## PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE ALGORITMA C4.5

## Jajam Haerul Jaman
Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang Jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id

## ABSTRACT
The world of education is a valuable asset for the development of science that continues to grow and  constantly  require  appropriate  analyzes  as  a  current  evaluation  of  materials  for  the development of  education  itself,  in  this  case  I  tried  to  do  research  in  predicting graduation  with C45 algorithm  method, while the research object is a student, the results obtained turned out its outline is the effect of gender on very high graduation, in this case the female gender who received a high percentage compared to male gender.
Keywords : Algoritma C45, Data Mining, Decision Tree

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan  mahasiswa  merupakan  objek  utama  dari  setiap  penyelenggaraan pendidikan yang senantiasa mengedepankan kedisiplinan ilmu yang bermanfaat untuk mahasiswa itu  sendiri ataupun orang lain, biasanya banyak hal  yang terjadi kepada mahasiswa  ketika proses pendidikan itu dilaksanakan, mulai ketidak patuhan akan aturan, ketidak nyamanan dalam belajar, ketidak  seriusan  dalam  belajar,  kemampuan  dan  bakat  yang  dimiliki  yang  tidak  menunjang  bada bidang yang diterimanya, kesenjangan sosial, ketidak mampuan secara financial , dan lain-lain, itu semua  menyebabkan  terjadinya  ketidak  konsitenan  dalam  proses  belajar,  sehingga  dampak  yang ditimbulkannya  cukup  kompleks,  mulai  dari  kesiapan  untuk  menerima  materi  yang  kurang, banyaknya mahasiswa yang mengulang, drop out dan berhenti sebelum lulus.
Dari  dasar  tersebutlah  penulis  mencoba  melakukan  sebuah  penelitian  dalam  memprediksi kelulusan  mahasiswa  sebagai  bahan  pertimbangan  dan  bahan  untuk  melakukan  kebijakan akademik, sehingga dapat menekan tingkat putus kuliah, drop out dan mengulang pada mahasiswa di universitas singaperbangsa karawang.
Data  yang  diperoleh  penulis  adalah  data  akademik  mahasiswa  dari  tahun  ketahunnya  adalah mengambil  dari  data  historis  dan  biodata  awal  penerimaan  mahasiswa,  dari  data-data  tersebutlah penulis  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  algoritma  C45  sebagai  metode  untuk mendapatkan hasil sesuai dengan keinginan

## Identifikasi Masalah
a. Banyaknya mahasiswa yang putus kuliah, drop out dan mengulang
b. Persentase kelulusan masih kurang dan perlu ditingkatkan

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  identifikasi  masalah  tersebut  maka  penulis  mencoba  melakukan  prediksi kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  data  awal  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode klasiikasi  algoritma  C45,  sehingga  dari  metode  klasifikasi  tersebut  dapat  diperoleh  klasifikasi mahasiswa yang menjadi objek penelitian ini.

## Tujuan Penelitian
Dengan  menggunakan  Metode  Klasifikasi  dengan  konsep Algoritma C4.5  diharapkan  dapat meningkatkan  keberhasilan  dan  keinginan  lembaga  untuk  memberikan  pikiran,  pandangan,  dan kebijakan  baru kepada mahasiswa yang benar-benar membutuhkan bantuan tersebut, dengan kata
lain  memaksimalkan    kinerja  lembaga  kepada  mahasiswa  dalam  upaya  peningkatan  persentase kelulusan mahasiswa.

## Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  dapat  berguna  bagi  peneliti  sendiri  khususnya,  bagi  lembaga  penyelenggara pendidikan, maupun pihak-pihak lain yang berkepentingan dengan masalah yang ada.
 Bagi Peneliti
Penelitian ini berguna untuk mengaplikasikan ilmu pengetahuannya untuk membantu stackholder dalam memahami permasalahan yang ada
 Bagi Lembaga Pendidikan
Kegunaan penelitian bagi Lembaga Pendidikan adalah sebagai bahan untuk evaluasi  kinerja Lembaga  Pendidikan  yang  bersangkutan  dalam  menghadapi  era  globalisasi  yang  sangat komplek dan penuh dengan persaingan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Sebenarnya,  desain  riset  adalah  struktur  konseptual  di  mana  riset  diperkenalkan;  itu melembagakan  koleksi  untuk  cetakbiru,  pengukuran  dan  analisa  data.  dengan  demikian  desain riset termasuk di dalamnya  satu  garis besar dari apa  yang peneliti  itu akan cari  hipotesisnya dan implikasi operasional kepada analisa akhir dari data. lebih tegasnya, keputusan-keputusan design menyangkut : akan melakukan studi mengenai apa ?, kenapa studi tersebut di lakukan ?,  dimana studi  baru  itu  akan  dilaksanakan?,  seperti  apa  data  yang  diperlukan?,  dimana  kebutuhan  data tersebut  ditemukan?,  berapa  periode  waktu  yang  dibutuhkan?,  apa  yang  merupakan  rancangan contoh?,    mengunakan  teknik  apa  untuk  mengkoleksi  data?,  bagai  mana  data  itu  nanti  akan diteliti?, dengan gaya apa laporan tersebut dibuat? (C.R.Kothari, 2004)
Dari keadaan tersebut maka memang dibutuhkan tahap-tahap untuk menyusun sebuah metode penelitian  yang  sebagaimana  diatas  disebutkan,  dalam  tahap  desain  riset  ini  penulis  akan mengunakan konsep ekperimen.
Kebenaran  tentang  suatu  proses  pengujian  dari  hipotests  statistik  itu  berkaitan  dengan beberapa  masalah  riset  dan  itu  dikenal  dengan  suatu  eksperimen,  sebagai  contoh,  kita  dapat melakukan  suatu  eksperimen  untuk  menguji  akurasi  dari  suatu  kegunaan  sistem  yang  sudah berjalan. Ada dua macam exsperimen yaitu:
a. eksperimen komparatif
b. eksperimen absolut.
Ketika  kita  ingin  tahu  mengenai  dapak  yang  ditimbulkan  dari  internet  terhadap  anak  maka  itu merupakan  eksperimen  absolut,  tetapi  jika  kita  ingin  menetukan  perbandingan  dapak  yang ditimbulkan oleh internet dan juga media digital konvensional seperti Tv, Radio, dan Koran, maka itu disebut dengan eksperimen komparatif (C.R.Kothari, 2004).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma C4.5
Dari tabel training diketahui bahwa jumlah kasus 46 kasus, mahasiswa yang termasuk kelas lulus  berjumlah  22  Record,  dan  mahasiswa  yang  termasuk  kelas  tidak  lulus  berjumlah  24  record sehingga didapatkan Entropy nya sebagai berikut :
    n i pi Log pi S Entropy 1 2 . ) (
Entropy (S) = (-22/46.Log2(22/46))+(-24/46.Log2(24/46)) Entropy(S) = 0,99864 Menghitung nilai Gain dari tiap-tiap atribut yang kemudian Gain tertinggi akan dijadikan sebagai akar  dari  pohon  keputusan  yang  akan  dibuat,  sebagai  contoh  pada  atribut  gender  diperoleh  nilai Gain sebesar 0,058451942
    n i Si Entropy S Si S Entropy A S Gain 1 ) ( * | | | | ) ( ) , (
Tabel 1. Sample Pernghitungan Atribut untuk mendapatkan nilai gain
TEMPAT LAHIR % NODE JML L T Entropy Gain L T BANDUNG 6 3 3 1 50% 50% BEKASI 1 1 0 0 100% 0% BENGKULU 1 0 1 0 0% 100% BREBES 1 0 1 0 0% 100% CIANJUR 2 1 1 1 50% 50% CIREBON 1 0 1 0 0% 100% JAKARTA 2 1 1 1 50% 50% KARAWANG 24  13  11 0.994985 54% 46% LAMPUNG TGH 1 0 1 0 0% 100% PABUARAN 1 0 1 0 0% 100% PAJAR BULAN 1 1 0 0 100% 0% PEKALONGAN 1 1 0 0 100% 0% PEMALANG 1 0 1 0 0% 100% PURBALINGGA 1 0 1 0 0% 100% TASIKMALAYA 2 1 1 1 50% 50% 46  22  24 0.21864388 48% 52% USIA % NODE JML L T Entropy Gain L T 1 7 4 3 0.985228 57% 43% 2 16 7 9 0.988699 44% 56% 3 23  11  12 0.998636 48% 52% 4 0 0 0 #DIV/0! #DIV/0! 46  22  24 0.005496515 48% 52% GENDER % NODE JML L T Entropy Gain L T L 40  17  23 0.983708 43% 58% P 6 5 1 0.650022 83% 17% 46  22  24 0.058451942 48% 52% PROVINSI % NODE JML L T Entropy Gain L T JAWA BARAT 38  18  20 0.998001 47% 53% LAIN-LAIN 8 4 4 1 50% 50% 46  22  24 0.000287408 48% 52% PEKERJAAN % NODE JML L T Entropy Gain L T BEKERJA 16 8 8 1 50% 50%
TIDAK 30  14  16 0.996792 47% 53% 46  22  24 0.000728378 48% 52%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  dari  tabel  1  maka  didapatkan  hasil  gain  tertinggi adalah  gain  gender  dengan  0,58451942  oleh  karena  itu  maka  gain  gender  adalah  gain  untuk mementukan  simpul  akar  berikutnya,  dan  setelah  semua  gain  diperoleh  maka  hasil  pohon keputusan seperti yang tampak pada gambar 1.
Gambar 1. Decision Tree Rapid Miner
Gambar 2. Decision Tree Rapid Miner Text View

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  model  penelitian Algoritma C4.5  yang  di  analisis adalah  data  dari  mahasiswa  angkatan  tahun  2008  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas singaperbangsa  karawang,  dari  hasil  analisis  ternyata  bahwa  untuk  kelulusan  yang  dilihat  dari gender  ternyata  gender  perempuan  lebih  besar  persentase  nya  dibandingkan  dengan  gender  laki- laki,  kemudian  nilai  gain  yang  didapat  dari  usia  pada  mahasiswa  yang  bekerja  lebih  kepada mahasiswa  dengan  katagori  usia  1,  dan  nilai  gain  yang  didapat  dari  usia  pada  mahasiswa  yang tidak bekerja lebih kepada mahasiswa dengan katagori usia 3.

## DAFTAR PUSTAKA
Aurelie  Harbelot.  (2011). Underscpecified  Quantification,  Technical  Report Universiti  Of Cambride United Kindom C.R.Kothari.  (2004). Research  Methology  Methods  and  Techniques  (Second  Revised  Edition). India: New Age International Limited
Dian  Oktafia  dan  D.I.  Crispina  Pardede.  (2010)  Perbandingan  Kinerja Algoritma Decision  Tree dan Naive Bayes dalam Prediksi Kebangrutan, Jakarta
Firmansyah.  (2011).  Penerapan Algoritma Klasifikasi  c4.5  Untuk  Penentuan  kelayakan Pemberian Kredit Koperasi, Jakarta Florin  Gorunescu  (2011) Data  Mining  Concept,  Model  and  Techniques , Intelligent  System Reference Library , Vol 12 Gennady L. Andrienko dan Natalia V. Andrienko. (1999). Data Mining with C4.5 and Interactive Cartographic Visualization , Germany
Han,  j.,  dan  Kamber,  M.  (2006). Data  Mining  Concept  and  Techniques .  San  fansisco:  Morgan Kauffman
Henny  Leidiyana.  (2011).    Komparasi Algoritma Klasifikasi Data  Mining Dalam  Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bemotor, Jakarta Ian  H.Witten,  Eibe  Frank  dan  Mark  A.  Hall.  (2011). Data  Mining  Practical  Machine  Learning Tools and Techniques Third Edition , Morgan Kaufmann
Jiawei  Han  dan  Jing  Gao.  (2009). Research  Challenges  for  Data  Mining  in  Science  and Engineering , University Of Ilinois at Urbana-Champaign Marco  Aldenucci,  Salvatore  Ruggieri  dan  Massimo  Torquati.  (2011). Porting  Dcision  Tree Building adn Pruning Algoritms to Multicore using FastFlow , Dipantimento di Informatica Oded  Maimon  dan  Lior  Rokach.  (2010). Data  Mining  and  Knowledge  Discovery  Handbook Second Edition, Springer New York Dordrecht Heidelberg , London Olcay  Taner  Yıldız.  (2011). Unvariate  Decision  Tree  Introduction  Using  Maximum  Margin Classification , Intambul Turkey: Lain Stewart P.Bhargavi,M.Sc.,M.Tech  dan  Dr.S.Jyothi,M.Sc.,M.S,Ph.d.  (2009). Applying Naive  Bayes  Data Mining  Technique  for  Classification  of  Agricultural  Land  Soils,  International  Journal  of Computer Science and Network Security , Vol 9 No. 8 Agustus 2009 Veronika  S  Moertini.  (2002). Data  Mining Sebagai  Solusi  Bisnis, Integral ,  Vol.  7  No.  1  April 2002

## BIODATA PENULIS
Jajam  Haerul  Jaman,  SE.,  M.Kom.  Lahir  di  Karawang,  10  November  1978,  Pendidikan terakhir S2 Ilmu Komputer di STMIK Nusa Mandiri Jakarta.