## Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stikom Tunas Bangsa Prodi Sistem Informasi Dengan Menggunakan Algoritma C4.5
Lydia Yohana Lumban Gaol 1 , M. Safii 2 , Dedi Suhendro 3
1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 2,3 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 lydiayohana.lgaol@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Graduation  is  an  important  element  in  an  accreditation  assessment  process  of  an institution  or  university.  It  is  important  to  find  out  information  about  the  predictions  of student graduation in the Information Systems Study Program at STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, so that students who cannot graduate on time can be identified earlier. The  application  of  data  mining  can  be  used  to  predict  student  graduation.  Method  that often  used  to  predict  student  graduation  is  classification  method.  This  research  using C4.5 Algorithm. Data that used as training data are from alumni of Information Systems Study Program at STIKOM Tunas Bangsa and the final level student data of Information Systems  Study  Program  at  STIKOM  Tunas  Bangsa  used  as  testing  data.  Through  this research, it is expected that the results can provide information on predictions of student graduation  on  time  and  as  a  suggestion  for  the  university  in  making  good  decisions  for improvement in the future.
Keywords : Prediction, Graduation, Data mining, C4.5 Algorithm

## Abstrak
Kelulusan merupakan salah satu elemen penting dalam proses penilaian akreditasi suatu institusi  atau  perguruan  tinggi.  Penting  untuk  mengetahui  informasi  mengenai  prediksi kelulusan  mahasiswa  di  Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar,  sehingga  sejak  dini  dapat  diidentifikasi  mahasiswa  yang  tidak  dapat lulus  tepat  waktu.  Penerapan  data  mining  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap kelulusan mahasiswa.  Metode yang sering digunakan untuk melakukan prediksi kelulusan  mahasiswa  adalah  metode  klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini  Algoritma  yang digunakan  Algoritma  C4.5.  Adapun  data  yang  digunakan  sebagai  data  training  adalah alumni prodi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa dan data mahasiswa tingkat akhir prodi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa digunakan sebagai data testing. Dengan adanya  penelitian  ini,  diharapkan  hasilnya  dapat  memberikan  informasi  mengenai prediksi  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  dan  masukan  bagi  pihak  perguruan  tinggi dalam membuat kebijakan demi perbaikan di masa yang akan datang.
Kata Kunci : Prediksi, Kelulusan, Data mining, Algoritma C4.5

## 1. Pendahuluan
STIKOM  Tunas Bangsa merupakan  salah satu perguruan  tinggi  IT  yang  terdapat di  kota  Pematangsiantar.  STIKOM  Tunas  Bangsa  sudah  berdiri  sejak  tahun  2014. Adapun  Program  Studi  yang  berada  dibawah  naungan  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar  antara  lain,  Program  Studi  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi.  Setiap  5  tahun  sekali,  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  selalu melakukan pembaharuan akreditasi kampus. Kelulusan merupakan salah satu elemen penting  dalam  proses  penilaian  akreditasi  suatu  institusi  atau  perguruan  tinggi.  Jika mahasiswa dapat lulus tepat waktu maka akan membantu proses penilaian akreditasi
suatu  perguruan  tinggi  [1].  Keuntungan  bagi  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu adalah  mereka  dapat  segera  bekerja  setelah  lulus  tanpa  perlu  terikat  pada  dunia Pendidikan.  Yang  menjadi  kendala  adalah  waktu  kelulusan  mahasiswa  tidak  selalu dapat dideteksi  sejak dini. Hal  tersebut berdampak  terjadinya  keterlambatan  lulusan mahasiswa.  Pentingnya  untuk  mengetahui  informasi  mengenai  prediksi  kelulusan mahasiswa  Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STIKOM  Tunas  Ban gsa Pematangsiantar,  sehingga  sejak  dini  dapat  diidentifikasi  mahasiswa  yang  akan gagal atau tidak dapat lulus tepat waktu. Dengan mengetahui hasil prediksi tersebut, sehingga  dapat  diberikan  beberapa  alternatif  pilihan  untuk  melakukan  peningkatan kemampuan melalui bimbingan yang sifatnya khusus.
Penerapan Data  mining dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar. Data  mining adalah  gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang menyatukan  Teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik, database , dan visualiasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang  besar. Data  mining sendiri  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan tugas  yang  dilakukannya,  yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi  dan pengklusteran  [2].  Metode  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi kelulusan  mahasiswa  adalah  metode  klasifikasi.  Dimana  metode  klasifikasi merupakan  pendekatan  untuk  menjalankan  fungsi  klasifikasi  dalam data  mining yaitu  menggolongkan  data  [1].  Beberapa  metode  dan  teknik  yang  digunakan  dalam klasifikasi  dan  estimasi  dapat  juga  digunakan  (untuk  keadaan  yang  tepat)  untuk prediksi  atas  informasi  yang belum diketahui  [2].  Adapun beberapa  Algoritma  yang dapat digunakan antara  lain  adalah  Algoritma Decision Tree C4.5, Artificial Neural Networks  (ANN),  K-Nearest  Neighbour  (KNN),  Naïve  Bayes, Algoritma  Genetika , Rough Set, Metode Berbasis  Aturan , Memory Based Reasoning, dan Support  Vector Machine.
Pada  penelitian  yang  ini,  metode  yang  akan  digunakan  oleh  peneliti  adalah adalah  Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  sendiri  sudah  banyak  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  pada  data  yang  memiliki  atribut  numerik  maupun  kategorial. Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu.  Eko  Prasetiyo  Rohmawan  (2018)  melakukan  penelitian, yaitu  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode Decision Tree dan Artificial  Neural  Network ,  diperoleh  nilai  akurasi  dengan  melakukan pengujian  dengan  metode Decision  Tree adalah  sebesar  74,51%  dan  pengujian dengan  menggunakan Artificial  Neural  Network sebesar  79,74%.  Penelitian  yang sama  juga  pernah  dilakukan  oleh  Ratna  Puspita  Sari  Putri  (2018),  yaitu  penerapan Algoritma  C4.5  pada  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Informatika. Pada  penelitian  ini  diperoleh  atribut  yang  paling  dominan  dalam  kelulusan mahasiswa  adalah  IPK.  Dan  diperoleh  nilai precision 63,93%, recall 60.73%  dan akurasi 60.52%.
Perlu  dilakukan  evaluasi  dengan  melakukan  perhitungan  terhadap  kinerja  dari pohon  keputusan  yang  telah  dibangun  sebelumnya.  Pengukuran  kinerja  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix.  Confusion  matrix diperoleh  dengan membandingkan  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  aplikasi  dengan  hasil  yang sebenarnya.  Untuk  mengukur  kinerja  dari  pohon  keputusan  digunakan precision , recall dan  akurasi.  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan  penelitian  terhadap prediksi  kelulusan  mahasiswa  terkhusus  pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  di STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5. Dilakukan pengukuran terhadap pohon keputusan yang terbentuk untuk memperoleh nilai precision , recall dan  akurasinya.  Sebagai data  training yang  akan  digunakan oleh peneliti adalah data alumni mahasiswa yang berasal dari Program Studi Sistem Informasi  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  Angkatan  2014  dan  2015.
Sedangkan  untuk data  testing yang  akan  digunakan  adalah  data  mahasiswa  tingkat akhir  Angkatan  2016.  Dari  hasil  pengolahan data  training dan data  testing dapat diketahui  informasi  kelulusan  mahasiswa  yang  dapat  dijadikan  dasar  dalam pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan  jumlah  lulusan  di  Program  Studi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  penggalian  atau  penambangan  informasi untuk  menemukan  informasi  yang  tidak  ditemukan  sebelumnya  dari  sekumpulan data besar (big data) atau repository database lainnya [3].
Data  Mining  bukan  sekedar  terkumpul  data  saja  tetapi  mencangkup  analisis  dan prediksi  dari  informasi  yang  ingin  ditampilkan.  Data  yang  dikumpulkan  disimpan dalam  database  kemudian  diproses  sehingga  dapat  dijadikan  untuk  pengambilan keputusan dalam melihat informasi yang akan di gunakan [4].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  pertama  sekali  diperkenalkan  oleh  Quinlan  pada  tahun  1993. Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  Algoritma  ID3  ( Iterative Dichotomiser 3).  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan dalam membentuk sebuah pohon keputusan. Dimana metode poho n keputusan dapat mengubah  kumpulan  data  yang  sangat  besar  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang dapat  merepresentasikan  aturan  [5].  Adapun  kelebihan  dari  Algoritma  C4.5 dibandingkan  dengan  algoritma  ID3  adalah  mampu  mengatasi  nilai  yang  hilang ( missing value ),  mampu  mengatasi  data  yang  bertipe  kontinu,  dan  melakukan pemangkasan  pohon  ( prunning tree )  [6].  Tahapan-tahapan  pembuatan  pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5 antara lain sebagai berikut [5].
a) Menyiapkan data training
Data  berasal  dari  data  yang  sudah  dikumpulkan  sebelumnya  dan  di kelompokkan kedalam kelas tertentu.
b) Menentukan akar dari pohon Akar  di  pilih  dari  atribut  dengan  cara  menghitung  nilai gain dari  semua atribut,  dan  nilai gain yang  paling  besar  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum  menghitung  nilai gain ,  sebaiknya  hitung  nilai entropy terlebih dahulu.  Berikut  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  menghitung  nilai entropy : ( )   ∑ (1) Keterangan : S = himpunan kasus n = jumlah partisi S
pi = proporsi Si terhadap S
c) Hitung nilai gain dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
(    )          ( )   ∑ (  ) (2) Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Atribut n = Jumlah Partisi Atribut A
| Si |= Jumlah Kasus pada partisi ke-i
| S | = Jumlah Kasus dalam S
d) Kemudian  ulangi  langkah  kedua  sampai  semua record terpartisi  secara sempurna.
e) Proses partisi pohon keputusan akan berhenti jika :
a. Semua record pada simpul N mendapatkan kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record didalam cabang yang kosong.

## 2.3. Pohon Keputusan ( Decision Tree)
Pohon  keputusan  menggunakan  struktur  representasi  pohon  ( tree )  dimana  setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai atribut dan daun merepresentasikan  kelas  [7].  Pohon  keputusan  merupakan  representasi  sederhana dari  teknik  klasifikasi  untuk  sejumlah  kelas  berhingga,  dimana  simpul  internal maupun  akar ditandai dengan nama atribut,  rusuk-rusuknya diberi label  nilai  atribut yang mungkin dan simpul daun ditandai dengan kelas-kelas yang berbeda [5].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini, untuk mengetahui mahasiswa dapat lulus tepat  waktu adalah lama  studi.  Jika  Lama  studi  mahasiswa  adalah  ≤  4  tahun,  maka  dapat  diketahui bahwa  mahasiswa  tersebut  lulus  tepat  waktu  ( Yes ).  Jika  Lama  studi  mahasiswa adalah  > 4  tahun, maka dapat diketahui bahwa  mahasiswa  tersebut  tidak  lulus  tepat waktu ( No ). Oleh karena itu, kriteria lama studi digunakan sebagai label. Rumus untuk mencari entropy adalah sebagai berikut. A. Perhitungan mencari Entropy ( )   ∑ maka :
Entropy (Total) = ( (   ) ( (   ) ))   ( (  ) ( (  ) )) Entropy (Total) = ( ( ))   ( ( )) = 0.468995594 Tabel 1. Entropy total kasus Total Kasus Lama Studi Entropy ≤ 4 Tahun (Ya)  > 4 Tahun (Tidak) 200 180 20 0.468995594 1. Perhitungan entropy IPK
Sebelum menghitung entropy untuk IPK diperlukan untuk melakukan pengelompokan IPK yang akan dibagi menjadi 3 kategori yaitu tinggi sangat memuaskan dan rendah. Untuk IPK kurang dari 2,75 akan masuk kategori memuaskan. Untuk IPK yang berada diantara 2,76 – 3,50 akan masuk kategori sangat memuaskan. Dan untuk IPK yang berada diatas 3,50 akan masuk kategori cumlaude .
Entropy (IPK, Cumlaude ) = ( ( ))   ( ( )) = 0.205592508 Entropy (IPK, Sangat memuaskan) = ( ( ))   ( ( )) = 0.385285119 Entropy (IPK, Memuaskan) = ( ( ))   ( ( )) =
0.863120569
2. Perhitungan entropy Status mahasiswa
Entropy (Status Mahasiswa, Lulus) = ( ( ))   ( ( )) = 0.525935984 Entropy (Status Mahasiswa, Aktif) = ( ( ))   ( ( )) =
0.405020133
3. Perhitungan entropy Absensi
Sebelum dilakukan perhitungan entropy untuk absensi terlebih dahulu dilakukan pengelompokan absensi. Untuk nilai absensi yang berada diatas 90 akan masuk kategori sangat baik. Untuk absensi yang berada diantara 76- 90 akan masuk ke dalam kategori baik. Untuk absensi yang berada diantara 61-75 akan masuk ke dalam kategori cukup. Untuk absensi yang berada dibawah 60 masuk kedalam kategori kurang.
Entropy (Absensi, Sangat baik) = ( ( ))   ( ( )) = 0.149811367 Entropy (Absensi, Baik) = ( ( ))   ( ( )) = 0.410416142 Entropy (Absensi, Cukup) = ( ( ))   ( ( )) = 0.99107606 Entropy (Absensi, Kurang) = ( ( ))   ( ( )) = 0.811218124
4. Perhitungan entropy Status bekerja
Entropy (Status bekerja, Ya) = ( ( ))   ( ( )) = 0.799759411 Entropy (Status bekerja, Tidak) = ( ( ))   ( ( )) =
0.158384407
B. Perhitungan mencari Gain Rumus untuk menghitung gain adalah sebagai berikut
(    )          ( )   ∑ (  )
1. Perhitungan gain IPK Gain (total, IPK) = (     )   ∑ (   )
Gain (total, IPK) = ( )   (
)   ( ) = 0.13381905762
2. Perhitungan gain Status mahasiswa Gain (total, SM) = (     )   ∑ (  ) Gain (total, SM) = ( )   (
) = 0.00291295624
3. Perhitungan gain Absensi
Gain (total, Absensi) = (     )   ∑ (       )
Gain (total, Absensi) = ( )   ( )   ( )   ( ) =
0.11948524012
4. Perhitungan gain Status Bekerja Gain (total, SB) = (     )   ∑ (  ) Gain (total, SB) = ( )   (
) = 0.0861299356
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Atribut Kasus (S) Yes (S1) No (S2) Entropy Gain Total 200 180 20 0.468995594
Atribut Kasus (S) Yes (S1) No (S2) Entropy Gain IPK 0.13381905762 Cumlaude 93 90 3 0.205592508 Sangat Memuaskan 93 86 7 0.385285119 Memuaskan 14 4 10 0.863120569 Status Mahasiswa 0.00291295624 Lulus 101 89 12 0.525935984 Aktif 99 91 8 0.405020133 Absensi 0.11948524012 Sangat Baik 93 91 2 0.149811367 Baik 85 78 7 0.410416142 Cukup 18 10 8 0.991076060 Kurang 4 1 3 0.811218124 Status Bekerja 0.08612993560 Ya 70 53 17 0.799759411 Tidak 130 127 3 0.158384407
Pada  tabel  diatas  dapat  kita  lihat  bahwa  atribut  status  mahasiswa  memiliki gain yang paling  tinggi  yaitu  0.13381905762.  Maka  atribut  IPK  akan  menjadi node akar. Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  terhadap  cara  yang  sama  untuk  mendapatkan node berikutnya. Pada atribut IPK terdapat tiga partisi yaitu cumlaude , sangat memuaskan dan memuaskan. Dari hasil perhitungan diketahui bahwa pada partisi cumlaude memiliki nilai entropy 0.205592508, partisi sangat memuaskan memiliki nilai entropy 0.385285119 dan partisi memuaskan memiliki nilai entropy 0.863120569 pada kasus Yes (≤ 4 tahun). Sehingga dapat dipastikan semua status mahasiswa aktif akan menghasilkan label No (> 4 tahun).  Dan  nilai entropy tertinggi  ada  pada  partisi  lulus  yaitu  0.341510030  yang  akan digunakan  sebagai entropy total  untuk  mencari Node 2,  maka  pohon  keputusan  akan dibuat sebagai berikut.
Gambar 1. Pohon keputusan 1
Sedangkan untuk partisi lulus masih terdapat dua keputusan Yes (≤ 4 tahun) dan No (> 4 tahun), sehingga masih perlu dilakukan pencarian node berikutnya dengan menggunakan data yang telah direduksi dengan melakukan filter status mahasiswa = lulus. Atribut yang perlu  dihitung  kembali  adalah  IPK,  absensi,  dan  status  bekerja.  Sehingga  diperoleh  data hasil perhitungan gain untuk node 2 adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Perhitungan Node 2 Atribut Kasus (S) Yes (S1) No (S2) Entropy Gain Total 200 180 20 0.468995594 Status Mahasiswa 0.37458185727 Lulus 46 45 1 0.151096971 Aktif 47 45 2 0.253878440 Absensi 0.40872319525 Sangat Baik 64 64 0 0.000000000 Baik 25 23 2 0.402179190 Cukup 2 2 0 0.000000000 Kurang 2 1 1 1.000000000 Status Bekerja 0.40475321611 Ya 23 20 3 0.558629373 Tidak 70 70 0 0.000000000
Diperoleh  nilai gain tertinggi  dari  atribut  absensi  yaitu  0.40475321611.  Sehingga atribut  status  bekerja  dapat  menjadi node berikutnya  setelah  status  bekerja.  Maka  pohon keputusan dapat dibuat sebagai berikut.
Gambar 2. Pohon keputusan 2
Atribut  status  bekerja  memiliki  2  partisi,  yaitu  ya  dan  tidak.  Dari  hasil  perhitungan gain untuk node 2  diketahui  nilai entropy dari  partisi  tidak  adalah  0  (nol).  Sehingga  dapat diketahui bahwa status bekerja tidak, akan menghasilkan label Yes (≤ 4 tahun). Dan nilai entropy yang  paling  tinggi  adalah  pada  partisi  status  bekerja  ya  yaitu  sebesar 0.558629373.  Nilai entropy tersebut  yang  akan  digunakan  sebagai entropy total  untuk melakukan perhitungan node 3 sebagai berikut.
Tabel 4. Perhitungan Node 3 Atribut Kasus (S) Yes (S1) No (S2) Entropy Gain Total 23 20 3 0.558629373 Status Mahasiswa 0.36731356630 Lulus 14 13 1 0.151096971 Aktif 9 7 2 0.253878440 Absensi 0.22686812691 Sangat Baik 5 5 0 0.000000000 Baik 14 12 2 0.402179190 Cukup 2 2 0 0.000000000 Kurang 2 1 1 1.000000000
Diperoleh  nilai entropy yang  paling  tinggi  dari  atribut  absensi  yaitu  0.402179190. Sehingga atribut absensi dapat dijadikan node ke 3. Atribut absensi memiliki empat partisi yaitu sangat baik, baik, cukup dan kurang. Dari hasil perhitungan node 3 diketahui partisi sangat  baik  dan  cukup  memiliki  nilai entropy 0  (nol)  berarti  dapat  dipastikan  bahwa partisi  absensi  sangat  baik  akan  menghasilkan  label  Yes  (≤  4  tahun).  Partisi  kurang memiliki nilai entropy 1 (satu) berarti dapat dipastikan bahwa partisi absensi sangat baik akan  menghasilkan  label  No  (>  4  tahun).  Dan  partisi  baik  memiliki  nilai entropy 0.402179190.  Maka  hasil  akhir  pohon  keputusan  dapat  dibuat  seperti  pada  gambar berikut.
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  pengujian  pada  data  dengan  menggunakan Algoritma C4.5 maka akan didapatkan pola keputusan akhir.
Gambar 4. Menampilkan decision tree
Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 diperoleh rule berupa teks yang terbentuk dari proses penggalian data.
Gambar 5. Deskripsi decision tree
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon keputusan  yang  telah  terbentuk  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Dari  hasil deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  Algoritma  C4.5  baik  digunakan  dalam  proses penggalian data untuk menarik beberapa kesimpulan yang divisualisasikan ke dalam pohon  keputusan.  Berikut  merupakan rule yang  diperoleh  pohon  keputusan  yang terbentuk.
1. Jika  IPK  =  Cumlaude  dan  Status  Bekerja  =  Tidak,  maka  Lama  studi  ≤  4 tahun (Lulus tepat waktu).
2. Jika IPK = Cumlaude, Status Bekerja = Ya dan Absensi = Baik, maka Lama studi ≤ 4 tahun (Lulus tepat waktu).
3. Jika  IPK  =  Cumlaude,  Status  Bekerja  =  Ya  dan  Absensi  =  Cukup,  maka Lama studi ≤ 4 tahun (Lulus tepat waktu).
4. Jika  IPK  =  Cumlaude,  Status  Bekerja  =  Ya  dan  Absensi  =  Kurang,  maka Lama studi > 4 tahun (tidak Lulus tepat waktu).
5. Jika IPK = Cumlaude, Status Bekerja = Ya dan Absensi = Sangat Baik, maka Lama studi ≤ 4 tahun (Lulus tepat waktu).
6. Jika  IPK  =  Memuaskan,  maka  Lama  studi  >  4  tahun  (tidak  Lulus  tepat waktu).
7. Jika  IPK  =  Sangat  Memuaskan,  maka  Lama  studi  ≤  4  tahun  (Lulus  tepat waktu).
Dari  proses  pengolahan  data  mahasiswa  dengan  menggunakan Software RapidMiner didapatkan  hasil  akurasi  dengan  penerapan  Algoritma  C4.5  sebesar 90.00%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Nilai akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Nilai Performanace Vektor Algoritma C4.5
Dari hasil performance vector diatas dapat diketahui bahwa penerapan Algoritma C4.5  dalam  memprediksi  kelulusan  dengan  menggunakan software  RapidMiner memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  90.00%.  Dari  gambar  diatas  dijelaskan  bahwa prediksi lulus ≤ 4 tahun memiliki nilai 53 dan prediksi lulus > 4 tahun memiliki nilai 5 dengan nilai precision sebesar 91.38% dan nilai recall sebesar 98.15%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab  -  bab  sebelumnya,  mengenai  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  Prodi  Sitem  Informasi  dengan Menggunakan Algoritma C4.5, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a) Penerapan  Algoritma  C4.5  pada  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tingkat  akhir  prodi Sistem  Informasi  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar,  diperoleh  tingkat akurasi  sebesar  90.00%  dengan precision sebesar  91.38%  dan recall sebesar 98.15%.
b) Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa atribut IPK (C1) memiliki pengaruh paling tinggi dalam menentukan kelulusan mahasiswa.
c) Dengan adanya penerapan data mining Algoritma C4.5 dalam melakukan prediksi kelulusan  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  prodi  Sitem  Informasi  dapat membantu  pihak  institusi  dalam  mengambil  keputusan  dalam  membantu meningkatkan  jumlah  lulusan  mahasiswa  prodi  Sistem  Informasi  di  STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Daftar Pustaka
[1] E.  P.  Rohmawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan Metode Decision Tree Dan  Artificial Neural Network,” J.  Ilm.  MATRIK ,  vol. 20, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[2] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[3] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  36,  2017,  doi:
10.15575/join.v2i1.71.
[4] A.  S.  Sunge,  “Prediksi  Kompetensi  Karyawan  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  ( Studi Kasus : PT Hankook Tire Indonesia ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2018 (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. Sentika, pp. 23–24, 2018.
[5] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) , vol. 2, 2018, doi: 10.31227/osf.io/x6svc.
[6] W.  Rumaenda,  Y.  Wilandari,  and  D.  Safitri,  “Perbandingan  Klasifikasi  Penyakit Hipertensi Menggunakan Regresi Logistik Biner dan Algoritma C4.5 (Studi Kasus UPT  Puskesmas  Ponjong  I,  Gunungkidul),” J.  Gaussian ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  299– 309, 2016.
[7] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.629.