## PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA C5.0 DENGAN REGRESSION LINEAR
Falda Junisman Zebua 1) , Ribka Permatasari Br Manalu 2) , Marlince Novita Karoseri Nababan 3)* 1,2,3 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia faldazebua99@gmail.com, ribka.permatasari.manalu@gmail.com, marlince@unprimdn.ac.id

## Abstract
Technological  advances  supported  by  human  knowledge  have  a  very  good  influence  on  data  and information storage technology, including in predicting student graduation (Graduation Prediction) on time, by applying several existing algorithms. In this study, researchers used the C5.0 Algorithm and Linear Regression. The concept of the research is to compare two algorithms, namely C5.0 and Linear Regression to the case of graduating students on time. Based on the length of study, students who  graduated correctly  amounted  to  651  (91%)  with a  male  gender  of  427 students  and  a female gender of 224 students while those who did not pass (late) correctly amounted to 64 (9%) with a male gender  totaling  53  students  and  female  gender  totaling  11  students  from  2017-2020.  Comparison results The R2 score from the C5.0 algorithm reached 96.85% (training) and 93.72% (testing) while the R2 score from the Linear Regression reached 33.31% (training) and 40.30% (testing).
Keywords: Graduation Prediction, C5.0 Algorithm, Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Dengan semakin berkembangnya kemajuan teknologi dan didukung oleh pengetahuan  manusia  memberi  pengaruh  yang sangat baik terhadap teknologi penyimpanan data dan informasi. Dengan berkembangnya teknologi disegala  bidang  sehingga  memperoleh  banyak informasi  dalam  bentuk  data  berupa  bidang industri ekonomi, dan lain-lain [1]–[8], [9]–[11], [12]–[18].
Informasi-informasi sangat banyak tersebut masih dapat dimanfaaatkan dengan baik. Data  tersebut  dapat  diolah  dengan  menganalisis data yang dinamakan data mining, konsep data ini merupakan proses menemukan pola data terpilih, dengan  menggunakan metode. Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses ringkasan informasi yang penting dari basis data yang  besar.  Data  mining  membagi  model  data yang  diperoleh  pada  kumpulan  data  tersebut, sehingga  data  tersebut  dapat  lebih  dioptimalkan penggunaanya dikehidupan sehari-hari [19]. Big data yang merupakan data berukuran besar yang terkumpul berupa set data yang sangat berharga dan dapat digunakan proses analisis, dimana hasil yang  diperoleh  dapat  berbentuk  pengetahuan
maupun  informasi  sehingga  dapat  dipergunakan untuk  saat  ini  sebagai  acuan  perbandingan dengan data sebelumnya. Proses ini  tidak hanya berlaku  didunia  bisnis  tetapi  dapat  diterapkan pada  instansi  seperti  perguruan  tinggi  yang memiliki banyak data [20].
Pada  perguruan  tinggi,  terdapat  banyak data  mahasiswa  dan  data  jumlah  kelulusan disetiap  tahunnya  yang  mampu  menghasilkan informasi. salah satu parameter prestasi dari suatu perguruan  tinggi  adalah  presentasi  kelulusan mahasiswa  yang  lulus  tepat  sesuai  dengan peraturan  badan  akreditasi  nasional  perguruan tinggi nomor 3 tahun 2019.
Salah  satu  perguruan  tinggi  yang memiliki  banyak  data  yaitu  Universitas  Prima Indonesia  dimana  salah  satunya  yaitu  fakultas teknologi dan ilmu komputer. Fakultas teknologi dan ilmu  komputer merangkum data mahasiswa di  dalam  sistem  informasi akademik  mahasiswa yang  memiliki  database  dan  mengelolahnya sesuai dengan apa dibutuhkan. Berdasarkan data yang  diperoleh,  Terdapat  bahwa  fakultas teknologi  dan  ilmu  komputer,  memiliki  jumlah mahasiswa sebanyak 174 di tahun 2017, dan yang lulus  tepat  waktunya  sebanyak  156  orang,
sehingga  didapat  persentasi  kelulusan  sebesar 89%.  Pada  tahun  2018  sebanyak  268  orang, diperoleh lulus tepat waktu yaitu  240 mahasiswa, dan  didapatkan  persentasi  kelulusan  89%, sedangkan ditahun 2020 terdapat 273 mahasiswa, dan  yang  lulus  tepat  waktu  254  mahasiswa, sehingga didapat persentasi kelulusan mahasiswa 93%.
Sesuai  dengan  hasil  dari  pendataan peneliti dan hasil data-data yang ada bahwa setiap penerimaan  mahasiswa  baru  jumlah  yang diterima  semakin  bertambah,  tetapi tidak  semua mahasiswa  dapat  lulus  tepat  waktu  yang  akan mengakibatkan penumpukkan data sehingga data yang  masuk  dengan  data  yang  keluar  tidak sinkron.  Sehingga  mengakibatkan  peningkatan jumlah  data  dan  data  akademis  seluruh  fakultas dari  semua  mahasiswa  yang  masih  terdaftar setiap tahunnya.
Ada  juga  penelitian  telah  dilaksanakan untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat waktu  di  universitas  lainnya  dengan  penerapan algoritma-  algoritma  yang  sudah  ada.  Salah satunya adalah decision tree . Terdapat beberapa kasus pula yang telah dilakukan seperti prediksi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  menggunakan algoritma naive bayes [21]. Ada juga penerapan teknik  klasifikasi  untuk  prediksi  kelulusan mahasiswa  dengan  penerapan  algoritma  K- Nearest  Neighbour  [22],  ada  juga  peneliti membuat perbandingan algoritma C4.5 dan naive bayes  dengan  kasus  lulusan  tepat  waktu mahasiswa  [23].  Analisa  memprediksi  dalam kasus  mahahasiswa  drop  out  dengan  penerapan metode decision tree dengan Algoritma ID3 dan C4.5  [24],  ada  juga  kasus  dalam  prediksi kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode decision  tree  dengan  menggunakan  algoritma C.45  [25].  Adanya  hasil-hasil  penelitian  yang sudah  ada  dan  adanya  masalah-masalah  dalam ruang lingkup fakultas tentang jumlah mahasiswa maka tim peneliti tertarik untuk melakukan suatu penelitian  yaitu  prediksi  kelulusan  mahasiswa menggunakan  perbandingan  algoritma  C5.0 dengan regression  linear yang  akan  digunakan dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  yang akan  diuji  coba  pada  mahasiswa  fakultas teknologi  dan  ilmu  komputer.  Dengan  tujuan mengetahui persentase kelulusan mahasiswa dari tahun  2017  sampai  2020  dengan  menggunakan perbandingan  antara regression  Linear  dan
algoritma  C  5.0 ,  dan  diharapkan  dapat  menjadi tolak ukur untuk meningkatkan kualitas kelulusan  mahasiswa  di  Universitas  Prima Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian
Tahap awal peneliti mengumpulkan data- data yang dibutuhkan untuk proses data mining. Dengan menggunakan dari fakultas teknologi dan ilmu  komputer.  Data  Mahasiswa/Alumni  yang diambil  memiliki  jumlah  715  baris  serta  9 atribut/kolom  dari  tahun  2017-2020.  Data  hasil seleksi  ini  akan  digunakan  dalam  memprosesan data  dengan  menggunakan  perbandingan  dua metode  yaitu  algoritma  c5.0  dan regression linear .
Tahap  awal  yang  dilakukan  sebelum menganalisis  yaitu  tahap  data  processing,  perlu dilakukan suatu analisis terhadap data yang sudah diambil  untuk  dapat  memeriksa  kejelasan  dan kelengkapan data penelitian. Tujuan dari analisis data  yaitu  untuk  mengetahui  kualitas  data  yang akan  diuji  serta  dapat  menarik  hipotesis  terkait dengan  data  yang  akan  diuji.  Adapun  beberapa langkah  dalam  menganalisis  data  yaitu: (a)  data Preprocessing, pada tahap ini adalah tahap untuk pembersihan  data  ( data  cleaning ).  Pembersihan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menghapus  atribut-atribut  data  yang  tidak dibutuhkan dalam proses prediksi nantinya serta menghapus data-data yang bernilai null atau N/A. (b) data transformation, tahap berikutnya adalah tahap  data  transformation.  Pada  tahap  ini  akan
dilakukan  proses  normalisasi  data.  Tujuan  dari normalisasi ini agar data yang khususnya bersifat numerik berada pada range 0 sampai 1 sehingga persebaran  data  tidak  terlalu  jauh.  Sedangkan untuk  data  kategorikal  akan  diubah  menjadi numerik sehingga dapat dicocokkan dalam proses data  mining  selanjutnya.  (c)  data  mining, merupakan proses mencari pola telah dipilih dan ditransformasi sesuai dengan algoritma C5.0 dan regression  linear,  yang  nanti  algoritma  ini memiliki  nilai  perbandingan  terhadap  prediksi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  teknologi informasi  dan  ilmu  komputer  pada  tahun  2017- 2020  berdasarkan  total  jumlah  mahasiswa  yang terdata.
Uji  Coba  Python  merupakan  tahap implementasi  analisis  dan  prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer di Universitas Prima dimana akan dilakukan pengujian berupa program yang ditulis dengan  Python  versi  3.7.12  dalam  platform Google  Colab.  Python  disebut  sebagai  bahasa pemrograman  yang  mampu  menggabungkan keterampilan serta kemampuan dengan menggunakan  tata  bahasa  melalui  kode  yang jelas, untuk memberi perintah pada program yang dibuat [25].
Pengujian  sistem  merupakan  tahap pengeksekusian  sistem  perangkat  lunak  untuk menentukan  apakah  penerapan  Data  Mining  ini cocok  dengan  spesifikasi  sistem.  Pengujian sistem ini berupa memverifikasi apakah program yang telah dibuat dapat dijalankan sesuai dengan spesifikasi dan rancangan yang sudah dibuat.
Tahap  Evaluasi  ini  merupakan  tahap terakhir  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan kapasitas  dan  efektivitas  model  yang  mampu memenuhi tujuan dan dapat memberi solusi pada saat memecahkan masalah dipenelitian ini, serta mengambil keputusan berkaitan dengan penggunaan hasil dari Data Mining.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisis Data

## 3.1.1 Dataset Kelulusan Mahasiswa
Peneliti menggunakan dua metode yaitu algoritma  C5.0  dan  regression  linear  terhadap prediksi kelulusan mahasiswa fakultas teknologi dan  ilmu  komputer  yang  diimplementasikan  ke dalam sebuah program berbasis Phyton. Adapun data  yang  dipakai  merupakan  data  kelulusan mahasiswa pada tahun 2017- 2020, dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 1. Data sampel kelulusan mahasiswa NIM Nama Prodi No. Ijazah IPK JK Lama Studi 123303030078 Subanto TI 294/S1-TI/FTIK/UNPRI/IV/2017 3.18 LK Terlambat 123303030084 Andre TI 296/S1-TI/FTIK/UNPRI/IV/2017 2.67 LK Terlambat 123303030008 Novendy TI 297/S1-TI/FTIK/UNPRI/IV/2017 3.49 LK Tepat 153303040241 Desi Gulo SI 654/S1-SI/FTIK/UNPRI/VI/2020 2.47 PR Terlambat 163303030408 Cindy SI 779/S1-SI/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.70 PR Tepat 163303010406 Vanessa TIND 68/S1-TIND/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.82 PR Tepat 163303010407 Wilson TIND 69/S1-TIND/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.68 LK Tepat 163303020405 Wandy TE 39/S1-TE/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.70 LK Tepat 153303030444 Isnaini SI 771/S1-SI/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.34 PR Terlambat 163303030431 Steven SI 749/S1-SI/FTIK/UNPRI/IX/2020 3.51 LK Tepat
Pengambilan  data  kelulusan  ini  dimulai dari  tahun  kelulusan  2017  sampai  2020. Berdasarkan data yang diterima oleh peneliti dari fakultas  teknologi  dan  ilmu  komputer,  data tersebut dapat terkumpul menjadi sebuah data set
yang  diteliti.  Didalam  dataset  ini  ada  beberapa atribut yang dipakai yaitu NIM, Nama, Prodi, No. Alumni,  Nomor  Ijazah,  IPK,  Jenis  Kelamin, Lama Studi.

## 3.1.2 Analisis Kelulusan Mahasiswa
Data yang telah diperoleh akan dianalisis dan  dibuat  visualisasi  terhadap  berberapa variabel  sehingga  bisa  dijadikan  sebagai informasi yang berguna.

## 3.1.3 Analisis Jumlah Mahasiswa berdasarkan Tahun Ajaran
Disini Analisis yang dilakukan terhadap jumlah mahasiswa berdasarkan disetiap program studi  (prodi)  berdasarkan  tahun  ajaran,  sesuai gambar  dibawah  jumlah  mahasiswa  pada  prodi Teknik Informatika (61), Sistem Informasi (91), Teknik Industri (17), dan Teknik Elektro (5) pada Tahun  2017.  Pada  tahun  2018  Prodi  Teknik Informatika  (134),  Sistem  Informasi  (105), Teknik  Industri  (19),  dan  Teknik  Elektro  (10), sedangkan  pada  Tahun  2020  Prodi  Teknik Informatika  (109),  Sistem  Informasi  (118), Teknik Industri (30), dan Teknik Elektro (15).
Gambar 2. Analisis Jumlah Mahasiswa

## Berdasarkan Tahun Ajaran

## 3.1.4 Analisis Jumlah Mahasiswa berdasarkan Jenis Kelamin
Pada  tahap  ini  analisis  yang  dilakukan berdasarkan  Jenis  Kelamin  mahasiswa  yang terdapat  di  Fakultas  Teknologi  dan  Informasi Universitas  Prima  Indonesia.  Pada  Tabel  3.2. jumlah  mahasiswa  berdasarkan  jenis  kelamin laki-laki  berjumlah  480  mahasiswa  sedangkan perempuan berjumlah 235 mahasiswa.
Tabel 2. Jumlah Mahasiswa berdasarkan Jenis Kelamin
Sedangkan  pada  gambar  dibawah  ini merupakakn visualisasi atau tampilan dari jumlah mahasiswa  berdasarkan  Jenis  Kelamin  dengan tampilan  berbentuk  Persen  (%),  yang  dimana Jenis  Kelamin  Laki-laki  67%  sedangkan Perempuan 33%.
Gambar 3. Visualisasi Jumlah Mahasiswa berdasarkan Jenis Kelamin

## 3.1.5  Analisis  IPK  Mahasiswa  Berdasarkan Program Studi
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis terhadap  Nilai  IPK  (Indeks  Prestasi  Komulatif) Mahasiswa  yang  dimana  berdasarkan  Program Studi  mahasiswa  dari  tahun  2017-2020.  Seperti pada gambar yang tertera dibawah.
Gambar 4. Analisis IPK Mahasiswa berdasarkan Program Studi
Jenis Kelamin (JK) Jumlah Mahasiswa Laki – laki (L) 480 Perempuan (P) 235
3.1.6 Analisis Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Pada tahap Analisis ini akan di tampilkan visualisasi kelulusan jumlah mahasiswa berdasarkan  lama  studi  terhadap  program  studi masing-masing.  Seperti  pada  gambar  dibawah dapat dilihat jumlah mahasiswa yang tepat lulus dantidak tepat lulus (terlambat) pada tahun 2017, 2018 dan 2020.
Gambar 5. Analisis Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Tahun 2017
Gambar 6. Analisis Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Tahun 2018
Gambar 7. Analisis Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Tahun 2020
Dari  hasil  visualisasi  diatas  dapat disimpulkan  jumlah  keseluruhan  kelulusan mahasiswa yang tepat tulus berjumlah 651 (91%) dengan  jenis  kelamin  laki-laki  berjumlah  427 mahasiswa  dan  jenis  kelamin  perempuan berjumlah 224 mahasiswa sedangkan yang tidak tepat lulus (terlambat) berjumlah 64 (9%) dengan jenis  kelamin  laki-laki  berjumlah  53  mahasiswa dan  jenis  kelamin  perempuan  berjumlah  11 mahasiswa.  Seperti  pada  gambar  yang  akan tampil.
Gambar 8. Analisis Jumlah Keseluruhan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Tahun 2017-2020

## 3.1.7 Transformasi data pada dataset
Dimana dikatakan bahwa pengertian dari transformasi data adalah proses penggantian data ke dalam bentuk yang sesuai untuk diproses pada data  mining,  dikarenakan  terkadang  data  yang digunakan  dalam  pemprosesan  data  mining mempunyai  bentuk  yang  belum  sesuai  sehingga tidak  dapat  langsung  digunakan.  Dengan  sistem tersebut  perlu  dirubah  bentuknya.  Hasil  dari perubahan  format  yang  dibentuk  dalam  tabel yang  telah  dikelompokan  sesuai  dengan  target yang akan diprediksi yaitu kelulusan mahasiswa, dalam  tahap  transformasi  data  membutuhkan beberapa  variabel-  variabel,  antara  lain  yaituv variabel  prediktor:  NIM,  Nama,  Prodi,  No. Ijazah,  IPK,  Jenis  kelamin,  Lama  Studi,  Tahun Ajaran. Variabel Kriteria: “Tepat”  atau
“Terlambat”
Tabel 3. Transformasi Dataset NIM Nama Prodi No. Ijazah IPK JK Lama Studi Tahun Ajaran 7 597 3 54 3.18 0 1 2017 8 31 3 56 2.67 0 1 2017 45 487 3 57 3.49 0 0 2017 446 152 0 491 2.47 1 1 2020 557 115 0 661 3.70 1 0 2020 467 645 2 519 3.82 1 0 2020 468 673 2 530 3.68 0 0 2020 441 539 1 143 3.34 0 1 2020 443 313 0 653 3.34 1 1 2020 572 593 0 677 3.51 0 0 2020

## 3.2 Uji Coba dengan Menggunakan Algoritma C5.0
Setiap  algoritma  yang  sudah  diuji memiliki nilai yang signifikan dan memiliki ciri dari  algoritma  masing-masing.  Algoritma  C5.0 merupakan  penyempurnaan  algoritma  dari  ID3 dan  C4.5.  Dimana  algoritma  C5.0  dikatakakan mampu  memberikan  akurasi  data  yang  sangat baik, dimana tingkat kesalahan yang rendah pada kasus  yang  tidak  terlihat.  Dan  juga  secara otomatis  dapat  menghapus  data  yang  tidak penting.  Dalam  algoritma  ini  pemilihan  atribut diproses  menggunakan gain  ration [26]. Jika, perhitungan C4.5 hanya sampai menghitung gain, sedangkan pada algoritma C5.0 akan melanjutkan perhitungan gain ration dengan gain dan entropy yang sudah ditentukan.
Adapun  rumus  untuk  mencari  nilai Entropy dan Gain adalah sebagai berikut :
Entropy (S) = − ∑ 𝑝 𝑖 log 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1
Gain (S, A) = Entropy (S) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑚 𝑖=1 𝑥 Entropy(𝑆 𝑖 )
Dimana Entropy: S: Himpunan kasus, n: umlah partisi S, pi : Proporsi dari Si dan S. dan Gain : S : Himpunan kasus, Si : Himpunan kasus pada kategori ke-i, A :  Variabel,  m  :  Jumlah
kategori pada variabel A, Si: Jumlah kasus pada kategori ke-I, S:Jumlah kasus dalam S
Dari  percobaan  diatas  didapatkan  hasil uji  coba  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  dengan Algoritma C5.0 sebagai Berikut
Tabel 4. Uji Coba Algoritma C5.0 Actual Predicted 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 3.3 Uji Coba dengan Menggunakan

## Regression Linear
Regression  Linear  adalah  Algoritma yang  melibatkan  hubungan  antara  satu  variabel tak  bebas  digabungkan  dnegan  satu  variabel bebas.  Regression  Linear  berfungsi  untuk mengetes  sejauh  mana  hubungan  sebab-  akibat antara  variabel  faktor  (X)  terhadap  variabel akibatnya  (Y).  Regression  linear  dengan  satu variabel prediktor disebut Regression Sederhana,
sedangkan  untuk  variabel  prediktor  lebih  dari satu disebut Regression Linear [27].
Pada  penelitian  ini,  algoritma  yang digunakan  yaitu  Regresion  Linear.  Untuk  cara kerja Reggresion Linear Berganda sendiri dengan meramalkan  pengaruh  dari  kedua  variabel prediktor  atau  lebih  X1,....,Xn    terhadap  satu variabel  Y  agar  dapat  membuktikan  kebenaran adanya hubungan antara dua variabel input atau lebih X1,....,Xn  dengan satu variabel Y [1].
𝑦 =   𝑤 0 +   𝑤 1 𝑥 1 +   𝑤 2 𝑥 2 + ⋯ +   𝑤 𝑛 𝑥 𝑛
Dimana Regression Linear: y  :Variabel Kriteria,  w_0  :  Bias,  w_(i  )  :  Koefisien,  x_(i  ) :Variabel Prediktor, n :Jumlah Data.
Dari  uji  coba  diatas  didapatkan  hasil Prediksi Kelulusan Mahasiswa dengan mengunakan Algoritma Regresion Linear. Berikut  hasil  uji  coba  dengan  menggunakan Algoritma Regression Linear.
Tabel 5 Uji Coba Algoritma Regression Linear Actual  Predicted 0 -0.054588 0 - 0.361210 0 -0.136014 0 - 0.081159 1 - 0.421531 0 - 0.124975 0 -0.038992 0 - 0.081488 1 - 0.357250 0 - 0.131369
3.4  Evaluasi  Nilai  Algoritma  C5.0  dengan Regression Linear
Tahap selanjutnya adalah Tahap
Evaluasi.  Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana hasil-  hasil  dari  uji  coba  tersebut  di  evaluasi dengan menggunakan nilai R2 Score. Nilai pada R2 digunakan sebagai kuantitas untuk memperkirakan persentasi variance dari masing- masing algoritma.
Accuracy =

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
Dimana Accuracy: TP: True Positive, FP : False Positive, TN : True Negative, FN : False Negative.
Dari  hasil  Evaluasi  diatas,  dapat dibuatkan  hasil  Perbandingan  R2  Score  antara Algoritma C5.0 dengan Regression Linear.
Tabel 6. Hasil Perbandingan Akurasi Training dan Testing pada Algoritma C5.0 dengan Regression Linear Model Akurasi Training (%) Akurasi Testing (%) Algoritma C5.0 96.85 93.72 Regression Linear 33.31 40.30

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  uji  coba  data, peneliti  menuliskan  ada  beberapa  kesimpulan pada penelitian ini antara lain:
1. Berdasarkan  lama  studi,  mahasiswa  yang tepat lulus berjumlah 651 (91%) dengan jenis kelamin  laki-laki  berjumlah  427  mahasiswa dan  jenis  kelamin  perempuan  (P)  berjumlah 224  mahasiswa  sedangkan  yang  tidak  tepat lulus  (terlambat)  berjumlah  64  (9%)  dengan jenis  kelamin  laki-laki  (L)  berjumlah  53 mahasiswa  dan  jenis  kelamin  perempuan berjumlah  11  mahasiswa  dari  tahun  2017- 2020.
2. Hasil  perbandingan  R2  score  dari  algoritma C5.0 mencapai 96.85% (training) dan 93.72% (testing)  sedangkan  hasil  R2  score  dari
Regression Linear mencapai 33.31%
(training) dan 40.30% (testing).

## 5. REFERENSI
[1] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie, and R. Arifuddin, “Design Of Tsunami  Detector  Based  Sort  Message Service  Using  Arduino  and  SIM900A  to GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd Int. Conf. Adv. Sci. Innov. ICASI 2019, 18 July,  Banda  Aceh,  Indones. ,  2019,  doi:
10.4108/eai.18-7-2019.2288588.
[2] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “Quality of
Service and power consumption optimization on the IEEE 802.15.4 pulse sensor node based on Internet of Things,”
Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2019, [Online]. Available:
http://www.scopus.com/inward/record.ur l?eid=2-s2.0-
85066760495&partnerID=MN8TOARS.
[3] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, Implementation of artificial neural network  to  assesment  the  lecturer  ‘  s performance . 2018.
[4] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933,
no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[5] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[6] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),”  in 2021  3rd  East  Indonesia Conference on Computer and Information
Technology  (EIConCIT) ,  Apr.  2021,  pp. 7–13, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[7] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength of LoRa with BME280 sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843.
[8] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Study  of Programmable  System  on  Chip  (PSoC) Technology  for  Engineering  Education,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1899,  no.  1,  p. 012163,  May  2021,  doi:  10.1088/1742-
6596/1899/1/012163.
[9] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  Evaluation  of  E32  Long Range  Radio  Frequency  915  MHz  based on Internet of Things and Micro Sensors Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
10, no. 11, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106. [10] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no.
2, pp. 256–262, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[11] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[12] W.  Purba,  D.  Ujung,  T.  Wahyuni,  L. Sihaloho, and J. Damanik, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Online Pada Kmp . Ihan Batak Berbasis,” vol. 3, no. 2, pp. 65–75, 2020.
[13] F. Sinuraya et al. , “WEB-BASED FOOD ORDERING INFORMATION SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[14] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1, pp.  50–57,  2018,  [Online].  Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/330.
[15] P.  Aini,  I.  Purnama,  and  D.  Irmayani, “Sistem  Informasi  Penjualan  Handphone Dan  Accessories  Pada Toko  Nisa  Ponsel Berbasis Web,” J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol.  1,  no.  1,  pp.  19–23,  2020,  [Online]. Available:
http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInS/a rticle/view/1844.
[16] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar,
“Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis E-Commerce Untuk Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
49–54, 2018.
[17] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bus Pada PO. Handoyo Berbasis  Online,” J.  Intra-Tech ,  vol.  3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[18] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R. Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah
Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  Dan Jumlah  Pemesanan  Pada
Cv  .  Papadan  Mama  Pastries,” Effrida Manalu  Fricles  Ariwisanto  Sianturi Mamed Rofendy Manalu , vol. 1, no. 2, pp.
16–21, 2017, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/257.
[19] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi,  “Penerapan  Data Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,”
JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7,
no. 1, p. 56, Feb. 2020, doi:
10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[20] E. Setiawan, D. Antoni, and A. H. Mirza, “ANALISIS  PENERIMAAN  SISTEM UJIAN ONLINE BERBAYAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE  MODEL  (TAM)  DAN
WEBQUAL,” J. Bina Komput. , vol. 1, no.
1, pp. 61–72, Feb. 2019, doi:
10.33557/binakomputer.v1i1.155.
[21] A. A. Murtopo, “Prediksi Kelulusan Tepat Waktu  Mahasiswa  STMIK  YMI  Tegal Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”
CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev. Journal) , vol. 7, no. 3, p. 145, Jan. 2016, doi: 10.22303/csrid.7.3.2015.145-154.
[22] A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa, “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest
Neighbor,” Techno.Com ,  vol.  17,  no.  4, pp. 395–403, Nov. 2018, doi:
10.33633/tc.v17i4.1864.
[23] M.  Kamil  and  W.  Cholil,  “Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes  pada  Lulusan  Tepat  Waktu Mahasiswa  di  Universitas  Islam  Negeri Raden Fatah Palembang,” J. Inform. , vol. 7,  no.  2,  pp.  97–106,  Sep.  2020,  doi: 10.31294/ji.v7i2.7723.
[24] L. R. Haidar, E. Sediyono, and A. Iriani, “ANALISA  PREDIKSI  MAHASISWA DROP OUT
MENGGUNAKAN METODE  DECISION  TREE  DENGAN ALGORITMA  ID3  dan  C4.5,” J. Transform. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  97,  Jan.
2020, doi:
10.26623/transformatika.v17i2.1609.
[25] H.  Hendra,  M.  A.  Azis,  and  S. Suhardjono, “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Decission Tree Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) , vol.  9,  no.  1,  pp.  102–107,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.756.
[26] N.  H.  Harani  and  F.  S.  Damayanti, “Implementasi  Algoritma  C5.0  Untuk Menentukan  Pelanggan  Potensial  Di Kantor Pos Cimahi,” J. SITECH  Sist. Inf. dan  Teknol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  69–76, 2021, doi: 10.24176/sitech.v4i1.6281.
[27] H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression  untuk  Prediksi  Hasil  Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  364,  Nov.
2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.