JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i1.484

## Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Implementation of Decision Tree for Prediction of Student Graduation On Time
Christin Nandari Dengen* 1 , Kusrini 2 , Emha Taufiq Luthfi 3 1,2,3 Universitas Amikom Jl. Ring Road Utara,Condong Catur Yogyakarta,Tlp (0274) 884 201
1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta e-mail: * 1 christin.dengen@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id,
3 emhataufiqluthfi@amikom.ac.id

## Abstrak
Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (FKTI)  merupakan  salah  satu fakultas baru dalam lingkup Universitas Mulawarman. Mahasiswa yang diterima setiap tahun semakin  meningkat, namun  tidak  semua  mahasiswa  dapat  lulus  tepat  waktu.  Dalam penelitian ini,  dengan  memanfaatkan  data  mining  dapat  mendukung  dan  membantu  mahasiswa  untuk memprediksi  kelulusan.  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  mahasiswa untuk  memprediksi  kelulusan  agar  dapat  meminimalisir  mahasiswa  yang  tidak  lulus  tepat waktu.  Dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  menggunakan  data  kelulusan mahasiswa tahun 2013 dengan menggunakan atribut jenis kelamin, ipk, predikat kelulusan dan toefl.  Penelitian  ini,  mengimplementasikan  decision  Tree  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa yang  didukung  dengan  simulasi  menggunakan  aplikasi  WeKa  untuk  menghitung  dan mendapatkan  nilai  akurasi.  Dari  hasil  simulasi  WeKa,  maka  didapatkan  tingkat  akurasi penggunaan  decision  tree  terhadap  prediksi  kelulusan  mahasiswa  sebesar  60%.  Dengan adanya  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  membantu  pihak  Program  Studi  Teknik  Informatika Universitas Mulawarman agar membimbing mahasiswa sehingga dapat lulus tepat waktu. Kata kunci— Prediksi Kelulusan, Data Mining, Decision Tree

## Abstract
The Faculty of Computer Science and Information Technology (FKTI) is one of the new faculties within the scope of Mulawarman University. Students are accepted every year, but not all students can graduate on time. In this research, utilizing data mining can support and help students to predict graduation. The purpose of this study is to help students predict graduation in order to minimize students who do not graduate on time. In predicting student graduation on time  using  2013  student  graduation  data  using  the  attributes  of  gender,  GPA,  graduation predicate  and  TOEFL.  This  study  implemented  a  decision  tree  for  student  graduation predictions supported by simulations using the WeKa application to calculate and get accuracy values.  From  the  results  of  WeKa  simulation,  the  accuracy  of  decision  tree  use  on  student graduation  predictions  is  60%.  With  this  research,  it  is  expected  to  help  the  Mulawarman University  Informatics  Engineering  Study  Program  to  guide  students  so  they  can  graduate  on time.
Keywords— Graduation Prediction, Data Mining, Decision Tree .
Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan ...

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  salah  satu  parameter  penting  dalam  sebuah  evaluasi  program  studi[1]. Kehadiran  mahasiswa,  prestasi  yang  dicapai  mahasiswa  dan  profil  kelulusan  seharusnya mendapatkan  perhatian  yang  serius.  Mahasiswa  yang  diterima  setiap  tahun  semakin  banyak  , namun tidak sedikit yang dapat menyelesaikan  studi dengan tepat waktu[1].
Dalam  mencapai  sebuah  kelulusan,  ada  tahapan  atau  proses  yang  harus  dilalui  oleh setiap mahasiswa seperti menyelesaikan sejumlah mata kuliah, kuliah kerja nyata, praktik kerja lapangan  maupun  seminar  tugas  akhir.  Tahapan  atau  proses  tersebut  dilakukan  dalam  waktu yang telah ditentukan oleh pihak universitas [1].
Data  tentang  mahasiswa  yang  lulus  terus  bertambah  di  tiap  tahunnya  dan  menumpuk seperti data yang terabaikan karena jarang digunakan[2]. Dalam system pendidikan mahasiswa merupakan  aset penting dalam sebuah institusi pendidikan, untuk itu perlu diperhatikan tingkat kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu.  Prediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  digunakan  lebih  lanjut untuk  membantu  universitas  maupun  fakultas  dalam  mengevaluasi  dan  memperbaiki  system pembelajaran sehingga universitas dapat menghasilkan lulusan yang berkualitas[2]
Dari  latar  belakang  tersebut,  adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menghasilkan penelitian  yang  membentuk Decision  Support  System  (DSS). Hasil  dari  analisa  diterapkan sebagai  dasar  perancangan  pada  system  pengambil  keputusan  untuk  mengidentifikasi  dan mengklasifikasi kelulusan mahasiswa tepat waktu dan tidak tepat waktu. Manfaat dari penelitian ini yaitu diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat menjadi bahan pembelajaran bagi pihak fakultas dalam membimbing mahasiswa agar dapat lulus tepat waktu.
Data  terkait  mahasiswa  yang  lulus  dapat  memberikan  informasi  yang  berguna  bagi universitas  maupun  program  studi  jika  dimanfaatkan  secara  maksimal  [1].  Salah  satu  cara memanfaatkan  data  tentang  mahasiswa  yang  lulus  yaitu  dengan  mengolah  menjadi data mining [2] . Data  mining  merupakan  sebuah proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna dari dari gudang basis data besar[3]. Proses data mining dapat ditemukan pola atau aturan yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu informasi seperti prediksi kelulusan mahasiswa[2].
Pemilihan  metode  sangat  berpengaruh  dalam  melakukan  tahap  penelitian. CRISP-DM menyediakan  standar  proses  baku  untuk data  mining yang  dapat  diterapkan  ke  dalam  strategi pemecahan  masalah  umu  pada  bisnis  atau  pada  unit  penelitian[4].  Prediksi  kelulusan  telah banyak  diterapkan  dalam  beberapa  penelitian,  salah  satunya  pada  jurnal  “ Matching Preprocessing  Methods  for  Improving  the  Prediction  of  Student's  Graduation ”.  Penelitian  [5] membahas  prediksi  kelulusan  siswa  untuk  membantu  dalam  meningkatkan  kualitas  system pendidikan  dengan  membandingkan  dua  metode  preprocessing  yaitu  algoritma  SMOTE  dan relief.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  544  data  set  yang  diperoleh  dari  system  informasi pendaftaran  pada  Universitas  Teknologi  Bangkok.  Data  set  di  kelola  dengan  empat pembelajaran  berbasis  aturan  (DT,  OneR,  PART  dan  DTNB),  dengan  hasil  percobaan  bahwa DTNB  memberikan  peningkatan  presisi,  daya  ingat  ukuran-f  dan  rata-rata  g  dibandingkan dengan metode lain.
Decision  tree merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam pembentukan  pohon  keputusan[6].  Dalam  penelitian  ini  menggunakan decision  tree ,  karena sesuai kebutuhan dimana hasil akhir  berupa keputusan terhadap prediksi kelulusan mahasiswa. Decision  tree juga  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  saat  diaplikasikan  untuk  jumlah data yang besar dibandingkan algoritma pohon keputusan yang lain[6] dan dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan[7].
Dalam penelitian ini akan membahas aspek yang berpengaruh dalam prediksi kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  dengan  mengimplementasikan decision  tree dan  dilakukan  pengujian untuk mengukur tingkat akurasi menggunakan confusion matrix pada aplikasi WeKa .

## Christin Nandari Dengen, Kusrini, Emha Taufiq Luthfi

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  diperoleh  berdasarkan  data  primer  yang  didapatkan  langsung dari  narasumber[8].  Narasumber  dalam  penelitian  ini  adalah  Dekan  Fakultas  Ilmu  Komputer dan  Teknologi  Informasi  Universitas  Mulawarman  dan  bidang  kemahasiswaan  dan  alumni untuk mendapatkan data kelulusan dari database .
Tabel 1. Contoh Dataset Kelulusan Mahasiswa
Nama Jenis Kelamin IPK Predikat TOEFL Keterangan Dwi Kinasih Widiyati P >3.5 Cum Laude >400 TW Fajar Maitari P >3.5 Sangat Memuaskan >400 TTW Ketaren, Muhammad Hafizh L >3.5 Sangat Memuaskan <400 TTW Hadriana Agus Shifa L >3.5 Sangat Memuaskan >400 TTW Abraham Ody Watulingas L >3.5 Sangat Memuaskan >400 TW Azriana Sari P >3.5 Sangat Memuaskan >400 TTW Randi Saputra P <3.5 Sangat Memuaskan >400 TTW Danny Agniawan L <3.5 Sangat Memuaskan <400 TTW Lara Silvia L >3.5 Sangat Memuaskan <400 TTW

## 2.2 Desain Penelitian
Penulis  mengaplikasikan  model  standarisasi  data  mining  yaitu CRISP-DM ( Cross Industry Standar Process for Data Mining ), dengan beberapa tahapan sebagai berikut[4]:
1) Pemahaman Bisnis
Penulis  mengedepankan  penentuan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan  lengkap  dalam  memahami proses  bisnis  atau  tujuan  bisnis  mengenai  penelitian  tersebut.  Setelah  itu,  penelitian  tersebut mampu  mengolah  sebuah  data  yang  didapatkan  dari  program  studi  teknik  informatika universitas mulawarman menjadi sebuah formula atau rules.
2) Pemahaman Data
Penelitian ini menggunakan sumber data primer, yaitu data-data yang didapatkan dari database FKTI Universitas Mulawarman dan data sekunder, yaitu data-data yang didapatkan secara tidak langsung berupa buku, jurnal dan lain sebagainya.
3) Pengolahan Data
Pengolahan  data  berlangsung  dari  data  mentah  menjadi  data  bentuk  hasil  normalisasi.  Berikut penjelasan dalam tahapan pengolahan data.
a. Data cleaning and data selection, merupakan tahapan awal dalam memproses data mining. Kegiatan ini bertujuan untuk membuang atribut yang tidak dibutuhkan agar lebih efisien.
b. Data integration and data transformation, merupakan tahap selanjutnya dalam proses data mining yaitu  memindahkan database dan  memproses  transformasi  data.  Pada  data kelulusan mahasiswa, data dari file yang berbeda seperti data kelulusan tahun 2013 disusun menjadi satu kesatuan dalam file.
c. Data  relection, yaitu  penggunaan  data  sesuai  dengan  atribut  dan  jumlah record yang dibutuhkan.  Jadi,  terdapat  beberapa  bagian field yang  perlu  dihilangkan  karena  tidak lengkapnya data atau kurang relevan dalam penelitian.
4) Pemodelan
Tahap awal dilakukan pemrosesan data set seperti, konversi data dan replacing data, kemudian dilakukan pemodelan menggunakan algoritma C4.5.
5) Evaluasi
Dilakukan  validasi,  yaitu  pengukuran  akurasi  dari  hasil  sebuah  pemodelan  algoritma  yang digunakan dengan memanfaatkan tools WeKa.
6) Penyebaran
Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan ...
Penulis  menghasilkan  penelitian  yang  membentuk Decision  Support  System  (DSS). Hasil  dari analisa  diterapkan  sebagai  dasar  perancangan  pada  system  pengambil  keputusan  untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi kelulusan mahasiswa tepat waktu dan tidak tepat waktu.
2.3 Metode yang diusulkan
Desain  metode  pada  penelitian  ini  menggunakan decision  tree untuk  melakukan perhitungan klasifikasi dan prediksi.

## Gambar 1. Metode yang diusulkan
Berdasarkan gambar 1, maka langkah-langkah metode dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Data  yang  akan  diimplementasikan  sebagai  data  penelitian  adalah  data  kelulusan  pada tahun 2013.
b. Data  diolah  dengan  cara  pre-processing,  yaitu  dengan  seleksi  data,  transformasi  data  dan reduksi data. Pengolahan tersebut dilakukan supaya data terhindar dari missing value (data yang kurang lengkap).

## Christin Nandari Dengen, Kusrini, Emha Taufiq Luthfi
c. Tahap  selanjutnya  setelah  dilakukan  data  pre-processing,  maka  akan  menghasilkan  data training yang siap diolah di tahap berikutnya.
d. Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan manual  dengan mulai  menghitung entropy dan gain berdasarkan data pre-processing.
e. Hasil  dari  perhitungan  tersebut  diselaraskan  dengan  hasil  yang  dilakukan  dalam tools WeKa.
f. Dalam tools tersebut  dilakukan  proses  mengolah  data  sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan yaitu algoritma C4.5.
g. Dilakukan  simulasi  untuk  melihat  presentase  akurasi  data  yang  di  dapat  dari  algoritma tersebut.
h. Ouput akan memperlihatkan hasil dari pengolahan data tersebut dalam aplikasi WeKa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan pengujian model tersebut diuji pada data kelulusan mahasiswa tahun 2013.  Data  tersebut  akan  dibuat  pohon  keputusan  untuk  menentukan  aspek  yang  berpengaruh dalam prediksi kelulusan mahasiswa.
3.1 Perhitungan Manual
Berikut perhitungan manual prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu di Program Studi Teknik Informatika Universitas Mulawarman.
1. Mengambil sampel data acak
Sampel  data  acak  digunakan  sebagai  data  awal  untuk  melakukan  perhitungan  manual decision  tree  dengan  menggunakan  data  kelulusan  tahun  2013  pada  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Mulawarman.
Tabel 2. Data Training Tahap 1 Nama JK IPK Masa Studi Predikat TOEFL Ket Dwi Kinasih Widiyati P > 3,5 4 tahun Cum Laude > 400 TW Fajar Maitari P > 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan > 400 TTW Ketaren, Muhammad Hafizh L > 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan < 400 TTW Hadriana Agus Shifa L > 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan > 400 TTW Abraham Ody Watulingas L > 3,5 4 tahun Sangat Memuaskan > 400 TW Azriana Sari P > 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan > 400 TTW Randi Saputra P < 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan > 400 TTW Danny Agniawan L < 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan < 400 TTW Lara Silvia L > 3,5 > 4 tahun Sangat Memuaskan < 400 TTW Umayatul Choerohnur P > 3,5 4 Tahun Sangat Memuaskan > 400 TW

## 2. Menentukan entropy tahap 1
Setelah  menentukan  data  awal,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan mencari nilai entropy dari masing-masing data, menggunakan rumus entropy [9] :

## …………………………(1)
Berdasarkan rumus (1) maka dapat dilakukan perhitungan seperti :
=0.998845536 Jenis Kelamin (P) = 0.721928095 Jenis Kelamin (L) = 0.918295834 IPK (>3.5) = 0.877962001 IPK (<3.5) = 0
Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan ...
Predikat Cumlaude = 0 Predikat Sangat M = 0.979868757 Predikat Memuaskan = 0
3. Menentukan gain tahap 1
Setelah  melakukan  perhitungan  entropy,langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan nilai gain dari masing-masing atribut.
Gain (A) = ………………(2) Berdasarkan rumus gain,maka diperoleh perhitungan sebgai berikut : Gain (Jenis Kelamin) 0.99884553 – ((20/50*0.721928095)+(30/50*0.918295834)) = 0.159097 Gain IPK 0.99884553 – ((37/50*0.877962001)+(13/50*0) = 0.349154 Gain Predikat 0.99884553 – ((11/50*0)+(36/50*0.979868757)+(3/50*0) = 0.29334 Gain Toefl 0.99884553 – ((34/50*0.787126586)+(16/50*0) = 0.463599
Setelah ditentukan data awal, langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan dengan mencari nilai entropy dan gain dalam sebuah table agar lebih rinci dan jelas.
Tabel 3. Node Tree Tahap 1 Atribut Nilai atribut Total TW TTW Entropy Gain 50 26 24 0.998845536 Jenis Kelamin 0.159096798 P 20 16 4 0.721928095 L 30 10 20 0.918295834 IPK 0.349153655 > 3,5 37 26 11 0.877962001 < 3,5 13 0 13 0 Predikat 0.293340031 Cumlaude 11 11 0 0 Sangat M 36 15 21 0.979868757 Memuaskan 3 0 3 0 TOEFL 0.463599457 > 400 34 26 8 0.787126586 < 400 16 0 8 0
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  entropy  dan  gain  sudah  sesuai  aturan antar 0 sampai 1. Setelah dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain, maka didapatkan hasil gain  tertinggi  sebagai  akar  yaitu  nilai  gain  dari  TOEFL  sebesar  0,463599457.  Hasil  pohon keputusan sebagai berikut:

## Christin Nandari Dengen, Kusrini, Emha Taufiq Luthfi
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1
4. Mengambil Data Training Tahap 2
Setelah  dilakukan  tahap  1  maka,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  ulang dengan menggunakan data baru dengan atribut TOEFL dengan nilai >400 karena memiliki nilai gain terbesar pada perhitungan sebelumnya.
Tabel 4. Data Training Tahap 2 Nama JK IPK Predikat TOEFL Ket Dwi Kinasih Widiyati P > 3,5 Cum Laude > 400 TW Fajar Maitari P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Hadriana Agus Shifa L > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Abraham Ody Watulingas L > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TW Azriana Sari P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Randi Saputra P < 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Umayatul Choerohnur P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TW
5. Menentukan Entropy Tahap 2
Perhitungan entropy tahap 2 sebagai berikut :
= 0.833764907 Jenis Kelamin (P) = 0.543564443 Jenis Kelamin (L) = 0.981940787 IPK (>3.5) = 0.757878463 IPK (<3.5) = 0 Predikat Cumlaude = 0 Predikat Sangat Memuaskan = 0.954434003

## 6. Menentukan Gain Tahap 2
Setelah  melakukan  perhitungan  entropy,dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  gain  dari masing-masing atribut, sebagai berikut : Gain Jenis Kelamin 0.833764907 – ((16/34*0.543564443) + (19/34*0.981940787)) = 0.029238 Gain IPK 0.833764907 – ((32/34*0.757878463) + (2/34*0)) = 0.120468 Gain Predikat 0.833764907 – ((10/34*0) + (24/34*0.954434003)) = 0.160047
Agar  lebih  memudahkan  untuk  membaca  perhitungan  entropy  dan  gain,disajikan  seperti pada tabel 5.
Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan ...

## Tabel 5. Nilai Entropy dan Gain Tahap 2
Atribut Nilai Atribut Total TW TTW Entropy Gain TOEFL > 400 34 25 9 0.833764907 Jenis Kelamin 0.029238259 P 16 14 2 0.543564443 L 19 11 8 0.981940787 IPK 0.120467531 > 3,5 32 25 7 0.757878463 < 3,5 2 0 2 0 Predikat 0.160046787 Cumlaude 10 10 0 0 Sangat Memuaskan 24 15 9 0.954434003
Berdasarkan tabel 5, dapat diketahui bahwa nilai gain tertinggi ada pada atribut predikat dengan  nilai  0,160046787.  Maka  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  perhitungan selanjutnya  adalah  predikat  dengan  nilai  sangat  memuaskan.  Atribut  predikat  juga  digunakan sebagai lanjutan dari pohon keputusan pada gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 2
7. Menentukan Data Training Tahap 3
Setelah  didapatkan  pohon  keputusan  sampai  pada  tahap  2,  maka  kembali  dilakukan perhitungan ulang untuk menentukan data baru berdasarkan hasil sebelumnya, seperti pada:
Tabel 6. Data Training Tahap 3 Nama JK IPK Predikat TOEFL Ket Fajar Maitari P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Hadriana Agus Shifa L > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Abraham Ody Watulingas L > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TW Azriana Sari P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TTW Umayatul Choerohnur P > 3,5 Sangat Memuaskan > 400 TW

## Christin Nandari Dengen, Kusrini, Emha Taufiq Luthfi

## 8. Menentukan Nilai Entropy Tahap 3
Perhitungan entropy dilakukan berdasarkan data training tahap 3.
= 0.954434003 Jenis Kelamin (P) = 0.918295834 Jenis Kelamin (L) = 0.979868757 IPK (>3.5) = 0 IPK (<3.5) = 0 9. Menentukan Nilai Gain Tahap 3
Setelah  melakukan  perhitungan  entropy,dilanjutkan  perhitungan  gain  tahap  3  seperti dibawah ini :
Gain Jenis Kelamin 0.954434003 – ((12/24*0.918295834) + (12/24*0.979868757)) = 0.005351708 Gain IPK 0.954434003 – ((22/24*0) + (2/24*0) = 0.954434003
Agar  lebih  memudahkan  untuk  membaca  perhitungan  entropy  dan  gain,disajikan  seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai Entropy dan Gain Tahap 3 Atribut Nilai atribut Total TW TTW Entropy Gain Predikat sangat memuaskan 24 15 9 0.954434003 Jenis Kelamin 0.005351708 P 12 8 4 0.918295834 L 12 7 5 0.979868757 IPK 0.954434003 >3,5 22 22 0 0 < 3,5 2 0 2 0
Berdasarakan tabel 7, dapat diketahui bahwa nilai gain tertinggi yaitu IPK dengan nilai 0,954434003. Maka atribut IPK dapat dijadikan node selanjutnya, dimana jika IPK < 3,5 akan lulus TTW dan jika IPK > 3,5 akan lulus TW.Berikut hasil pohon keputusan yang dibentuk pada gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan
Implementasi Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan ...
Gambar  4  merupakan  hasil  akhir  dari  pohon  keputusan  setelah  dilakukan  perhitungan algoritma C4.5. Dari gambar 4 dapat dilihat bahwa TOEFL < 400 maka lulus TTW, namun jika TOEFL > 400 maka akan masuk dalam node predikat dimana jika predikatnya cumlaude maka akan  lulus  TW,  jika  predikat  sangat  memuaskan  akan  masuk  dalam  node  IPK.  Jika  IPK mahasiswa > 3,5 maka lulus TW , namun jika < 3,5 maka lulus TTW.

## 3.2 Pengujian Tingkat Akurasi Algoritma C4.5
Percobaan  yang  dilakukan  pada  implementasi  algoritma  C4.5  dalam  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  WeKa.  Data  yang  diolah  menggunakan  data  tahun  kelulusan  2013. Atribut  yang  digunakan  yaitu  jenis  kelamin,  ipk,  predikat  kelulusan,  dan  toefl.  Dari  hasil pengujian algoritma C4.5 pada aplikasi WeKa, didapatkan tingkat keberhasilan 100% dan error 0%, seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Tingkat Keberhasilan
Berkaitan dengan data training yaitu data kelulusan tahun 2013 yang berisi atribut jenis kelamin,  ipk,  predikat  dan  toefl,  kemudian  dilakukan  pemodelan  menggunakan decision  tree . Selanjutnya  dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi  menggunakan confusion  matrix.  Confusion Matrix menggunakan  tabel  matriks  untuk  melakukan  pengujian  dan  dataset  hanya  terdiri  dari dua kelas yaitu positif dan negative[10]. Berdasarkan pemodelan tersebut diperoleh hasil dalam bentuk confusion matrix pada gambar 6.
Gambar 6. Confussion Matrix
Didapatkan  hasil  dari confusion  matrix yaitu  untuk  jumlah true  positif sebanyak  3, jumlah true  negative sebanyak  0,  jumlah false  positif 0  dan  jumlah false  negative sebanyak  2. Dari  hasil  tersebut  dapat  dianalisis  bahwa  nilai  akurasi  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat waktu  menggunakan  perantara  aplikasi  WeKA  sebesar  60%.  Adapun  perhitungan  manual menentukan akurasinya adalah sebagai berikut:
Akurasi = ((TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN))*100%
= ((3+0) / (3+0+0+2)) * 100%
= (3 / 5) * 100%
= 0.6 * 100% = 60%

## Christin Nandari Dengen, Kusrini, Emha Taufiq Luthfi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Decision tree dapat diterapkan untuk prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu di Program Studi Teknik Informatika Universitas Mulawarman dengan tingkat akurasi sebesar 60%.
2. Penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  program  studi  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa tepat waktu.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  peneliti  menyarankan  beberapa  hal  untuk penelitian  selanjutnya  yaitu  menggunakan  lebih  banyak  data  kelulusan  agar  tingkat  akurasi dapat lebih tinggi dan dapat menambahkan atribut terkait kelulusan mahasiswa tepat waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Ridwan,  “Sistem  Rekomendasi  Proses  Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis  Algoritma Klasifikasi C4.5,” J. Ilm. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 105–111, 2017.
[2] R. Putri and I. Waspada, “Penerapan Algoritma C4 . 5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[3] P.  M.  Hasugian,  “Pengujian  Algoritma  Apriori  Dengan  Aplikasi  Weka  Dalam,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 98–103, 2017.
[4] A.  P.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi Mahasiswa  Menempuh  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Universitas  XYZ),” J.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 260–270, 2018.
[5] P. D. Prachuabsupakij Wanthanee, “Matching Preprocessing Methods for Improving the Prediction  of  Student  ’  s  Graduation  Wanthanee  Prachuabsupakij  *,  Pafan Doungpaisan,” pp. 33–37, 2016.
[6] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . ANDI OFFSET, 2009.
[7] D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014.
[8] N. Z. Rahma and A. Setyono, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Kesiapan Siswa SMP IT PAPB Semarang Menghadapi Ujian Nasional,” Sisfotenika , vol. 1, 2018.
[9] R.  A.  Raharjo,  “Kajian  Komparasi  Penereapan  Algoritma  C4.5  Neural  Network  dan SVM Dengan Teknik PSO Untuk Pemilihan Karyawan Teladan PT.XYZ,” J. String , vol. 1, no. 3, pp. 345–356, 2017.
[10] R.  Geometry  and  G.  Analysis,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Program  Klasifikasi Mahasiswa Dropout,” pp. 139–147.