## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880

## Analisis Pola Minat Siswa Lulusan SMU/SMK Untuk Melanjutkan Kuliah dengan Menggunakan Algoritma C4.5
Yuli Septya Ayunda, Dedy Hartama, Muhammad Ridwan Lubis, Indra Gunawan, Muhammad Rafai *
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia Email: 1 yuliseptyaayunda@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 muhammadirdwanlubis76@gmail.com,
4 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 5,* rafaimhd123@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rafaimhd123@gmail.com
Abstrak− STIKOM Tunas Bangsa merupakan salah satu perguruan tinggi swasta terbaik  yang ada di kota Pematangsiantar. Dengan banyak  nya  perguruan  tinggi  yang  ada  di  kota  Pematangsiantar  tentunya  menimbulkan  persaingan  dalam  menarik  minat  calon mahasiswa  baru.  Agar  dapat  tetap  mempertahankan  jumlah  mahasiswa  tiap  tahunnya  pihak  perguruan  tinggi  harus  tahu  faktor  apa yang menjadi pendorong utama bagi calon mahasiswa/i untuk melanjutkan studi nya di STIKOM Tunas Bangsa. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor  utama  siswa  lulusan  SMU/SMK  dalam  melanjutkan  studi  di  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Data diperoleh dari kuisoner yang kemudian diolah menggunakan data Mining dengan Algoritma C4.5 dan diuji dengan software Rapid Miner.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  ada    enam    (6)    pola    yang    dihasilkan    pada    kasus    peminatan terhadap    calon  mahasiswa  yang  akan  berkuliah  di  STIKOM  Tunas  Bangsa,  dimana  tiga  (3)  dari  rules    tersebut    menghasilkan keputusan  minat dan tiga (3)  rules menghasilkan keputusan tidak minat. Salah satu rules yang dihasilkan ialah Jika Rekomendasi = Pernah,  dan  Kesesuaian  Jurusan  =  Sesuai,  maka  hasilnya  Minat.  Rekomendasi  dari    orang    sekitar    menjadi    faktor    pendukung utama  untuk  siswa  lulusan SMU/SMK  untuk  melanjutkan  kuliah  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar.
Kata Kunci: Pola Minat; C4.5; Data Mining; Rapid Miner; Analisis
Abstract −STIKOM Tunas Bangsa is one of the best private universities in the city of Pematangsiantar. With so many universities in the city of Pematangsiantar, it certainly creates competition in attracting prospective new students. In order to maintain the number of students  each  year,  universities  must  know  what  factors  are  the  main  drivers  for  prospective  students  to  continue  their  studies  at STIKOM  Tunas  Bangsa.  The  aim  of  this  research  is  to  determine  the  main  factors  for  high  school/vocational  school  graduate students in continuing their studies at STIKOM  Tunas Bangsa. Data  was obtained from questionnaires  which  were then processed using data mining with the C4.5 algorithm and tested with Rapid Miner software. Based on the research results, it can be concluded that there are six (6) patterns produced in cases of interest in prospective students who will study at STIKOM Tunas Bangsa,  where three (3) of these rules result in interest decisions and three (3) rules result in no interest decisions. One of the resulting  rules is if Recommendation  =  Never,  and  Suitability  of  Department  =  Appropriate,  then  the  result  is  Interest.  Recommendations  from  local people  are  the  main  supporting  factor  for  high  school/vocational school  graduate  students  to  continue  studying  at  STIKOM  Tunas Bangsa Pematangsiantar.
Keywords: Interest Patterns; C4.5; Data Mining; Rapid Miner; Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan    memiliki   peranan    yang   sangat  penting   bagi  suatu   bangsa, biasanya  tingkat   kemajuan suatu bangsa dipengaruhi oleh kualitas pendidikan bangsa  tersebut.  Pendidikan  akan  menghasilkan  sumber  daya  manusia yang berkualitas baik dari segi spiritual, intelegensi, kemampuan dan pendidikan adalah sebuah  proses  untuk  menghasilkan generasi  penerus  bangsa(Anggraeni et al., 2021; M.SYARIFUDDIN YUSUF, 2021; Nathan  & Scobell, 2012; Yekti Pawestri,  2022).  Pendidikan    tinggi    ialah    jenjang    pendidikan    setelah    sekolah    menengah    yang  meliputi  program diploma,  program  sarjana,  program  magister,  program  doktor,  program  profesi,  serta  program  spesialis,  yang diselenggarakan  oleh  perguruan  tinggi.  Perkembangan    sebuah    perguruan    tinggi,    salah  satunya  dilihat  berdasarkan jumlah  mahasiswa  yang  diperoleh  setiap  tahunnya.  Perguruan  tinggi  terutama    untuk  swasta,  perolehan  mahasiswa setiap tahunnya menjadi faktor utama dalam berkembangnya perguruan tinggi tersebut (Adenuddin Alwy, 2022; Joni et al., 2021; Ninh et al., 2020; Ramdhan & Nufriana, 2019; Sholihin & Ariyani, 2023).
Penerimaan  mahasiswa/i  baru  merupakan  kegiatan  tahunan  yang dilaksanakan  setiap  perguruan  tinggi  dan perguruan  tinggi  swasta.  Kegiatan penerimaan  mahasiswa/i  baru  tentu  saja  merupakan  bagian  terpenting  dalam kehidupan  perguruan  tinggi  untuk  mempertahankan   jumlah  mahasiswa/i  serta meningkatkan  calon  mahasiswa/i. Kota    Pematangsiantar    memiliki    banyak  perguruan  tinggi,  dimana  hal  tersebut  menjadi  tantangan  bagi  tiap-tiap perguruan  tinggi  dalam    menarik    minat  calon    mahasiswa/i    untuk    mendaftar  di  perguruan  tinggi  tersebut  karena dengan  banyaknya  perguruan  tinggi  yang  ada  tentu  saja  calon    mahasiswa/i    juga    memiliki    banyak    pilihan    untuk menentukan dimana  mereka  akan  berkuliah.  Sangat  penting  untuk  pihak  kampus  untuk mengetahui pola minat siswa lulusan SMU/SMK untuk melanjutkan kuliah serta faktor utama yang mendorong minat calon mahasiswa/I untuk berkuliah sehingga mampu bersaing dengan perguruan tinggi lainnya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data  yang  diperoleh  dari  kuisioner  yang  dibagikan  penulis  kepada  siswa  SMU/SMK  dengan  jumlah    80  responden. Penyelesaian masalah pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma C4.5 (Abdelsamea et al., 2022; Alam Jusia et al.,  2019;  Aswathy  &  Jagannath,  2020;  Dharma  et  al.,  2019;  Ouddai  et  al.,  2023;  Seyedan  &  Mafakheri,  2020; Tahirović  &  Krivić,  2023;  Yuli  Mardi,  2019).    Algoritma    C4.5    merupakan  salah    satu  metode  dalam  membuat decesion  tree  berdasarkan  training  sample  yang  telah  tersedia.  Algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  pada  klasifikasi pohon  keputusan  dari  pada  algoritma  lainnya.  Algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
memberikan  kesan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tepat  dan  dapat  diterima,  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe diskret serta numerik (Dr. V. Suma, 2020; Hakkoum et al., 2023; Srisook et al., 2022; Tolan et al., 2023; Zeng et al., 2019).
Beberapa  penelitian    sebelumnya    yang    menjadi    rujukan    penelitian    ini  diantaranya    :    Penelitian    Prediksi Minat  Calon  Mahasiswa  memilih  perguruan Tinggi  Menggunakan  Algoritma C4.5  dari  25  data  sampel  sebagai training  dataset    dengan    5    data    penilaian.    Hasil    dari    prediksi    pada    penelitian    ini  menghasilkan  akurasi  100% dengan 120 testing dataset. Penelitian kecenderungan calon mahasiswa memilih perguruan tinggi dengan menggunakan metode    analisis    faktor.    Berdasarkan    analisis    dan    pembahasannya  menyimpulkan  bahwa  dari  25  variabel menghasilkan  5  faktor  yang  mewakili  mereka  ,  yakni  faktor  kepercayaan  terhadap  lembaga,  faktor  biaya  pendidikan, faktor  layanan  dan  fasilitas,  faktor  promosi  internal,  serta  faktor aksebilitas.
Dari  penelitian  ini  nantinya  akan  memberikan model pola dalam bentuk decision tree agar dapat mengetahui model  marketing terhadap calon  mahasiswa/i  yang akan  mendaftar  ke  STIKOM Tunas  Bangsa dengan  melihat  faktor yang paling dominan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pendahuluan
Metodologi  penelitian  ini  akan    menggambarkan  bagaimana  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan.  Pengumpulan data  yang  akan  dibahas  diantaranya  lokasi    penelitian,    waktu    penelitian,    data    yang    akan    digunakan,    dan  proses pengolahan data. Proses penelitian akan digambarkan dalam bentuk flowchart dan di perkuat dengan penjelasan terkait dengan penelitian yang dilakukan.
Tahap  ini dimulai dengan data  yang  kita   miliki. Data  yang terkumpul dalam bentuk spreadsheet file excel 2007.xls dari  kuisioner  yang  telah  dibagikan  penulis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  merancang  sebuah  data  mentah menjadi  kumpulan  data  olahan  yang  sesuai  dengan  keinginan  dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk melihat pola minat lulusan SMU/SMK dalam melanjutkan kuliah.

## 2.1.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  beralamat  di  Jalan    jendral    Sudirman    No.1,2,&3, Kecamatan    Siantar    Barat,    Kota  Pematangsiantar,  Provinsi  Sumatera  Utara.  Penulis  melakukan  riset  selama  10  hari mulai 09 Juni  2022 sampai dengan 18 Juni 2022.

## 2.1.2 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  digunakan  untuk  menjelaskan  proses  kerja  dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian.  Alur penelitian ini akan digambarkan dalam sebuah rancangan flowchart pada gambar 1 berikut:
Gambar 1 menjelaskan rancangan penelitian untuk menentukan pola  minat  siswa  lulusan  SMU/SMK  untuk melanjutkan  kuliah  dengan menggunakan metode C4.5 yang terdiri dari :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880

## 1. Identifikasi Masalah
Mengidentifikasi masalah yang terkait dengan pola minat siswa lulusan SMU/SMK dalam melanjutkan kuliah.
2. Pengumpulan Data
Data pada penelitian ini diperoleh dengan cara  membagiakan  kuisioner  yang dibagikan  kepada para siswa lulusan SMU/SMK.
3. Menetapkan Metode
Menetapkan  metode untuk mencari  solusi  masalah. Pada penelitian  ini penulis menggunakan teknik data mining dengan algoritma C4.5.
4. Pengolahan Data
Data yang sudah dikumpul akan diolah agar  dapat digunakan
5. Menguji Data
Pengujian  Data  dilakukan  dengan  menggunakan  software  RapidMiner versi 5.3
6. Kesimpulan
Kesimpulan didapat dari penyelesaian masalah yang menjadi hasil dari penelitian ini
Berikut  ini  adalah  data  yang  didapat  dari  kuisioner  yang  telah  dibagikan  oleh  penulis  kepada  siswa  lulusan SMU/SMK  dalam bentuk .xls yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Awal Penelitian CM Kesesuaian Dengan Jurusan Akreditasi Biaya Kuliah Prospek Bekerja Fasilitas Lokasi Rekomen dasi Minat 1 Tidak Sesuai Unggul Mahal Ya Mendukung Dekat Tidak Tidak 2 Sesuai Unggul Mahal Ya Mendukung Dekat Tidak Tidak 3 Sesuai Unggul Terjangkau Ya Mendukung Dekat Tidak Tidak 4 Sesuai Unggul Terjangkau Ya Mendukung Jauh Pernah Tidak 5 Sesuai Unggul Terjangkau Ya Mendukung Dekat Pernah Tidak …. … … … … … … … … 80 Tidak Sesuai Unggul Terjangkau Ya Mendukung Dekat Pernah Minat
Data penelitian yang akan digunakan menggunakan Algoritma C4.5 dari tabel 1 tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Dataset Penelitian Field Data Kategorikal Data  Type Data Minat Label Nominal Kesesuaian dengan jurusan Atribut Nominal Akreditasi Atribut Nominal Biaya Kuliah Atribut Nominal Prospek Kerja Atribut Nominal Fasilitas Atribut Nominal Lokasi Atribut Nominal Rekomendasi Atribut Nominal

## 2.1.3 Prosedur Pengumpulan Data
Dalam upaya untuk  memperoleh data dan  informasi  yang diperlukan dalam penulisan skripsi ini penulis  membagikan kuisioner  kepada  siswa  lulusan  SMU/SMK  agar  dijawab.  Data  yang  diperoleh  yaitu  sejumlah  80  data  calon mahasiswa/i.  Adapun  atribut  yang  digunakan  ialah  :  Kesesuaian  Dengan  Jurusan,  Akreditasi,  Biaya  kuliah,  Prospek kerja, Fasilitas, Lokasi, Rekomendasi.

## 2.2 Analisis Data
Analisa data yang dilakukan pada penulisan ini terdiri dari :

## 2.2.1 Alat Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  software  RapidMiner  5.3  untuk  menguji  data  yang  sebelumnya  terlebih dahulu  diproses  menggunakan  microsoft  excel.  RapidMiner  merupakan  suatu  perangkat  lunak  yang  bersifat  terbuka. RapidMiner dapat digunakan untuk analisis prediksi.

## 2.2.2 Instrumen Penelitian
Dalam penelitian ini penulis  melakukan pengumpulan data dari kuisioner  yang sebelumnya telah dibagikan kemudian memproses data dengan algoritma C4.5 sehingga ditemukan pola  minat  siswa lulusan  SMU/SMK dalam  melanjutkan kuliah.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880

## 2.2.3 Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Untuk  rancangan  alur  ataupun  menentukan  pola  penelitian  yang  dilakukan  agar  memiliki  hasil  yang  sesuai  dengan harapan penulis, dibutuhkan  diagram aktifitas  kerja penelitian sebagai alur atau jalan dalam penelitian ini. Berikut ini ialah diagram aktifitas kerja penelitian yang dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Gambar  2  memaparkan  diagram  aktifitas  kerja  penelitian  ini  dengan  penjelasan    yaitu    peneliti    menganalisis masalah  yang  ada  pada  penerimaan mahasiswa  baru,  mengumpulkan  data  dari  koisioner  yang  dibagikan  kepada siswa/i  lulusan  SMU/SMK,  kemudian  mengekstra  data  dalam  bentuk  Ms.excel  dan  memvalidasi  data  dengan menggunakan RapidMiner untuk mengukur target error,  dari  hasil  informasi  yang  diberikan  aplikasi  Rapidminer maka  penulis membuat pola decision tree.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pendahuluan
Dalam  implementasi  hasil  akhir  dari  penerapan  Algoritma  C4.5  dibagi  ke  dalam  dua  tahap  yaitu  proses  perhitungan manual menggunakan Algoritma C4.5 dan  penyesuaian  hasil  perhitungan  manual  melalui  pengujian  menggunakan software  RapidMiner  5.3.  Data  yang  digunakan  adalah  hasil  kuesioner  yang tertera pada  tabel 1 sebagai  input untuk membuat  model aturan menggunakan Algoritma C4.5.

## 3.2 Pengolahan Data
Perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  memproleh  model  aturan  pohon keputusan data diuraikan sebagai berikut: Langkah 1:   Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan minat dan jumlah kasus untuk keputusan tidak minat.
Langkah 2:   Menghitung  Entropy  dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagikan  berdasarkan  kelas  atribut  dengan persamaan (1). Selanjutnya dilakukan perhitungan Gain untuk masing masing atribut dengan persamaan (2). Berikut ini adalah perhitungan nilai Entropy dan Gain.
1. Menghitung entropy Total:
Entropy [Total] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,896038233
2. Menghitung entropy dan gain Kesesuaian dengan jurusan : a. Entropy :
[Kesesuaian – Sesuai] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,657272979

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
[Kesesuaian – Tidak Sesuai] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,999010271 b. Gain :
[Kesesuaian Jurusan] (( )                )     (( )              ) = 0,123428918 3. Menghitung entropy dan gain Akreditasi :
a. Entropy :
[Akreditasi – Unggul] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,927926262
[Akreditasi – Baik] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,619382195
b. Gain :
[Akreditasi] (( )                )     (( )              ) = 0,018250382
4. Menghitung entropy dan gain Kesesuaian dengan jurusan : a. Entropy :
[Kesesuaian – Sesuai] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,657272979
[Kesesuaian – Tidak Sesuai] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,999010271
b. Gain :
[Kesesuaian Jurusan] (( )                )     (( )              ) = 0,123428918
5. Menghitung entropy dan gain Akreditasi :
a. Entropy :
[Akreditasi – Unggul] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,927926262
[Akreditasi – Baik] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,619382195
b. Gain :
[Akreditasi] (( )                )     (( )              ) = 0,018250382
6. Menghitung entropy dan gain Biaya Kuliah : a. Entropy :
[Biaya Kuliah – Terjangkau] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,706274089
[Biaya Kuliah – Murah] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,99631652
b. Gain :
[Biaya Kuliah] (( )                )     (( )             ) = 0,088249293
7. Menghitung entropy dan gain Prospek Bekerja : a. Entropy :
[Prospek Bekerja – Ya] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,89049164
[Prospek Bekerja – Tidak] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 1 b. Gain :
[Prospek Bekerja] (( )               )     (( )    ) = 0.002808883
8. Menghitung entropy dan gain Fasilitas
a. Entropy :
[Fasilitas – Mendukung] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,913847287
[Fasilitas – Tidak] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0
b. Gain :
[Fasilitas] (( )                )     (( )    ) 0,02788331
9. Menghitung entropy dan gain Lokasi : a. Entropy :
[Lokasi – Jauh] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,9090225156
[Lokasi – Dekat] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,884115122

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
b. Gain :
[Lokasi] (( )                 )     (( )              ) = 0,02788331
10. Menghitung entropy dan gain Rekomendasi : a. Entropy :
[Rekomendasi – Pernah] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0,598100125 [Rekomendasi – Tidak] (( ) ( ))     (( ) ( )) = 0.938315352
b. Gain :
[Rekomendasi] (( )                )     (( )              ) = 0,24123915
Dibawah ini merupakan hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang akan ditunjukan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan nilai entropy dan gain Jml Kasus Ya  Tidak Entropy Gain (S) (S1)  (S2) Node 1 80 55 25 0.896038233 Kesesuaian Dengan Jurusan Sesuai 53 44 9 0.657272979 Tidak Sesuai 27 13 14 0.999010271 0.123428918 Akreditasi Unggul 67 44 23 0.927926262 Baik 13 11 2 0.619382195 Cukup 0 0 0 0 0.018250382 Biaya Kuliah Terjangkau 52 42 10 0.706274089 Mahal 28 13 15 0.99631652 0.088249293 Prospek Bekerja Ya 78 54 24 0.89049164 Tidak 2 1 1 1 0.002808883 Fasilitas Mendukung 76 51 25 0.913847287 Tidak 4 4 0 0 0.02788331 Jarak Jauh 37 25 12 0.909022156 Dekat 43 30 13 0.884115122 0.000403607 Rekomendasi Pernah 49 44 5 0.475431646 Tidak 31 11 20 0.938315352 0.24123915
Berdasarkan  tabel  3  proses  pemodelan  pohon  keputusan  berdasarkan  hasil    perhitungan    algoritma    C4.5    dari pehitungan  node 1 diperoleh  pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Pohon keputusan node 1
Langkah 3: Dari hasil perhitungan pada Tabel 3 diperoleh nilai atribut tertinggi adalah Rekomendasi dengan gain sebesar  0.24123915.  Maka  atribut  rekomendasi  dipilih  sebagai  node  akar.  Untuk  kelas  atributnya  pernah  dan  tidak pernah  belum  diperoleh  hasilnya,  maka  perlu  di  lakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Hasil  perhitungannya  dapat  dilihat pada tabel 4 berikut ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.1
Hasil  perhitungan  pada  tabel  5,  atribut  yang  menjadi  node  cabang  dari  Rekomendasi  =  pernah,  kesesuaian dengan  jurusan  memiliki  nilai  gain  tertinggi  sebesar  0.206778515.  Hasil  perhitungan  dari  node  1.1  diperoleh  pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini:
Gambar 4. Pohon keputusan node 1.1
Untuk  nilai  kelas  atribut  sesuai  sudah  memperoleh  satu  keputusan  yaitu  minat,  sehingga  tidak  perlu  dilakukan perhitungan  lagi  dan  kelas  atribut  tidak  sesuai  masih  perlu  dilakukan  perhitungan.    Berikut  ini  hasil  perhitungan Rekomendasi = pernah dan kesesuaian dengan jurusan = tidak sesuai, ditunjukkan pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 1.1.1 Jml Kasus Ya Tidak Entropy Gain (S) (S1)  (S2) Kesesuaian - Tidak Sesuai 14 9 5 0.940285959 Unggul 11 6 5 0.994030212 Baik 3 3 0 0 Akreditasi Cukup 0 0 0 0 0.159262221 Terjangkau 9 8 1 0.503258335 Biaya Kuliah Mahal 5 1 4 0.721928095 0.358931281 Kesesuaian - Tidak Sesuai 14 9 5 0.940285959 Prospek Bekerja Ya 14 9 5 0.940285959 Tidak 0 0 0 0
Jml Kasus Ya  Tidak Entropy Gain (S) (S1)  (S2) Rekomendasi – Pernah 49 44 5 0.475431646 Kesesuaian Dengan Jurusan Sesuai 35 35 0 0 Tidak Sesuai 14 9 5 0.940285959 0.206778515 Akreditasi Unggul 40 35 5 0.543564443 Baik 9 9 0 0 Cukup 0 0 0 0 0.03170557 Biaya Kuliah Terjangkau 38 37 1 0.175565026 Mahal 11 7 4 0.945660305 0.126988088 Prospek Bekerja Ya 48 43 5 0.482066148 Tidak 1 1 0 0 0.003203583 Fasilitas Mendukung 47 42 5 0.488908591 Tidak 2 2 0 0 0.006478508 Lokasi Jauh 19 17 2 0.485460761 Dekat 30 27 3 0.468995594 0.184261368

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Jml Kasus Ya Tidak Entropy Gain (S) (S1)  (S2) 0 Mendukung 13 8 5 0.961236605 Fasilitas Tidak 1 1 0 0 0.047709111 Jauh 3 1 2 0.918295834 Lokasi Dekat 11 8 3 0.845350937 0.184261368
Hasil  perhitungan  pada  tabel  5,  atribut  yang  menjadi  node  cabang  dari  Rekomendasi  =  pernah  dan  kesesuaian dengan jurusan = tidak sesuai, biaya  kuliah  memiliki nilai  gain tertinggi sebesar 0.358931281. Hasil perhitungan dari node 1.1.1 diperoleh pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5 . Pohon keputusan node 1.1.1
Untuk  nilai  pada  kelas  atribut  mahal,  jumlah  keputusan  minat  =  1  dan  tidak  =  4  oleh  karena  itu  kelas  atribut mahal  ditetapkan  memiliki  nilai  tidak.  Nilai  pada  kelas  terjangkau  belum  diperoleh  hasilnya,  maka  perlu  di  lakukan perhitungan lebih lanjut. Berikut ini hasil perhitungan rekomendasi  = pernah, kesesuaian dengan jurusan = tidak sesuai, dan biaya kuliah = terjangkau dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 1.1.1.1
Jml Kasus Ya Tidak Entropy Gain (S) (S1) (S2) Biaya Kuliah-Terjangkau 9 8 1 0.503258335 Akreditasi Unggul 6 5 1 0.650022422 Baik 3 3 0 0 Cukup 0 0 0 0 0.069910054 Prospek Bekerja Ya 9 8 1 0.503258335 Tidak 0 0 0 0 0 Fasilitas Mendukung 8 7 1 0.543564443 Tidak 1 1 0 0 0.020089941 Lokasi Jauh 2 1 1 1 Dekat 7 7 0 0 0.184261368
Hasil  perhitungan  pada  Tabel  6,  atribut  yang  menjadi  node  cabang  dari  rekomendasi  =  pernah,  kesesuaian dengan  jurusan  =  tidak  sesuai,  dan  biaya  kuliah  =    terjangkau,    lokasi  memiliki    nilai    gain  tertinggi    sebesar 0.184261368.  Nilai  atribut  dekat  memperoleh  satu  keputusan  yaitu  minat  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan lebih  lanjut,  nilai  atribut  jauh  memiliki  nilai  minat  =  1  dan  tidak  =  1.  Hasil  perhitungan  dari  node  1.1.1.1  diperoleh pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Gambar 6. Pohon keputusan node 1.1.1.1
Untuk  node  1.2  dengan  node  cabang  Rekomendasi  =    tidak    pernah  memiliki  hasil  perhitungan  seperti  tabel  7 berikut :
Tabel 7. Hasil Perhitungan Node 1.2 Jml Kasus Minat  Tidak Entropy Gain (S) (S1) (S2) Rekomendasi- Tidak 31 11 20 0.938315352 Kesesuaian Dengan Jurusan Sesuai 17 7 11 0.933476405 Tidak Sesuai 13 4 9 0.89049164 0.052976958 Akreditasi Unggul 27 8 19 0.876716289 Baik 4 3 1 0.811278125 Cukup 0 0 0 0 0.070042697 Biaya Kuliah Terjangkau 14 5 9 0.940285959 Mahal 17 6 11 0.936667382 -0.02994417 Prospek Bekerja Ya 30 11 19 0.948078244 Tidak 1 0 1 0 0.020820278 Fasilitas Mendukung 29 9 20 0.893571102 Tidak 2 2 0 0 0.102393999 Jarak Jauh 18 8 10 0.99107606 Dekat 13 3 10 0.779349837 0.036027708
Hasil  perhitungan    pada    Tabel    7,    atribut    yang    menjadi    node  cabang  dari  rekomendasi  =  tidak  pernah  , fasilitasi memiliki nilai gain tertinggi sebesar  0.102393999.  Hasil  perhitungan  dari  node 1.1.1.1  diperoleh  pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Nilai atribut tidak memiliki satu keputusan yaitu minat, untuk atribut mendukung memiliki nilai 9 minat dan 20 tidak sehingga diputuskan nilai atribut mendukung ialah tidak. Berdasarkan pohon keputusan pada gambar 4.5. terdapat 6 (enam) rules yang dapat di jadikan sebagai referensi dalam menganalisis pola minat siswa lulusan SMU/SMK untuk melanjutkan kuliah yaitu 3 (tiga) rules keputusan minat dan 3 (tiga) rules keputusan tidak,
1. Jika Rekomendasi = Pernah, dan Kesesuaian Dengan Jurusan = Sesuai maka hasilnya Minat.
2. ika Rekomendasi = Pernah, Kesesuaian Dengan Jurusan = Tidak, dan Biaya Kuliah = Mahal maka hasilnya Tidak.
3. Jika Rekomendasi = Pernah, Kesesuaian Dengan Jurusan = Tidak, Biaya Kuliah = Terjangkau, dan Lokasi = Dekat maka hasilnya Minat.
4. Jika Rekomendasi = Pernah, Kesesuaian Dengan Jurusan = Tidak, Biaya Kuliah = Terjangkau, dan Lokasi = Jauh maka hasilnya Tidak.
5. Jika Rekomendasi = Tidak, dan Fasilitas = Mendukung maka hasilnya Tidak.
6. Jika Rekomendasi = Tidak, dan Fasilitas = Tidak maka hasilnya Minat.
3.3 Pengolahan Data Menggunakan Software Rapidminer 5.3.
Hasil  perhitungan    manual  telah    di    dapatkan  sebelumnya,    maka  selanjutnya  melakukan  pengujian  menggunakan Software Rapidminer 5.3 dengan urutan proses sebagai berikut :
a. Langkah 1 : Membuka software RapidMiner, dimana tampilan utamanya dapat kita lihat pada Gambar 8.
Gambar 8 . Tampilan utama RapidMiner Studio 5.3.
b. Langkah  2:  Pilih  New  Process  untuk  membuat  proses  baru  dan  melakukan pengujian data. Berikut ini adalah tampilan New Process yang ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9 . Tampilan new process
c. Langkah 3 : Gunakan operator Read Excel untuk menginput data yang akan diuji. Untuk menemukan operator kita dapat  mencarinya    dengan    mengetikkan  “nama_operator”  yang  dicari  pada  kolom  [filter]  di  bagian  Operators. Selanjutnya  drag  and  drop  operator  Read  Excel  ke  lembar  kerja  main  process.  Tahapan  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 10 berikut ini :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
d. Langkah 4 :Menginput data excel pada operator Read Excel. Berikut ini adalah tahapan input data yang ditampilkan pada Gambar 11 dibawah ini :
Gambar 11 . Tampilan import data tahap 1
Gambar 11 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut  :  pilih Import Configuration Wizard yang terdapat pada sub parameter Read  Excel .  Kemudian  akan  muncul  tampilan  jendela Data  Import  Wizard ,  lalu  pada  bagian  look  in  pilih tempat kita  menyimpan data.  Selanjutnya pilih  file  name data  yang akan digunakan  lalu klik Next. Berikut ini adalah tampilan data yang diimport:
Gambar 12 . Tampilan import data tahap 2
Gambar  12  diatas,  menunjukkan  isi  data  yang  akan  di  proses.  Pilih  sheet  data  serta  seleksi  data  yang  akan  di proses lalu klik next. Selanjutnya akan muncul tampilan hasil seleksi yang ditunjukkan pada Gambar 13 lalu klik Next.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Pada  import  data  tahap  4  dilakukan  pemilihan  tipe  data  dan  menentukan  tipe  data  “label”  dapat  dilihat  pada Gambar 14, lalu pilih Finish.
Gambar 14 . Tampilan import data tahap 4
e. Langkah    5  :    Data    yang    sudah    berhasil    diimport    kemudian    diolah    ke    dalam  decision  tree  dengan  model pengolahan  data  sebagai  berikut  :  Proses  tahap  awal  pemodelan  pengolahan  data  yaitu  dengan  menambahkan operator X Validation seperti pada Gambar 15.
Gambar 15. Input Operator x Validation
Lalu menghubungkan operator read excel dengan operator X validation seperti pada Gambar 16.
Gambar 16. Koneksivitas antara data dan model pohon keputusan (1)
Pada proses tahap kedua yaitu membuat aturan model pohon keputusan  didalam  operator  X  validation  dengan cara  double  klik  pada  operator  X validation, kemudian  akan tampil  halaman operator validation  yang terbagi atas area training dan testing yang ditunjukkan pada Gambar 17 berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Gambar 17 . Koneksivitas antara data dan model pohon keputusan (2)
Selanjutnya drag and drop operator Set Role dan decision tree pada area training, operator Apply Model dan operator performance (classification) pada area testing kemudian hubungkan setiap operator seperti pada Gambar 17. Agar  didapat    hasil    yang    sesuai    antara    perhitungan    manual    dengan    hasil    pengujian  menggunakan software RapidMiner ,   perlu   dilakukan   penyesuaian   terhadap parameter  pada decision  tree .  Untuk  penyesuaian  terhadap parameters dapat dilihat pada Gambar 18 berikut.
Gambar 18 . Parameter Decision Tree
f. Langkah  6:  Setelah  semua  data  dan  operator  model  pohon  keputusan  berhasil  terkoneksi  (tidak  ada error pada koneksi  operator  di  halaman validation maupun process )  kemudian  klik  tombol  Run  pada  toolbox  untuk memperoleh hasil klasifikasi pohon keputusan Algoritma C4.5.

## 3.4 Hasil Pengolahan Data
Hasil pengolahan data dengan model pohon keputusan sesuai dengan software RapidMiner, dapat dilihat pada Gambar 19 sebagai berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Gambar  19  merupakan  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada  RapidMiner,    penyederhanaan    dari    gambar diatas  dapat  dilihat  pada  Rule Decission Tree gambar 20 berikut:
Gambar 20 . Rule Decision Tree pada RapidMiner
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan  software  RapidMiner  dengan  operator  X  Validation  diperoleh nilai  accuracy  yaitu  sebesar  80%  dan  classification_error  sebesar  16.96%  artinya  bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat kebenarannya mendekati 100%, seperti yang terlihat pada Gambar 21.
Gambar 21 . Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 21 dapat dijelaskan bahwa label Tidak mempunyai nilai 13 dengan Class Precision sebesar 62.86% dan prediksi label Minat mempunyai nilai 42 dengan Class Precision sebesar 93.33%.

## 3.5 Pembahasan
Hasil yang dilakukan peneliti dalam perhitungan Algoritma C4.5 diperoleh 6 model aturan atau rule untuk siswa lululan SMU/SMK  untuk  kulih  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Model  aturan  dalam    bentuk  pohon  keputusan yang  diperoleh  oleh  peneliti  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.17.  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan  software RapidMiner didapat nilai accuracy sebesar 80.00%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenarannya mendekati 100%. Parameters yang digunakan pada decision tree telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan  pada  RapidMiner  yaitu  information  gain,  maksimal  depth  =  20,  confidance  =  0,25,  minimal  gain  =  0,1, minimal leaf size = 1, minimal size for split= 2, number of pruning alt = 3. Artinya hasil proses yang dilakukan peneliti pada  perhitungan  Algoritma  C4.5  dan  Rapidminer  diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner  dapat  dikatakan    berhasil    dan    dapat    menemukan    pohon  keputusan    pada    kasus    analisis    pola    minat siswa  lulusan  SMU/SMK untuk melanjutkan kuliah di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa ada  enam  (6)  pola  yang  dihasilkan  pada kasus  peminatan  terhadap  calon mahasiswa yang akan berkuliah di STIKOM Tunas Bangsa, dimana tiga (3) dari rules tersebut  menghasilkan keputusan  minat dan tiga (3)  rules menghasilkan keputusan tidak minat.  Salah satu rules yang dihasilkan ialah Jika Rekomendasi = Pernah, dan Kesesuaian Jurusan = Sesuai, maka hasilnya Minat. Rekomendasi dari orang  sekitar  menjadi  faktor  pendukung  utama  untuk  siswa  lulusan SMU/SMK  untuk  melanjutkan  kuliah  di STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar.

## REFERENCES
Abdelsamea,  M.  M.,  Zidan,  U.,  Senousy,  Z.,  Gaber,  M.  M.,  Rakha,  E.,  &  Ilyas,  M.  (2022).  A  survey  on  artificial intelligence  in  histopathology  image  analysis. Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and  Knowledge Discovery , 12 (6), 1–44. https://doi.org/10.1002/widm.1474 Adenuddin Alwy, M. (2022). Manajemen Sumber Daya Manusia Di Era Digital Melalui Lensa Manajer Sumber Daya Manusia  Generasi  Berikutnya. SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya,  Teknologi,

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 581-595 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4880
Dan Pendidikan , 1 (10), 2265–2276. https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i10.334 Alam Jusia, P., Muhammad Irfan, F., & Dinamika Bangsa Jambi Jl Jend Sudirman Thehok Jambi, S. (2019). Clustering Data  Untuk  Rekomendasi  Penentuan  Jurusan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal  IKRA- ITH Informatika , 3 (3), 75.
Anggraeni, L. D., Toby, Y. R., & Rasmada, S. (2021). Analisis Asupan Zat Gizi Terhadap Status Gizi Balita. Faletehan Health Journal , 8 (02), 92–101. https://doi.org/10.33746/fhj.v8i02.191 Aswathy,  M.  A.,  &  Jagannath,  M.  (2020).  Performance  Analysis  of  Segmentation  Algorithms  for  the  Detection  of Breast Cancer. Procedia Computer Science , 167 , 666–676. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.333 Dharma,  R.,  Harahap,  A.  S.  H.,  Dalimunthe,  L.,  &  Defit,  S.  (2019).  Sistem  Pembuatan  Keputusan  Penetapan  Calon Sertifikasi  Dosen  Menggunakan  Analitical  Hierarchy  Process  (AHP). Prosiding  Seminar  Nasional  Riset Information Science (SENARIS) , 1 (September), 130. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.16 Dr. V. Suma. (2020). Data Mining based Prediction of Demand in Indian Market for Refurbished Electronics. Journal of Soft Computing Paradigm , 2 (3), 153–159. https://doi.org/10.36548/jscp.2020.3.002 Hakkoum,  H.,  Idri,  A.,  Abnane,  I.,  &  Fernades-Aleman,  J.  (2023).  Does  Categorical  Encoding  Affect  the Interpretability of a Multilayer Perceptron for Breast Cancer Classification? Proceedings Ofthe 12th International Conference on Data Science, Technology and Applications (DATA 2023) , Data , 351–358. https://doi.org/10.5220/0012084800003541
Joni, J., Rosario, M., & Pahlevi, M. R. (2021). Perancangan Sistem Informasi Peminjaman Barang Pada Chara Center Jambi. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Sistem Informasi , 3 (2), 168–181.
M.SYARIFUDDIN  YUSUF.  (2021).  IMPLEMENTASI  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP) DALAM KELAYAKAN PENGAJUAN KREDIT PADA BMT UMMAT SEJAHTERA ABADI JEPARA. Jurnal Al-Ilmi , 13 (1), 110–117.
Nathan,  A.  J.,  &  Scobell,  A.  (2012).  Model  Algoritma  K-nearest  Neighbor  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa. Foreign Affairs , 91 (5), 1–9.
Ninh, D. B., He, J., Trung, V. T., & Huy, D. P. (2020). An effective random statistical method for Indoor Positioning System using WiFi fingerprinting. Future Generation Computer Systems , 109 , 238–248. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.03.043
Ouddai,  G.,  Hamdi,  I.,  &  Ghezala,  H.  Ben.  (2023).  A  Comparative  Study  of  BRISK,  ORB  and  DAISY  Features  for Breast  Cancer  Classification. International  Conference  on  Pattern  Recognition  Applications  and  Methods , 1 (Icpram), 964–970. https://doi.org/10.5220/0011902200003411
Ramdhan,  N.  A.,  &  Nufriana,  D.  A.  (2019).  Rancang  Bangun  Dan  Implementasi  Sistem  Informasi  Skripsi  Oline Berbasis  WEB. Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information  Technology  Journal  of  UMUS , 1 (02),  1–12. https://doi.org/10.46772/intech.v1i02.75
Seyedan,  M.,  &  Mafakheri,  F.  (2020).  Predictive  big  data  analytics  for  supply  chain  demand  forecasting:  methods, applications, and research opportunities. Journal of Big Data , 7 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-020-00329-2 Sholihin, I., & Ariyani, F. (2023). Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Anggota Baru Berbasis Web Pada UKMI Ar-Rahman  Universitas  Teknokrat  Indonesia. Jurnal  Data  Mining  Dan  Sistem  Informasi , 4 (1),  23. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v4i1.2618
Srisook, N., Tuntoolavest, O., Danphitsanuparn, P., Pattana-anake, V., & Joseph, F. J. J. (2022). Convolutional Neural Network  Based  Nutrient  Deficiency  Classification  in  Leaves  of  Elaeis  guineensis  Jacq. International  Journal  of Computer Information Systems and Industrial Management Applications , 14 , 19–27.
Tahirović, E., & Krivić, S. (2023). Interpretability and Explainability of Logistic Regression Model for Breast Cancer Detection. Proceedings Ofthe 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART2023) , 3 (Icaart), 161–168. https://doi.org/10.5220/0011627600003393
Tolan,  J.,  Yang,  H.-I.,  Nosarzewski,  B.,  Couairon,  G.,  Vo,  H.,  Brandt,  J.,  Spore,  J.,  Majumdar,  S.,  Haziza,  D., Vamaraju, J., Moutakanni, T., Bojanowski, P., Johns, T., White, B., Tiecke, T., & Couprie, C. (2023). Sub-meter resolution  canopy  height  maps  using  self-supervised  learning  and  a  vision  transformer  trained  on  Aerial  and GEDI Lidar . Yekti  Pawestri,  A.  (2022). Implementasi  Text  Mining  Dalam  Perbaikan  Kualitas  Aplikasi  Google  Classroom Berdasarkan Review Pengguna . 1–62.
Yuli  Mardi.  (2019).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining  merupakan  bagian  dari tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal  Edik  Informatika. Jurnal  Edik  Informatika , 2 (2), 213–219.
Zeng,  J.,  Ben,  K.,  Li,  X.,  &  Zhang,  X.  (2019).  Fast  code  clone  detection  based  on  weighted  recursive  autoencoders. IEEE Access , 7 , 125062–125078. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2938825