da l n testing denga l n jumla l h 881 record ya l ng . terdiri da l ri . 9 a l tribut. Da l ta l tersebut bisa l diliha l t . a l ta l u pa l da l Ga l mba l r 2 diba l wa l h ini.
Gambar 2 Potongan Dataset
3.2 Pembahasan
1. Proses Kla l sifika l si Mengguna l ka l n A l lgoritma l Decision Tree C4.5 Proses ini merupa l ka l n implementa l si pembua l ta l n model kla l sifika l si pa l da l pengkla l sifika l sia l n da l ta l . Pa l da l proses ini terda l pa l t dua l ta l ha l p ya l itu pembentuka l n tree da l n peruba l ha l n tree menja l di rule. Pa l da l proses ini diguna l ka l n a l plika l si Ra l pid miners seba l ga l i a l la l t ba l ntu untuk membua l t proses da l ta l mining. Pa l da l a l lgoritma l Decision Tree, record ya l ng suda l h di import ke ra l pid miner diguna l ka l n untuk menentuka l n pola l pohon keputusa l n. Penera l pa l n da l ta l pa l da l Ra l pid Miner diguna l ka l n untuk Prediksi kelulusa l n ma l ha l siwa l mengguna l ka l n a l lgoritma l Decision Tree ditunjuka l n pa l da l ga l mba l r 3 diba l wa l h ini:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 3 Model Klasifikasi Algoritma C4.5
Setela l h mela l kuka l n bebera l pa l la l ngka l h dia l ta l s da l la l m proses kla l sifika l si metode a l lgoritma l C4.5 ma l ka l a l ka l n diperoleh model ya l ng terbentuk da l ri proses pengkla l sifika l sia l n a l lgoritma l C4.5 berupa l pohon keputusa l n seperti ga l mba l r 4 diba l wa l h ini. Gambar 4 Pohon Keputusan
merupa l ka l n  ga l mba l r  pohon  keputusa l n  ya l ng  merupa l ka l n  output  da l ri  proses  kla l sifika l si  mengguna l ka l n  a l lgoritma l C4.5. pohon keputusa l n terbentuk berda l sa l rka l n node. Node da l la l m pohon keputusa l n merupa l ka l n va l ria l bel-va l ria l bel ya l ng diguna l ka l n da l la l m penelitia l n.pengujia l n da l ta l mengguna l ka l n a l lgoritma l C4.5 juga l diperoleh ta l bel ha l sil a l kura l si seperti pa l da l ga l mba l r 4.5 diba l wa l h ini Ha l sil pengujia l n da l pa l t kita l liha l t pa l da l ga l mba l r 5 diba l wa l h ini. Gambar 5 hasil akurasi pengujian Algoritma C4.5
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN = 201+503 201+503+62+115 = 704 881 = 79,909%
Ga l mba l r 5 da l pa l t disimpulka l n ba l hwa l tingka l t a l kura l si metode a l lgoritma l C4.5 sa l nga l t tinggi ya l itu menca l pa l i 79,91%, dima l na l juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tida l k tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tida l k tepa l t wa l ktu seba l nya l k 201, juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tida l k tepa l t wa l ktu seba l nya l k 115, juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tida l k tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tepa l t wa l ktu seba l nya l k 62, da l n juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tepa l t wa l ktu seba l nya l k 503. 1. Proses Kla l sifika l si Mengguna l ka l n A l lgoritma l Na l ïve Ba l yes Proses  kla l sifika l si  mengguna l ka l n  model  Na l ive  Ba l yes  diguna l ka l n  untuk  mengga l mba l rka l n  a l ta l u  memprediksi pelua l ng berda l sa l rka l n ma l sing-ma l sing kondisi. Pa l da l proses ini diguna l ka l n a l plika l si ra l pid miners seba l ga l i a l la l t ba l ntu

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
untuk membua l t proses da l ta l mining. Berikut a l da l la l h ga l mba l ra l n penera l pa l n model Na l ive Ba l yes mengguna l ka l n ra l pid miner.
Gambar 6 Model Klasifikasi Algoritma C4.5
Berda l sa l rka l n ga l mba l r 6 ya l ng tela l h diba l ngun pa l da l a l plika l si ra l pid miner ma l ka l diperoleh ha l sil seba l ga l i berikut:
Gambar 7 Tabel hasil akurasi pengujian Algoritma C4.5
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN = 70+608 70+608+193+10 = 678 881 = 76,958%
Ga l mba l r 7 da l pa l diliha l t ba l hwa l pengujia l n da l ta l ya l ng dila l kuka l n denga l n mengguna l ka l n model Na l ive Ba l yes memiliki tingka l t a l kura l si ya l ng cukup tinggi ya l itu 76,95%, ha l l ini menunjuka l n ba l hwa l proses kla l sifika l si suda l h ba l ik. dima l na l juma l h da l ta l ya l ng diprediksi Tida l k tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tida l k tepa l t wa l ktu seba l nya l k 70, juma l h da l ta l ya l ng diprediksi Tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tida l k tepa l t wa l ktu seba l nya l k 10, juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tida l k tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l tepa l t wa l ktu seba l nya l k 193, da l n juma l h da l ta l ya l ng diprediksi tepa l t wa l ktu da l n kenya l ta l a l nya l wa l ktu seba l nya l k 608. Sela l in  Confusion  ma l trix  untuk  mengeta l hui  kinerja l da l ri  eksperimen  ini kita l da l pa l t  menga l nda l lka l n  kurva l A l UC ya l ng diha l silka l n. Perba l ndinga l n ha l sil Kurva l A l UC mengguna l ka l n a l lgoritma l C4.5 da l n Na l ïve Ba l yes da l pa l t kita l liha l t pa l da l ga l mba l r 8 da l n 9 diba l wa l h ini:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Kurva l ROC pa l da l ga l mba l r 8 menunjuka l n ha l sil a l kura l si da l n memba l ndingka l n kla l sifika l si seca l ra l visua l l denga l n fa l lse positif seba l ga l i ga l ris horizonta l l da l n true positif seba l ga l i ga l ris vertika l l. Da l ri ga l mba l r 9 merupa l ka l n visua l lisa l si da l ri ha l sil A l UC 0,823 ya l ng dida l pa l tka l n A l lgoritma l C4.5. Seda l ngka l n untuk ha l sil ROC Na l ïve Ba l yes da l pa l t diliha l t pa l da l ga l mba l r 10 diba l wa l h ini Gambar 9 Kurva AUC menggunakan algoritma Naïve Bayes
Kurva l ROC Na l ïve Ba l yes ya l ng ditunjuka l n pa l da l ga l mba l r 9 menunjuka l n visua l lisa l si da l ri ha l sil A l UC 0.838 ya l ng terma l suk da l la l m ka l tegori Good Cla l ssifica l tion.

## 3.3. Evaluasi
Berda l sa l rka l n ha l sil pengujia l n ya l ng suda l h dila l kuka l n ma l ka l model tersebut la l ya l k diguna l ka l n seba l ga l i model prediksi kelulusa l n tepa l t wa l ktu ma l ha l siswa l , kela l ya l ka l n model ya l ng dida l pa l tka l n didukung denga l n tingka l t a l kura l si da l ri kedua l model ya l ng diguna l ka l n da l la l m penelitia l n ini ya l ng ditunjuka l n pa l da l ta l bel 2 diba l wa l h ini.
Tabel 2 Perbandingan kinerja algoritma Metode accuracy precision recall AUC C4.5 79.91% 89.06% 81.38% 0.823 Naïve Bayes 76.95% 75.95% 98.38% 0.838 Berda l sa l rka l n ta l bel 2 da l pa l t diliha l t ba l hwa l metode A l lgortma l C4.5 lebih unggul da l ri Na l ïve Ba l yes. Ha l sil a l na l lisis model a l lgoritma l C4.5 memiliki tingka l t a l kura l si 79,91 %, nila l i A l UC 0.823, tingka l t precision 89,06% da l n reca l ll 81.38%. Seda l ngka l n Na l ïve Ba l yes memiliki tingka l t a l kura l si 76,95%, nila l i A l UC 0.838, tingka l t precision 75.95% da l n reca l ll 98.38%.

## 4. KESIMPULAN
Berda l sa l rka l n pemba l ha l sa l n ya l ng tela l h diura l ika l n A l lgoritma l C4.5 menda l pa l tka l n ha l sil a l kura l si lebih tinggi da l ri na l ïve ba l yes ka l rena l da l la l m ta l ha l pa l n kla l sifika l sia l n nya l , C4.5 memproses sa l tu persa l tu da l ta l a l tribut. Beda l ha l l nya l denga l n na l ïve ba l yes ya l ng dipenga l ruhi oleh ba l nya l knya l da l ta l ya l ng diguna l ka l n, perba l ndinga l n jumla l h da l ta l tra l ining da l n testing. Kela l ya l ka l n model ya l ng dida l pa l tka l n didukung denga l n tingga l t a l ccura l cy,precision,reca l ll serta l A l UC ya l ng diperoleh da l ri kedua l a l lgoritma l ya l ng tela l h diuji.  A l lgoritma l C4.5  memiliki  tingka l t  a l kura l si  79,91  %,  precision  89,06%  da l n  reca l ll  81.38%  serta l nila l i  A l UC  0.823. Seda l ngka l n Na l ïve Ba l yes memiliki tingka l t a l kura l si 76,95%, precision 75.95% da l n reca l ll 98.38% serta l nila l i A l UC 0.838. Metode  ini  bisa l diguna l ka l n  untuk  prediksi  kelulusa l n  ma l ha l siswa l da l n  memba l ntu  piha l k  universita l s  da l la l m  pemeta l a l n kelulusa l n ma l ha l siwa l . Ba l gi peneliti sela l njutnya l mencoba l mengguna l ka l n a l plika l si sela l in Ra l pidminner da l la l m a l na l lisa l da l ta l da l n mencoba l mengguna l ka l n metode la l in sela l in C4.5 da l n Na l ive Ba l yes. Kemudia l n mena l mba l hka l n lebih ba l nya l k record da l n a l ttribute da l n pa l ra l meter da l la l m pemrosesa l n da l ta l serta l Da l ta l perlu menyesua l ika l n denga l n kurikulum ya l ng terba l ru. Dibua l tka l n gra l fik jumla l h lulusa l n setia l p ta l hunnya l a l ga l r mengeta l hui a l da l kena l ika l n a l ta l u tida l k.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 512-520 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima l ka l sih  kelua l rga l ya l ng  ta l k  perna l h  henti  memberika l n  support,  tema l n-temen  seperjua l nga l n  MTI  a l ngka l ta l n  IIB Da l rma l ja l ya l .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Bruce Ra l tner, “Sta l tistica l l a l nd Ma l chine-Lea l rning Da l ta l Mining Techniques for Better Predictive Modeling a l nd A l na l lysis of Big Da l ta l Third Edition,” 2017.
[2] Eko Pra l setiyo Rohma l wa l n, “PREDIKSI KELULUSA l N MA l HA l SISWA l TEPA l T WA l KTU MENGGUNA l KA l N METODE DESICION TREE DA l N A l RTIFICIA l L NEURA l L NETWORK,” 2018.
[3] S. Novia l Herma l wa l nti a l nd A l . A l di Suna l rto, “IMPLEMENTA l SI A l LGORITMA l C4.5 UNTUK PREDIKSI KELULUSA l N TEPA l T WA l KTU (Studi Ka l sus: Progra l m Studi Teknik Informa l tika l ),” Jurna l l Ilmia l h SA l NTIKA l , vol. 9, no. 1, 2019.
[4] U. Kristen et a l l. , “K e l o l a l Jur n a l l Ma l na l j e m e n P e nd id ik a l n Ma l gister Ma l na l jemen Pendidika l n FKIP,” no. 1, pp. 74–85, 2018.
[5] R. Mikut a l nd M. Reischl, “Da l ta l mining tools,” WIREs Da l ta l Mining a l nd Knowledge Discovery , vol. 1, no. 5, pp. 431–443, Sep. 2011, doi: https://doi.org/10.1002/widm.24.
[6] B. Seref a l nd E. Bosta l nci, “Sentiment A l na l lysis using Na l ive Ba l yes a l nd Complement Na l ive Ba l yes Cla l ssifier A l lgorithms on Ha l doop Fra l mework,” in 2018 2nd Interna l tiona l l Symposium on Multidisciplina l ry Studies a l nd Innova l tive Technologies (ISMSIT) , 2018, pp. 1–7. doi: 10.1109/ISMSIT.2018.8567243.
[7] T. Sinta l Peringka l t et a l l. , “KOMPA l RA l SI A l LGORITMA l DECISION TREE, NA l IVE BA l YES DA l N K- NEA l REST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI MA l HA l SISWA l LULUS TEPA l T WA l KTU,” 2020, [Online]. A l va l ila l ble: www.bri-institute.a l c.id
[8] F. D. Pra l na l ta l sa l ri, “PENGA l RUH MENTORING DOSEN PEMBIMBING A l KA l DEMIK TERHA l DA l P PRESTA l SI A l KA l DEMIK MA l HA l SISWA l ,” 2016. [Online]. A l va l ila l ble: http://forla l p.dikti.go.id/,
[9] A l . Pra l ta l ma l , R. Ca l hya l Wiha l ndika l , a l nd D. E. Ra l tna l wa l ti, “Implementa l si A l lgoritme Support Vector Ma l chine (SVM) untuk Prediksi Ketepa l ta l n Wa l ktu Kelulusa l n Ma l ha l siswa l ,” 2018. [Online]. A l va l ila l ble: http://j- ptiik.ub.a l c.id
[10] Pa l rteek Bha l tia l , “Da l ta l Mining a l nd Da l ta l Wa l rehousing,” 2019.
[11] D. Forsyth, “Proba l bility a l nd Sta l tistics for Computer Science,” 2018.
[12] P. V. Ngoc, C. V. T. Ngoc, T. V. T. Ngoc, a l nd D. N. Duy, “A l C4.5 a l lgorithm for english emotiona l l cla l ssifica l tion,” Evolving Systems , vol. 10, no. 3, pp. 425–451, Sep. 2019, doi: 10.1007/s12530-017-9180-1.
[13] D. Berra l r, “Ba l yes’ Theorem a l nd Na l ive Ba l yes Cla l ssifier,” in Encyclopedia l of Bioinforma l tics a l nd Computa l tiona l l Biology , S. Ra l nga l na l tha l n, M. Gribskov, K. Na l ka l i, a l nd C. Schönba l ch, Eds. Oxford: A l ca l demic Press, 2019, pp. 403–412. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633-8.20473-1.
[14] O. Ca l elen, “A l Ba l yesia l n Interpreta l tion of the Confusion Ma l trix,” 2017.
[15] M. Kuba l t, A l n Introduction to Ma l chine Lea l rning . Springer Interna l tiona l l Publishing, 2017. doi: 10.1007/978-3- 319-63913-0.
[16] J. Unpingco, Python for proba l bility, sta l tistics, a l nd ma l chine lea l rning . Springer Interna l tiona l l Publishing, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-30717-6.
[17] D. J. H. Wojtek J. Krza l nowski, “ROC Curves for Continuous Da l ta l ,” 2009.
[18] J. Moola l yil, Lea l rn Kera l s for Deep Neura l l Networks . A l press, 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-4240-7.