## KLASIFIKASI DATA SURVEI DAN PEMANFAATAN FOCUS GROUP DISSCUSSION PADA PELAKSANAAN MBKM DENGAN MENGGUNAKAN METODE C4.5 SEBAGAI PENYUSUNAN STRATEGI DALAM KEGIATAN MBKM
Thomas Adi Purnomo Sidhi Universitas Atma Jaya Yogyakarta Gedung Thomas Aquinas, Jalan Babarsari 44 Yogyakarta thomas.adi.ps@uajy.ac.id

## Abstrak
Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM)  merupakan  inovasi  pembelajaran  yang dicetuskan  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi.  Pada  pelaksanaan MBKM, program studi menjadi pelaksana yang berkontribusi secara teknis dan pendukung atas terlaksananya program ini. Melalui program MBKM, ditemukan pengetahuan yang dapat digali dari data Focus Group Disscussion dan survei yang telah dilaksanakan. Data yang digunakan merupakan  hasil  pelaksanaan  FGD  pada  tingkat  program  studi  dan  mahasiswa  pelaksana MBKM yang dilakukan tim riset pelaksanaan MBKM pada Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Data  survei  didapatkan  dari  pelaksanaan  survei  yang  dicetuskan  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  pada  mahasiswa  Informatika  UAJY.  Dari  penelitian  ini, diharapkan  temuan-temuan  pengetahuan  ini  dapat  digunakan  untuk  menjadi  bahan pertimbangan pengambilan keputusan dalam peningkatan pelaksanaan MBKM berikutnya..
Kata Kunci : Data Mining, C4.5, Program MBKM

## Abstract
Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  is  a  learning  innovation  initiated  by  the  Kementerian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi.  In  implementing  MBKM,  the  program  study becomes the  implementer who  contributes  technically  and  supports the implementation  of this program. From this MBKM program, found out that knowledge that can be extracted from the Focus Group Discussion and survey data that has been implemented. The FGD data used is the result of the FGD implementation at the Program Study and Student levels implementing MBKM conducted by the MBKM implementation research team at Atma Jaya University, Yogyakarta. This  survey  data  was  obtained  from  the  implementation  of  a  survey  initiated  by  Kementerian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  on  UAJY  Informatics  students.  From  this research,  it  is  hoped  that  the  findings  of  this  knowledge  can  be  used  as  a  consideration  for decision making to improve the implementation of MBKM in the future.
Keywords : Data Mining, C4.5, MBKM Program

## PENDAHULUAN
Penelitian ini berdasarkan hasil pencarian  pengetahuan  yang  digali  dalam forum  grup  diskusi  (FGD)  dan  survei.  Hasil pengetahuan yang didapatkan, diharapkan dapat berguna  dalam  mengevaluasi  pelaksanaan MBKM  dan  juga  memberikan  masukan  bagi
pelaksanaan  MBKM  berikutnya.  Hasil  dari pelaksanaan  survei  dan  FGD  dikelompokan menjadi  data  primer  dan  sekunder  yang  akan digunakan dalam penelitian ini.
Data  primer  dalam  penelitian  ini,  yaitu hasil  survei  mahasiswa  informatika  peserta program  MBKM  di  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta.  Hasil  survei  didapatkan  melalui
pelaksanaan  survei  yang  dilakukan  oleh Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  pada  mahasiswa  Informatika UAJY. Data sekunder dalam penelitian ini yaitu hasil pelaksanaan FGD  mahasiswa  Informatika peserta program MBKM di Universitas Atma Jaya  Yogyakarta.  Data  diperoleh  dengan metode penambangan data yang menghasilkan pohon pengambilan keputusan.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang menggunakan  metode  penambangan  data untuk menghasilkan pohon keputusan.
Pertama ,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Universitas  Ichsan  Gorontalo  menggunakan metode C4.5 untuk mengklasifikasi
mahasiswa  yang  berpotensi drop  out .  Hasil penelitian ini yaitu terdapat 17 rule yang dapat dijadikan  sebagai  pola  untuk  menentukan mahasiswa  yang  berpotensi drop  out [1]. Kedua , penelitian menggunakan metode C4.5 yang  dilakukan  Erlin  Elisa  pada  PT. Arupadhatu Adisesanti. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  –  faktor kecelakaan  kerja  konstruksi.  Hasil  dari penelitian  tersebut  mengungkapkan  bahwa penggunaan  metode  Algoritma  C4.5  dalam pembuatan  pohon  keputusan  efektif  dan fleksibel [2].
Ketiga ,  penelitian  Erlan  Darmawan yang  menggunakan  metode  C4.5  dalam penentuan  prediksi  atas  pengunduran  diri calon  mahasiswa  baru.  Penggunaan  metode C4.5 pada penelitian tersebut dapat dikatakan berhasil  dan  mampu  memberikan  informasi yang  berguna  bagi  peneliti  [3].  Berdasarkan
hasil dari penelitian terdahulu dapat diketahui bahwa  penggunaan  metode  C4.5  dapat menghasilkan rule yang  bermanfaat,  efektif dan  fleksibel  dalam  pembuatan  pohon keputusan.
Pada  proses  pencarian  data  dan pengambilan  keputusan,  FGD  menjadi  salah satu  cara  yang  digunakan.  Terdapat  beberapa penelitian yang membahas mengenai penggunaan FGD. Pertama , penelitian Herlinda  pada  Universitas  Indraprasta  yang menggunakan  FGD  untuk  penggalian  data pendukung dalam menguji prototipe web kms sebagai sarana  komunikasi  dosen  [4]. Kedua , penelitian Made Waluyati yang memiliki hasil bahwa  penerapan  FGD  dapat  meningkatkan kemampuan memanfaatkan lingkungan sebagai  sumber  belajar  pada  guru  SD.  Dari penelitian  tersebut rata-rata  kemampuan  guru yang  sebelumnya  sebesar  65,19,  meningkat menjadi  70,37  dan  pada  siklus  II  meningkat menjadi 78,52 [5]. Berdasarkan dua penelitian yang  telah  dipaparkan,  dapat  disimpulkan bahwa  FGD  dapat  digunakan  dengan  baik dalam  proses  penggalian  informasi  tambahan dalam sebuah penelitian.
Penelitian ini  menggunakan  data  dari Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  pada  mahasiswa  Informatika UAJY. Pelaksanaan survei dan FGD dilaksanakan  pada  bulan  Desember  2021. Hasil yang diperoleh melalui survei dan FGD merupakan  hasil  terkini  yang  diharapkan menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam pelaksanaan MBKM berikutnya.

## METODE PENELITIAN
Metode  C4.5 (Classification  And Regression  Tree) adalah  salah  satu  metode dalam  pembelajaran  mesin  yang  digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan  data  yang  diberikan.  Metode  ini dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993  dan  merupakan  pengembangan  dari
metode sebelumnya, ID3 (Iterative
Dichotomiser 3).
Metode C4.5 digunakan untuk
membangun pohon keputusan dengan memanfaatkan  atribut-atribut  dari  data  yang diberikan.  Pohon  keputusan  ini  kemudian dapat digunakan untuk klasifikasi dan prediksi pada data yang belum dikenal. Pada dasarnya, C4.5  bekerja  dengan  cara  membagi  data  ke dalam  sub-kelompok  yang  semakin  kecil  dan homogen, dengan mempertimbangkan atribut- atribut yang paling informatif dan signifikan.
Proses  pembangunan  pohon  keputusan pada  C4.5  dimulai  dengan  menghitung  gain informasi  atau  gain  rasio  setiap  atribut  yang ada pada data. Atribut dengan gain informasi atau  gain  rasio  tertinggi  akan  dipilih  sebagai atribut terbaik untuk membagi data. Proses ini dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga terbentuk pohon keputusan yang optimal.
Pada Gambar 1. Tahapan penelitian atau rancangan metodologi  terlihat beberapa tahapan yaitu :
1. Identifikasi  masalah  penelitian  dan tujuan  penelitian:  Tahap  pertama
dalam penelitian adalah meng- identifikasi  masalah  penelitian  yang ingin  dipecahkan  dan  menentukan tujuan  penelitian.  Dalam  hal  ini, metode  kuisioner  dapat  digunakan untuk mengumpulkan data dari responden  tentang  persepsi  mereka terhadap  masalah  yang  diteliti  dan tujuan  penelitian  yang  telah  di- tentukan.
2. Desain kuisioner: Tahap kedua adalah merancang  kuisioner  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Desain kuisioner harus mencakup pertanyaan yang  relevan  dan  berkaitan  dengan masalah penelitian serta tujuan penelitian  yang  telah  ditentukan. Kuisioner juga harus diuji coba untuk memastikan  bahwa  pertanyaan  yang diajukan dapat dimengerti dan dijawab oleh responden.
3. Seleksi  sampel:  Tahap  ketiga  adalah memilih responden yang akan diikutsertakan dalam penelitian. Sampel  responden  harus  mewakili populasi yang relevan dengan masalah penelitian dan tujuan penelitian.
4. Pengumpulan  data:  Tahap  keempat adalah  mengirimkan  kuisioner  ke responden  dan  mengumpulkan  data dari mereka. Responden dapat diminta untuk mengisi kuisioner secara online atau  melalui  metode  pengiriman lainnya, seperti pos atau email.
Gambar 1. Tahapan penelitian atau rancangan metodologi
5. Analisis  data:  Tahap  kelima  adalah menganalisis data yang diperoleh dari kuisioner.  Analisis  dapat  dilakukan dengan
menggunakan metode statistik,  seperti  analisis  faktor  atau regresi,  untuk  menemukan  hubungan antara variabel yang diteliti.
6. Interpretasi  hasil:  Tahap  terakhir adalah menginterpretasi hasil
penelitian  dan  menyimpulkan  hasil penelitian.  Hasil  penelitian  dapat digunakan untuk
membuat rekomendasi atau saran untuk memecahkan masalah yang diteliti. Didalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan meliputi pengambilan data, pengolahan data dan juga pembangunan pohon keputusan  berdasarkan  metode  C.45.  Survei
dilakukan  menggunakan  kuisioner  yang disebarkan  pada  284  mahasiswa  Informatika UAJY.  Pertanyaan  yang  diangkat  di  dalam survei  antara  lain:  (1)  Apakah  dokumen kurikulum, panduan dan prosedur operasional untuk  mengikuti  kegiatan  MBKM  sudah  ada pada  program  studi  Anda?    Pertanyaan  ini memiliki  kemungkinan  jawaban  ‘ belum ’,
‘ sudah ’,  dan  ‘ tidak  tahu ’;  (2)  Apakah  Anda sudah  menyiapkan  diri  untuk  menjadi  bagian dalam  kegiatan  MBKM?  Pertanyaan  ini memiliki  kemungkinan  jawaban  ‘ belum ’,
‘ sudah ’,  dan  ‘ tidak  berminat ’;  (3)  Menurut Anda,  apakah  kegiatan  pembelajaran  di  luar program  studi  akan  berimplikasi  pada  masa studi?  Pertanyaan  ini  memiliki  kemungkinan jawaban  ‘ memperlama  masa  studi ’,  ‘ tepat waktu ’,  dan  ‘ tidak  tahu ’;  dan  (4)  Bagaimana ketertarikan  Anda  terhadap  program  MBKM yang  diadakan  oleh  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi?
Pertanyaan ini memiliki kemungkinan
jawaban ‘ tertarik ’ dan ‘ tidak tertarik ’.
Pada  bagian  FGD  dilakukan  diskusi atau pembahasan mengenai motivasi, pemahaman program, persiapan dan kesiapan dokumen, serta peraturan pelaksanaan MBKM.  Algoritma  C4.5 membangun  sebuah pohon  keputusan  dari  set  data training ,  yang berupa  berbagai  kasus  dalam  basis  data  dan tiap record memiliki  atribut  kontinu,  diskret, atau  keduanya[6].  Algoritma  C4.5  memiliki tiga  prinsip  kerja,  yaitu:  (1)  kontruksi  pohon keputusan, (2) pemangkasan pohon keputusan, dan (3) evaluasi dan pembuatan aturan-aturan dari pohon keputusan.
Penghitungan  yang  dilakukan  pada metode ini adalah penghitungan entropy yang terlihat pada persamaan 1, penghitungan gain pada persamaan 2, Splitinfo pada persamaan 3, dan  gain  info  pada  persamaan  4.  Rumus penghitungan dijabarkan sebagai berikut[7].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=0
(𝑝𝑖) Persamaan 1. Penghitungan Entropy 𝐺𝑎𝑖𝑛 (S, A) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ − 𝑛 𝑖=1 |𝑠𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)
Persamaan 2. Penghitungan Gain
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) =   − ∑ 𝑠 𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆 𝑖 𝑆
Persamaan 3. Penghitungan Splitinfo
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴)
Persamaan 4. Penghitungan Gain Ratio
Setelah tabel penghitungan diketahui, maka  pohon  keputusan  dirangkai  sesuai dengan hasil penghitungan tersebut. Hasil dari pohon  keputusan  tersebut  menghasilkan aturan-aturan  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  survei  dan  FGD berkaitan dengan proses pelaksanaan MBKM yang  telah  berlangsung  di  Universitas  Atma Jaya Yogyakarta, diketahui hasil dari penelitian  ini  bahwa  total  dari  284  data  yang digunakan,  sebanyak  118  data  di  antaranya menyatakan  ketertarikan  terhadap  program MBKM.  Kemudian,  sebanyak  166  data sisanya menyatakan ketidaktertarikan terhadap
program MBKM.
Contoh data mahasiswa peserta MBKM  yang  digunakan  di  dalam  penelitian ini  tertampil  pada  Gambar  2.  Tampilan  Data Mahasiswa Peserta MBKM sebagai berikut.
Kegiatan  FGD  mahasiswa  peserta MBKM dilaksanakan pada Sabtu, 18 Desember 2021  pukul  10.00-12.00  WIB  melalui  media daring  Zoom.  Pada  FGD  tersebut,  bertindak sebagai  moderator  adalah  Puspaningtyas Panglipurjati, SH., LL.M. selaku anggota Tim FGD  Riset  Dampak  Implementasi MBKM  di Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Berdasar- kan  pelaksanaan  FGD  diketahui  bahwa terdapat  beberapa  kendala  dalam  program MBKM,  yaitu  (1)  permasalahan  sosialisasi yang kurang; (2) kesiapan dokumen pengantar kegiatan; dan (3) kejelasan konversi sks.
Gambar 2. Tampilan Data Mahasiswa Peserta MBKM
Adanya  permasalahan  atau  kendala  yang ditemukan, kemudian tim membuat keputusan dan  saran  perbaikan  bagi  pihak  universitas yang melaksanakan program MBKM ini.
Penghitungan dilakukan secara bertahap tertampil pada Tabel 1 hingga Tabel 5 sebagai berikut. Didalam tabel ini secara rumus diletakan 2  perhitungan  yaitu  Entropy  dan  Gain,  dari perhitungan-perhitungan  tersebut,  diputuskan nilai yang memiliki dampak tertinggi menjadi akar  dari  pohon  keputusan.  Setelah  akar
ditentukan  maka  nilai  tertinggi  berikutnya menjadi node berikutnya dan seterusnya.
Dari Tabel 1. Tabel Perhitungan Node 1 terlihat nilai tertinggi adalah faktor persiapan, oleh karena itu persiapan dipilih menjadi akar pohon keputusan.
Dari  Tabel  2.  Tabel  Perhitungan  Node 1.1  terlihat  nilai  tertinggi  adalah  faktor dokumen untuk cabang persiapan dengan nilai cabang belum, oleh karena itu dokumen dipilih menjadi cabang pertama pohon keputusan.
Tabel 1. Tabel Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus  Tertarik Tidak Entropy Gain Semua 284 118 166 0,979294917 Dokumen 0,459548417 Belum 13 0 13 0 Sudah 177 87 90 0,999792766 Tidak Tahu 94 31 63 0,914708843 Persiapan 0,664326651 Belum 145 93 52 0,941532298 Sudah 108 66 42 0,964078765 tidak berminat 31 0 31 0 Masa studi 0,437936573 Lama 57 20 37 0,934849024 tepat waktu 124 68 56 0,99323382 tidak tahu 103 30 73 0,870346055 Tabel 2. Tabel Perhitungan Node 1.1 1,1 Jumlah Kasus Tertarik Tidak Entropy Gain Persiapan belum 145 93 52 0,941532 dokumen 0,396264 Belum 7 0 7 0 Sudah 82 37 45 0,993123 Tidak Tahu 56 15 41 0,838373 masa studi 0,34322 lama 27 10 17 0,950956 tepat waktu 51 21 30 0,977418 tidak tahu 67 21 46 0,897096
Tabel 3. Tabel Perhitungan Node 1.2 1,2 Jumlah Kasus Tertari k Tidak Entropy  Gain Persiapan sudah 108 66 42 0,96407 9 dokumen 0,6309 4 Belum 4 0 4 0 sudah 80 50 30 0,95443 4 Tidak Tahu 24 16 8 0,91829 6 masa studi 0,6813 8 lama 24 10 14 0,97986 9 tepat waktu 66 47 19 0,86596 5 tidak tahu 18 9 9 1 Tabel 4. Tabel Perhitungan Node 1.3 1,3 Jumlah Kasus Tertarik Tidak Entropy Gain Persiapan tidak berminat 31 0 31 0 dokumen 0 Belum 2 0 2 0 sudah 15 0 15 0 Tidak Tahu 14 0 14 0 masa studi 0 lama 6 0 6 0 tepat waktu 7 0 7 0 tidak tahu 18 0 18 0
Dari  Tabel  3.  Tabel  Perhitungan  Node
1.2  terlihat  nilai  tertinggi  adalah  faktor  masa studi    untuk  cabang  persiapan  dengan  nilai cabang sudah, oleh karena itu dokumen dipilih menjadi cabang pertama pohon keputusan.
Dari  Tabel  4.  Tabel  Perhitungan  Node 1.3 tidak ditemukan nilai entropy maupun gain, sehingga diputuskan node berakhir dengan
atribut tidak tertarik.
Dari  Tabel  5.  Tabel  Perhitungan  Node 2.1  hingga  2.5  terlihat  setiap  hasil  keputusan tertarik  dan  tidak,  hasil  ini  dihitung  secara prosentase untuk setiap cabang dan node yang sudah  dibentuk.  Hasil  perhitungan  pada  tabel ini  mencakup  hasil  detail  untuk  setiap  node terakhir dari pohon keputusan.
Tabel 5. Tabel Perhitungan Node 2.1 h ingga 2.5 2,1 Jumlah Kasus  Tertarik  Tidak persiapan belum dokumen sudah 82 37 45 masa studi lama 15 7 8 tepat waktu 30 14 16 tidak tahu 37 16 21 2,2 persiapan belum dokumen tidak tahu 56 15 41 masa studi lama 11 3 8 tepat waktu 18 7 11 tidak tahu 27 5 22 2,3 persiapan sudah masa studi lama 24 10 14 dokumen Belum 3 0 3 sudah 18 8 10 Tidak Tahu 3 2 1 2,4 persiapan sudah masa studi tepat waktu 66 47 19 dokumen Belum 1 0 1 sudah 51 38 13 Tidak Tahu 11 4 7 2,5 persiapan sudah masa studi tidak tahu 18 9 9 dokumen Belum 0 0 0 sudah 11 4 7 Tidak Tahu 7 5 2 Berdasarkan perhitungan di atas,
disusun pohon keputusan yang sesuai dengan nilai-nilai hasil perhitungan.
Pohon
Keputusan Survey MBKM Mahasiswa
Informatika UAJY dapat dilihat pada Gambar 2  sebagai  berikut. Pohon  keputusan  adalah salah  satu  bentuk output dari  metode penambangan data C4.5 yang digunakan untuk
memprediksi  nilai  variabel  target  ( output ) berdasarkan  serangkaian  fitur  ( input )  yang diberikan. Pohon keputusan terdiri dari simpul ( node )  dan  cabang  ( branch ),  dan  dibaca  dari akar ( root ) ke daun ( leaf ).
Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk membaca  pohon  keputusan  hasil  dari  metode C4.5:
1. Identifikasi akar ( root ) pohon keputusan (dalam kasus ini persiapan). Ini  biasanya  menunjukkan  fitur  yang paling  penting  dalam  memprediksi variabel target.
2. Pahami setiap simpul ( node ) di pohon keputusan (dalam kasus ini contohnya adalah  dokumen  dan  masa  studi). Setiap simpul mewakili suatu kondisi yang  harus  dipenuhi  oleh  fitur-fitur yang  ada  dalam  data  yang  akan diprediksi.
3. Pahami  setiap  cabang  ( branch )  yang keluar dari setiap simpul(dalam kasus ini  contohnya  ada  belum,sudah  dan tidak berminat untuk akar “persiapan”). Setiap cabang mewakili
nilai yang mungkin diambil oleh fitur yang diperiksa pada simpul tersebut.
4. Lanjutkan membaca pohon keputusan dengan  mengikuti  setiap  cabang sesuai  dengan  nilai  fitur  yang diberikan  pada  data  yang  akan diprediksi.
5. Setiap daun ( leaf ) di pohon keputusan merepresentasikan nilai prediksi untuk variabel target.
Berdasarkan Gambar 2, dapat diketahui bahwa pohon keputusan memiliki banyak hasil yang menjadi kemungkinan aturan yang dapat digunakan.  Dari  hasil  yang  akan  ditarik kesimpulan,  terdapat  beberapa  kemungkinan yang  diambil.  Kemungkinan  tersebut  adalah dengan merangkai tingkat rangking rule yang dihasilkan  dari  pohon  tersebut.  Berdasarkan Gambar  2,  maka  ditentukan  3  aturan  dengan persentase terbesar yaitu sebanyak 74%, 71% dan 66%.
Gambar 2. Pohon Keputusan Survei MBKM Mahasiswa Informatika UAJY.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan, maka dapat disimpulkan aturan yang memberikan  ketertarikan  mahasiswa  dalam program MBKM, yaitu saat mahasiswa sudah melakukan  persiapan,  mahasiswa  mengerti bahwa  waktu  studi  akan  sesuai/tepat  waktu, dan  dokumen  sudah  tersedia.  Selain  itu, ditemukan  bahwa  mahasiswa  yang  sudah melakukan  persiapan  tetapi  tidak  mengetahui pengaruhnya  terhadap  masa  studi,  atau mengetahui bahwa program ini akan memperlama  masa  studi,  dan  tidak  tahu kelengkapan  dokumen,  juga  tetap  tertarik untuk mengikuti program MBKM ini.
Berdasarkan  adanya  temuan  kendala yang dihadapi, maka saran yang diberikan bagi tim  pelaksana  program  MBKM  antara  lain yaitu: (1) pemberian tambahan model distribusi informasi  yang  lebih  luas;  (2)  penyusunan dokumen  program  MBKM  yang  lebih  jelas baik  secara  teknis  maupun  aturan-aturan  di dalamnya;  dan  (3)  perencanaan  konversi  dan tabel  konversi  yang  disepakati  bersama  baik pihak  pelaksana  program  ataupun  pihak universitas.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan pengambilan data yang tidak hanya dari  satu  universitas  saja,  tetapi  bisa  dari beberapa  universitas.  Selain  itu  disarankan juga  agar  faktor-faktor  yang  bisa  digunakan didalam  pertanyaan  yang  digunakan  untuk pengambilan  data  bisa ditambahkan  sehingga hasil perhitungan dapat lebih lengkap.
Atas  publikasi  ini,  diucapkan  terima
kasih kepada Kementerian Pendidikan,
Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  atas bantuan pendanaan program penelitian Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  Berbasis Hasil  Penelitian  dan  Purwarupa  PTS  Tahun Anggaran 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asmaul Husnah Nasrullah, “PENERAPAN METODE C4.5 UNTUK KLASIFIKASI MAHASISWA
BERPOTENSI  DROP  OUT,” ILKOM
Jurnal Ilmiah , vol. 10, no. 2, Agustus., hal. 244 – 250, 2018.
[2] Erlin  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi PT.Arupadhatu  Adisesanti,” Jurnal Online Informatika , vol. 2, no. 1, Juni., hal. 36 – 41, 2017.
[3] Erlan  Darmawan,  “C4.5  Algorithm Application  for  Prediction  of  Self Candidate  New  Students  in  Higher Education,” Jurnal Online Informatika , vol. 3, no. 1, Juni., hal. 22 – 28, 2018.
[4] Herlinda,  “Prototipe  Web  Kms  pada
Universitas Sebagai Sarana Komunikasi Dosen dengan Kerangka Kerja
“Tiwana”,” Jurnal String , vol. 1, no. 3,
April., hal. 325 – 334, 2017.
[5] Made Waluyati, “Penerapan Fokus Group
Discussian (FGD) Untuk Meningkatkan
Kemampuan Memanfaatkan Lingkungan Sebagai  Sumber  Belajar,” Jurnal EDUTECH  Universitas  Pendidikan
Ganesha , vol. 8, no. 1, Juli., hal. 80 – 91, 2020.
[6] Liliana Swastina, “Penerapan Algoritma
C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Jurnal GEMA AKTUALITA , vol. 2, no. 1, Juni., hal. 93 – 98, 2013.
[7] J.  R.  Quinlan,  "C4.5:  Programs  for
Machine Learning," Elsevier, 1993.
[8] Q.  Zhang  and  S.  Ma,  “The Implementation  of  Decision  Tree  C4.5 Algorithm  in  Data  Mining,”  in  2009 International Conference on Information  Management,  Innovation Management and Industrial Engineering,  Guangzhou,  China,  2009, pp. 96–98.