## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DENGAN FEATURE FORWARD SELECTION UNTUK ANALISIS CAPAIAN INDIKATOR
KINERJA UTAMA BERDASARKAN TRACER STUDY (STUDI KASUS: FASILKOM UNSIKA)
Fenny Rahmayani, Betha Nurina Sari, Iqbal Maulana, Garno, Rini Mayasari Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggo Waluyo Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia 41361 1910631170020@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Perguruan  tinggi,  sebagai  pusat  ilmu,  penelitian,  dan  pengabdian  masyarakat,  dituntut  untuk  fokus  pada capaian Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi Negeri (IKU-PTN). Salah satu kunci dalam mengelola kinerja perguruan tinggi adalah melalui IKU-PTN yang mendukung relevansi dengan industri dan dunia kerja terdapat pada IKU1. Namun, data tracer study Fasilkom Unsika menunjukkan capaian IKU1 pada tahun 2020 dan 2021 di bawah target, menandakan perlunya analisis pola data alumni. Penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 untuk mengevaluasi  kelayakan  alumni  dalam  mencapai  IKU1.  Setelah feature  selection ,  ditemukan  atribut  paling berpengaruh  seperti  "Status  Bekerja,"  "Gaji,"  "Mendapat  Pekerjaan  Kurang  dari  6  Bulan,"  "1.2  x  UMP,"  dan "Jenis Tempat Bekerja." Model terbaik, yaitu model 5, menghasilkan akurasi 98.77% dengan Weighted Precision rata-rata  100%, Recall 96%,  dan  f1- Score 89%.  Penerapan Decision  Tree C4.5  dan  metodologi Knowledge Discovery  in  Databases (KDD)  menghasilkan  5  aturan  penting  yang  membantu  menilai  pencapaian  IKU1 berdasarkan fitur-fitur signifikan. Penelitian ini memberikan panduan bagi lembaga pendidikan untuk memahami faktor-faktor yang  memengaruhi kesuksesan penempatan kerja alumni serta memberikan prediksi  akurat  untuk meningkatkan  capaian  IKU1.  Kontribusi  ini  berpotensi  mendorong  evaluasi  dan  pengembangan  program pendidikan yang lebih efektif.
Kata kunci: Algoritma C4.5, Knowledge Discovery in Database, Data Mining, Feature Selection.
1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi sebagai lembaga ilmu, pengetahuan,  penelitian,  serta  pengabdian  kepada masyarakat,  dituntut  untuk  dapat  lebih  fokus  dalam merealisasikan  target  kinerjanya.  Salah  satu  kunci dalam mengatur kinerja perguruan tinggi ialah melalui Indikator  Kinerja  Utama  Perguruan  Tinggi  Negeri (IKU-PTN)  yang  ditetapkan  melalui  Keputusan Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  [3].  Salah  satu tujuan  IKU  adalah  untuk  meningkatkan  relevansi perguruan  tinggi  dengan  kebutuhan  industri,  dunia usaha,  dan  dunia  kerja.  Hal  ini  tercantum  pada penilaian IKU 1 yaitu lulusan mendapatkan pekerjaan yang  layak.  Indikator  yang  digunakan  pada  IKU  1 terdiri dari pekerjaan, studi lanjut dan kewirausahaan. Berdasarkan  data  hasil  monitoring tracer  study akademik  Fasilkom  Unsika  tahun  2021  target persentase  capaian  IKU  1  untuk  lulusan  tahun  2020 sebesar  55%,  namun  pada  realisasinya  mendapat persentase sebanyak 26,75%. Sedangkan tahun 2022, target  persentase capaian IKU 1 untuk lulusan tahun 2021  sebesar  50%,  realisasinya  per  tanggal  28 November 2022 mencapai 33,12%. Hal ini menunjukkan  bahwa  selama  dua  tahun  IKU  1 Fasilkom  tidak  mencapai  target.  Berdasarkan  data tersebut,  analisis  pada  data tracer  study perlu dilakukan  guna  mencapai  target  indikator  kinerja utama. Pihak perguruan tinggi membutuhkan analisis pola  data  alumni  yang  dapat  digunakan  untuk menyusun  strategi  agar  mencapai  IKU  1  pada  tahun berikutnya.  Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan
informasi,  pengetahuan,  dan  pola  dari tracer  study adalah data mining.
Salah  satu  metode  analisis  dalam  data  mining adalah klasifikasi. Klasifikasi adalah teknik pembelajaran  mesin  yang  mengkategorikan  data  ke dalam  sejumlah  kelas  tertentu  dengan  memprediksi kelas  label  atau  kategori  untuk  data  baru  [6].  Untuk mengetahui pola atau standar pemilihan subjek, maka digunakan  suatu  algoritma  untuk  melakukan  proses klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan pohon  keputusan.  Algoritma  C4.5  merupakan algoritma untuk membentuk pohon keputusan dengan menghitung  nilai gain di  mana  nilai  terbesar  akan digunakan sebagai node atau node root [11]. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  [8]  berupa pembuatan  model prediksi kelulusan siswa yang diperoleh dari proses klasifikasi data  menggunakan decision  tree dengan  algoritma C4.5. Dari hasil klasifikasi data siswa dapat dilakukan analisis faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi  kelulusan  siswa.  Hasil  klasifikasi adalah  model prediksi  yang  memiliki akurasi sebesar 82,24%  dan  menyatakan  bahwa  faktor  yang  paling berpengaruh  dalam  memprediksi  kelulusan  siswa adalah  IPK  pada  tahun  kedua.  Penelitian  selanjutnya dilakukan oleh [1] yang berjudul “Implementasi Naïve Bayes Untuk  Memprediksi  Waktu  Tunggu  Alumni Dalam  Memperoleh  Pekerjaan”  penelitian  tersebut menggunakan metode Naïve Bayes dengan proses data Selection dan preprocessing pada datanya. Dari 1240 data  uji  hanya  603  data  yang  berhasil  diklasifikasi
dengan benar. Evaluasi dihasilkan nilai akurasi sebesar 48,629% dengan parameter pengujian 10 Folds Cross- Validation .    Penelitian  lainnya  oleh  [9]  mengenai prediksi waktu tunggu alumni mendapatkan pekerjaannya dengan menggunakan algoritma decision  tree (C4.5)  tunggal  dan  dibandingkan algoritma decision  tree (C4.5)  dengan  fitur Forward Selection .  Hasil  menunjukkan  bahwa  algoritma decision  tree (C4.5)  dengan  fitur forward  selection meraih  performa  terbaik  dengan  nilai Accuracy 80,37%, Precision 79,56%, Recall 81,34%, F1- Score 80,40%  dan  AUC  0.914  yang  termasuk  ke  dalam kategori excellent Classification . Dari hasil penelitian sebelumnya, algoritma C4.5 dengan  fitur forward  selection direkomendasikan untuk digunakan. Penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 dengan fitur forward selection dalam menganalisis capaian indikator kinerja utama berdasarkan  data tracer  study Fasilkom  Unsika. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi yang  dapat  membantu  fakultas  dalam  menyusun strategi agar mencapai IKU pada tahun berikutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Indikator Kinerja Utama
Indikator  Kinerja  Utama  dikeluarkan  oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan melalui Keputusan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Nomor  754/P/2020  merupakan  ukuran  kinerja  baru bagi  perguruan  tinggi  untuk  mewujudkan  perguruan tinggi  yang  adaptif  dengan  berbasis  luaran  lebih konkret [3].

## 2.2. Algoritma C4.5
Decision  tree atau  pohon  keputusan  merupakan bagian  dari data  mining .  Pohon  keputusan  sangat bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan  dengan kemampuannya menyederhanakan sehingga memberikan solusi dari sebuah masalah [10].
2.3. K-Fold Cross Validation K-Fold  Cross  Validation merupakan  teknik verifikasi  yang  membagi  data  menjadi  k  bagian,  dan setiap  bagian  dimasukkan  dalam  proses  klasifikasi. Dengan  menggunakan  benarasi K-Fold  Cross, maka uji k akan dilakukan. Setiap pengujian  menggunakan satu  data  pengujian,  dan  bagian  k-1  tersebut  akan menjadi  data  latih,  kemudian  data  pengujian  tersebut ditukar dengan satu data latih sehingga diperoleh data yang berbeda untuk setiap pengujian [2].
2.4. Forward Selection
Tahapan Forward Selection diawali dengan fitur himpunan  kosong  lalu  menambahkan  fitur  yang terpakai, kemudian seluruh fitur dievaluasi. Salah satu fitur  ditambahkan  pada  fitur  himpunan  yang merupakan bagian dari fitur sebelumnya dan juga fitur yang  baru  dibuat,  lalu  dievaluasi  kembali.  Untuk mengurangi jumlah evaluasi, hanya subset fitur terbaik yang disimpan [2].
2.5. Heatmap Heatmap adalah matriks korelasi yang memvisualisasikan  hubungan 2 dimensi antara fitur  - fitur  dengan  variabel  target.  Korelasi  bisa  bernilai positif,  yaitu  dua  variabel  bergerak  dalam  arah  yang sama  (keduanya  meningkat)  atau  negatif  ketika variabel  bergerak  berlawanan  arah  (satu  meningkat, dan  satu  menurun). Heatmap yang  terkait  dengan matriks  korelasi  membantu  mengidentifikasi  fitur yang  paling  terkait  satu  sama  lain  dengan  variabel target [7].

## 2.6. Python
Bahasa  Python  diciptakan  oleh  Guido  van Rossum di Desember 1989 di Centrum Wiskunde & Informatica  di  Belanda  untuk  dijadikan  sebagai penerus  program  ABC  bahasa,  yang  menangani  dan menghubungkan  sistem  operasi  Amoeba.  Nama bahasa  pemrograman  diturunkan  dari  acara BBC favorit van Rossum “Monty Python’s Flying Circus”. Fitur-fitur  baru  telah  ditambahkan  secara  konsisten tahun 90-an yang menyebabkan rilis Python 2.0 pada 16  Oktober,  2000  dan  Python  3.0  pada  3  Desember 2008 [4].

## 2.7. Google Colaboratory
Google  menawarkan  Colaboratory  sebagai  cara untuk  menjalankan  kode  di  browser  dengan menghubungkan  pengguna  dengan runtime yang dihosting pada server cloud Google. Ini memungkinkan penggunaan machine  learning secara independen  dari  batasan  perangkat  keras  pribadi dengan menggunakan perangkat keras yang disediakan oleh Google [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Rancangan penelitian metodologi KDD
Pada  Penelitian  ini,  analisis  data tracer  study dengan capaian Indikator Kinerja Utama 1 menggunakan  objek  penelitian  data  alumni  Fakultas Ilmu
Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang  tahun  2019-2022.  Metode  atau  tahapan untuk  mencapai  tujuan  dari  penelitian  ini  melalui metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) yang  terdiri  dari  lima  tahapan,  yaitu Data  Selection ,
Data  Preprocessing,  Data  Transformation , Data Mining ,  dan  Evaluasi.  Rancangan  penelitian  dapat dilihat pada gambar 1.

## A. Data Selection
Tahap  pertama  yaitu  menyeleksi  data  dari kumpulan  data tracer  study alumni  Universitas Singaperbangsa Karawang. Data dipilih dan dipisahkan  dari  basis  data  utama  dengan  mengambil beberapa  variabel  yang  akan  digunakan.  Data  yang dibutuhkan  berupa  data  alumni  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Singaperbangsa  Karawang tahun 2019-2022.

## B. Data Preprocessing
Tahap  kedua  adalah data  preprocessing yang dilakukan dengan pembersihan data seperti menghapus  duplikasi  data  alumni,  data  yang  tidak sesuai, data yang hilang, dan  memperbaiki data  yang berbeda.  Pada  tahap  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan bantuan platform Google Colaboratory.

## C. Data Transformation
Tahap  selanjutnya  adalah data  transformation yaitu proses pengkodean data agar dapat diubah sesuai dengan  data  yang  sudah  dipilih  sebelumnya.  Proses pengkodean ini nantinya mengunakan bahasa pemrograman python dengan bantuan platform Google Colaboratory.

## D. Data Mining
Tahap  selanjutnya  adalah data  mining yaitu proses menemukan pola atau menarik informasi dalam data  terpilih  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. Proses data mining ini nantinya menggunakan bahasa pemrograman python dengan bantuan platform Google Colaboratory. Pada fase ini juga ditambahkan metode feature  selection yaitu forward  selection untuk  dapat meningkatkan hasil evaluasi. Adapun 3 Skenario yang akan dilakukan untuk mendapatkan hasil terbaik yang dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Skenario Pembagian Dataset
No. Skenario Algoritma C4.5 Algortima C4.5 + Feature Selection 1. A (90:10) Model 1 Model 4 2. B (80:20) Model 2 Model 5 3. C (70:20) Model 3 Model 6
Pembagian  dataset  dipartisi  menjadi  set data training dan data  testing dengan  perbandingan tertentu,  di  mana  dalam  skenario  A  menggunakan perbandingan 10% data training dan 90% data testing , skenario  B  menggunakan  perbandingan  20% data training dan  80% data  testing ,  dan  skenario  C menggunakan  perbandingan  30% data  training dan 70% data  testing .  Dengan  menentukan  3  skenario dapat  menghemat  waktu  komputasi  yang  dimana semakin  banyak  skenario  yang  diuji  maka  semakin
lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  dan menguji model.

## E. Evaluasi
Tahap  terakhir  pada  metodologi  KDD  adalah evaluasi.  Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  pola menjadi informasi yang mudah dipahami. Tahapan ini meliputi pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan  bertentangan  dengan  tujuan  sebelumnya untuk  menganalisis  target  indikator  kinerja  utama berdasarkan  data tracer  study dengan  melakukan validasi  menggunakan k-Folds  cross  validation dan evaluasi  menggunakan confussion  matrix dengan parameter  nilai accuracy,  precision,  recall, dan  F1- score

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian data mining yang telah dilakukan adalah  bagaimana  menerapkan algoritma C4.5 dalam menganalisis  capaian  IKU  1  Fasilkom  Unsika. Penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD  dengan tahapan-tahapan yakni: data selection, data preprocessing, data transformation, data mining , dan evaluasi.

## A. Data Selection
Data  hasil  seleksi  yang  akan  digunakan  untuk proses  data  mining,  disimpan  dalam  suatu  berkas, terpisah  dari  basis  data  operasional.  Data  diperoleh dari hasil kuisioner tracer study tahun kelulusan 2019- 2022  dengan  total  sebanyak  815 record dengan  24 atribut . Pendeskripsian  data  dapat  dilihat  lebih  rinci pada tabel 2.
Tabel 2. Skenario Deskripsi Dataset No Atribut Keterangan 1 Npm Nomor Pokok Mahasiswa 2 Tahun Lulus Tahun kelulusan alumni 3 Nama Nama lengkap alumni 4 Status Bekerja Status pekerjaan alumni 5 Gaji Pendapatan dalam satu bulan bekerja 6 Provinsi Tempat Bekerja Provinsi tempat alumni bekerja 7 Mendapat Pekerjaan Kurang dari 6 Bulan Lama waktu tunggu alumni setelah lulus sampai mendapatkan pekerjaan 8 1.2 x UMP Upah Minimum Provinsi dikali 1.2 (sesuai syarat IKU1) 9 IKU1 Indikator Kinerja Utama 1 : Lulusan Mendapat Pekerjaan yang Layak 10 Keterkaitan Bidang Studi dengan Pekerjaan Tingkat keterkaitan bidang pekerjaan alumni dengan bidang studi 11 Kesesuaian Tingkat Pendidikan dengan Pekerjaan Kesesuaian tingkat pendidikan dengan bidang pekerjaan alumni 12 Jenis Tempat Bekerja Jenis usaha/tempat bekerja alumni 13 Nama Tempat Bekerja Nama tempat alumni bekerja
No Atribut Keterangan 14 Sumber Dana Kuliah Sumber dana kuliah alumni 15 a1 Keahlian berdasarkan bidang ilmu 16 a2 Bahasa inggris 17 a3 Manajemen waktu 18 a4 Kepemimpinan 19 a5 Etika 20 b1 Keahlian berdasarkan bidang ilmu 21 b2 Bahasa inggris 22 b3 Manajemen waktu 23 b4 Kepemimpinan 24 b5 Etika
Pada  tahap data  selection ,  beberapa  atribut digunakan  sebagai  acuan  dan  perhitungan  untuk mencapai  Indikator  Kinerja  Utama  (IKU1).  Dalam rangka  memperbaiki  dan  menyederhanakan  format data,  maka  diputuskan  untuk  menghapus  kolom 'Nama'  karena  kolom  'NPM'  sudah  mencakup informasi identitas yang diperlukan. Hal ini dilakukan untuk  menghindari  duplikasi  data  dan  memastikan konsistensi.  Selain  itu,  penghapusan  kolom  'Provinsi Tempat Bekerja' karena informasinya sudah termasuk dalam  kolom  '1.2  UMP'.  Penghapusan  kolom  'Nama Tempat  Bekerja'  juga  akan  membantu  mencapai keseragaman  dan  konsistensi  data  yang  digunakan dalam penelitian ini.
Dengan  demikian  atribut  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Atribut Terpilih No Atribut Terpilih Keterangan 1 Npm ID 2 Tahun Lulus Atribut Utama 3 Status Bekerja Atribut Utama 4 Gaji Atribut Utama 5 Mendapat Pekerjaan Kurang dari 6 Bulan Atribut Utama 6 1.2 x UMP Atribut Utama 7 IKU1 Kelas Target 8 Keterkaitan Bidang Studi dengan Pekerjaan Atribut Utama 9 Kesesuaian Tingkat Pendidikan dengan Pekerjaan Atribut Utama 10 Jenis Tempat Bekerja Atribut Utama 11 Sumber Dana Kuliah Atribut Utama 12 a1 Atribut Utama 13 a2 Atribut Utama 14 a3 Atribut Utama 15 a4 Atribut Utama 16 a5 Atribut Utama 17 b1 Atribut Utama 18 b2 Atribut Utama 19 b3 Atribut Utama 20 b4 Atribut Utama 21 b5 Atribut Utama

## B. Data Preprocessing
Tahapan selanjutnya adalah data preprocessing , yang  melibatkan  beberapa  langkah  penting  dalam
menangani kualitas data sebelum proses data mining . Berikut adalah urutan tahapan yang diperlukan:
a. Pengecekan Tipe Data pada Dataset
b. Pengecekan Missing Value
c. Pengecekan Data Outlier
d. Pengecekan Data Duplicate
C. Data Transformation Pada tahapan ini, melakukan proses transformasi/permodelan  data  dengan  tujuan  untuk memudahkan data yang digunakan. Pemodelan hanya bisa  jika  data  bertipe  numerik,  maka  perlu ditransformasi lagi agar data diubah menjadi numerik. Oleh  karena  itu  data  yang  bertipe  kategori  harus diubah  terlebih  dahulu  menggunakan  bantuan LabelEncoder .

## D. Data Mining
1. Model Comparison
a. Skenario A -  Model 1
Dari  82  entri  data  yang  merupakan data  testing didapat hasil yaitu seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Confussion matrix skenario A model 1
Berdasarkan Confussion  Matrix tersebut, dapat  dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa model klasifikasi, sebagaimana pada Gambar 3.
Gambar 3. Classification report model 1
b. Skenario B – Model 2
Dari 163 entri data yang merupakan data testing didapat hasil seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Confussion matrix model 1
Berdasarkan  Confusion Matrix tersebut, dapat  dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa model klasifikasi, sebagaimana terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Classification report Model 2
c. Skenario C – Model 3
Dari 245 entri data yang merupakan data testing didapat hasil seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Confussion matrix skenario C model 3
Berdasarkan  Confusion Matrix tersebut, dapat  dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa model klasifikasi, sebagaimana terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Classification report model 3

## 2. Feature Forward Selection Comparison
Tahapan ini dilakukan untuk menentukan atribut dengan akurasi terbaik sehingga membuat model baru yang  lebih  akurat  dengan  menggunakan  atribut  yang lebih sedikit dan mempengaruhi IKU1.
Penerapan Forward Selection menghasilkan fitur terbaik  yang didapat dari dataset. Dari 815 entri data dan  20  atribut  yang  merupakan data testing didapat hasil yaitu seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil forward selection
Berdasarkan gambar 9 fitur terpilih  berdasarkan hasil Forward Selection adalah  “Npm”,  “Tahun Lulus”,  “Status  Bekerja”,  “Gaji”,  “Mendapat Pekerjaan  Kurang  dari  6  Bulan”,  dan  “1.2  UMP”. Namun jika dilihat dari penggunaannya, “Npm” belum dapat  digunakan  sebagai  fitur  terbaik  karena  Npm merupakan  atribut  ID.  Oleh  karena  itu,  untuk mendukung  hasil forward  selection dapat  diperkuat dengan  menggunakan  visualisasi  korelasi  fitur menggunakan heatmap pada gambar 9.
Gambar 9. Heatmap korelasi fitur dengan kelas target
Dengan  melihat  hasil  dari feature  Selection dimana atribut terpilih adalah “Npm”, “Tahun Lulus”, “Status  Bekerja”,  “Gaji”,  “Mendapat  Pekerjaan Kurang  dari  6  Bulan”,  dan  “1.2  UMP”  yang  berada pada nilai koefisien terbesar -0.1. Maka atribut terpilih yang didapat dari heatmap berada pada nilai koefisien dibawah -0.1 yang memiliki warna lebih pekat. Atribut terpilih berdasarkan heatmap membentuk model baru dengan  dataset  yang  berisi  5  atribut  diantaranya: “Status  Bekerja”,  “Gaji”,  “Mendapat  Pekerjaan Kurang dari 6 Bulan”, “1.2 UMP” dan “Jenis Tempat Bekerja”.  Dataset  ini  kemudian  digunakan  sebagai data latih baru yang di deskripsikan dengan X2.
Pembuatan model dengan feature selection tidak jauh  berbeda  dengan  tanpa feature  selection, model dibuat dengan 3 buah skenario pembagian dataset baru kemudian algoritma Decision Tree C4.5 diterapkan ke dalam  data  tersebut  dan  disimpan  ke  dalam  variabel “model_4”  untuk  skenario  A,  “model_5”  untuk skenario B, dan “model_6” untuk skenario C. Hasilnya berupa akurasi dari kinerja model pada setiap skenario yang telah dibuat.
a. Skenario A - Model 4
Gambar 10. Decision tree C4.5 pada model 4
b. Skenario B – Model 5
c. Skenario C – Model 6
Gambar 12. Decision tree C4.5 pada model 6
E. Evaluasi Pada  tahap  evaluasi  ini,  dilakukan  penilaian terhadap  semua  model  yang  telah  dibangun  untuk mengidentifikasi  model  yang  paling  cocok  atau optimal.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan metrik  atau  kriteria  tertentu  yang  relevan.  Proses evaluasi  bertujuan  untuk  mengevaluasi  performa  dan kualitas model dalam memprediksi atau mengklasifikasikan data baru.
a. Akurasi Model
Gambar 13. Perbandingan akurasi model
Grafik pada gambar 13 menunjukkan akurasi model  dari  setiap  kondisi  dan  skenario.  Dapat diketahui  bahwa  model  yang  dibangun  sebelum menggunakan feature  selection sudah  menunjukan akurasi  yang  sangat  tinggi.  Jika  dibandingan  dengan sesudah menggunakan feature selection hasilnya tidak mengalami perubahan meskipun atribut yang digunakan  mengalami  penyusutan  hingga  tersisa  5 atribut terbaik yang dipilih dari feature selection . Sebelum  menggunakan feature selection , model 2 menunjukkan akurasi tertinggi. Sedangkan sesudah penggunaan feature  selection, model  5  menunjukkan akurasi tertinggi dengan hanya menggunakan 5 atribut terpilih.  Model  tersebut  memiliki  akurasi  98.77% sehingga  dapat  menghasilkan rules dari  permodelan pohon keputusan yang baik. Maka dari hasil tersebut, pohon keputusan yang diambil adalah model 5.
b. KFold Cross Validation
Data  pelatihan  yang  diperoleh  dari Cross Validation memiliki performa yang baik. Hal ini dapat dibuktikan melalui tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan hasil evaluasi 10- fold cross validation model Percobaan Sebelum Feature Selection Sesudah Feature Selection Skor Rata- Rata Skor Skor Rata-rata Skor 1 1.0 0.986 1.0 0.986 2 1.0 1.0 3
1.0 1.0 4 0.987 0.987 5 1.0 1.0 6 0.987 0.987 7 0.975 0.975 8 0.975 0.975 9 0.962 0.962 10 1.0 1.0
Pada  tabel  3  hasil  dari cross  validation setelah dilakukan feature  selection memiliki  performa  yang baik  dalam  data  pengujian  sehingga  model  dapat memprediksi  data  baru  dengan  benar.  Skor  tersebut menunjukkan  bahwa  model  dapat  memprediksi dengan  benar  sekitar  98%  dari  seluruh data testing yang diberikan. Meskipun rata-rata skor menunjukkan hasil yang sama dengan sebelum menggunakan feature selection , rata-rata tersebut tidak mengalami penurunan  sehingga  penggunaan feature  selection dapat  memperkecil  dataset  namun  tidak  mengurangi akurasinya.  Dapat  disimpulkan  juga  bahwa  model mampu  melakukan  prediksi  dengan  akurasi  yang tinggi pada data testing.
Melalui  penggunaan  model  5  dengan feature selection yang  merupakan  model  dengan  performa terbaik,  terbentuklah  sebuah  pohon  keputusan  yang menghasilkan cabang-cabang dengan keputusan yang serupa atau tidak signifikan dalam memprediksi kelas target pada gambar 11. Pohon keputusan ini memiliki tingkat  kompleksitas  yang  tinggi  dan  sulit  untuk dipahami,  sehingga  membuat  perumusan  aturan ( rules )  menjadi  sulit.  Untuk  mengatasi  hal  ini, diperlukan  proses pruning atau  pemangkasan  yang bertujuan  untuk  menyederhanakan  struktur  pohon keputusan yang kompleks tersebut. Hasil dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Decision tree setelah di- prunning
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa penerapan  algoritma  C4.5  dengan  metode feature selection pada  capaian  IKU1  telah  menghasilkan model  keputusan  yang  signifikan.  Pemilihan  fitur melalui forward  selection dan  validasi  dengan heatmap telah  membantu  mengidentifikasi  fitur-fitur kritis  seperti  "Status  Bekerja",  "Gaji",  "Mendapat Pekerjaan  Kurang  dari  6  Bulan",  "1.2  x  UMP",  dan "Jenis  Tempat  Bekerja"  yang  berpengaruh  terhadap IKU1. Dalam implementasi decision tree C4.5 dengan metode  KDD,  model  terbaik  dari  3  model  yang dihasilkan  setelah  fitur  dipilih  adalah  model  5 (skenario  B),  mencapai  akurasi  98.77%  dengan metrics  Precision,  Recall ,  dan  f1- Score yang  tinggi. Saran untuk penelitian mendatang meliputi eksplorasi analisis  lebih  komprehensif  terhadap  seluruh  IKU, penggunaan metodologi seperti CRISP-DM, eksperimen dengan algoritma klasifikasi berbeda, dan pertimbangan  metode  seleksi  fitur  lainnya  untuk memperoleh hasil yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adnyana  (2020) PENERAPAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PREDIKSI WAKTU  TUNGGU  ALUMNI  MENDAPATKAN PEKERJAAN  (STUDI  KASUS:  FASILKOM UNSIKA) .
[2] Bode,  A.  (2018)  ‘K-NEAREST  NEIGHBOR DENGAN FEATURE SELECTION MENGGUNAKAN BACKWARD ELIMINATION  UNTUK  PREDIKSI  HARGA
KOMODITI  KOPI  ARABIKA’, Ilkom  Jurnal Ilmiah , 9, pp. 188–195. Available at: https://doi.org/https://doi.org/10.33096/ilkom.v9 i2.139.188-195.
[3] Dirjendikti  (2020)  ‘Buku-Panduan-Indikator- Kinerja-Utama-PTN (1)’, in P. Nurwadani (ed.). Jakarta:  Direktorat  Jendral  Pendidikan  Tinggi  - Jakarta.
Available
at:
http://dikti.kemdikbud.go.id/wp-
content/uploads/2021/06/Buku-Panduan-IKU-
2021-28062021.pdf.
[4] Kadiyala, A. and Kumar, A. (2018) ‘Applications of Python to evaluate environmental data science problems’, Environmental Progress and
Sustainable  Energy .  John  Wiley  and  Sons  Inc.,
pp.
1580–1586. Available
at:
https://doi.org/10.1002/ep.12786.
[5] Kempten, W. (2020) ‘Overview of Current State of the Art Lane Detection Models and Methods and  Testing  and  Training  a  SCNN  on  Google Colaboratory  Felix  Pius  Umscheid’, Research Gate [Preprint],  (December).  Available  at: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.25239.44962.
[6] Miranda, A. and Muslim Lhaksmana, K. (2022) ‘Classification  Analysis  of  Waiting  Period  for Telkom  University  Alumni  to  Get  Jobs  Using Decision  Tree  and  Support  Vector  Machine’, Technology and Science (BITS) , 4(2). Available at: https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.1963.
[7] Mondal,  Z.  (2022)  ‘Application  of  Corporate Governance  indices  to  predict  Bankruptcy  of Companies using Machine Learning’, in Master Thesis , pp. 1–104.
[8] Putri, D.Y., Andreswari, R. and Hasibuan, M.A. (2018) ‘Analysis of Students Graduation Target Based  on  Academic  Data  Record  Using  C4.5 Algorithm  Case  Study:  Information  Systems Students  of  Telkom  University’,  in The  6th International  Conference  on  Cyber  and  IT Service  Management  (CITSM  2018) .  Medan: International  Conference  on  Cyber  and  IT Service  Management  (CITSM).  Available  at: https://doi.org/https://doi.org/10.1109/CITSM.2 018.8674366.
[9] Rezkika, F. et al. (2021) ‘KLASIFIKASI MASA
TUNGGU ALUMNI UNTUK MENDAPATKAN PEKERJAAN
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5  (Studi Kasus:  Fasilkom  Unsika)’, Progresif:  Jurnal Ilmiah  Komputer ,  17,  pp.  95–106.  Available  at: https://doi.org/10.35889/progresif.v17i2.652.
[10] Rizmayanti,  A.I. et  al. (2021)  ‘9~18  Diterima Februari 10’, JURNAL SWABUMI , 9(1), p. 2021.
[11] Sudrajat,  R.,  Irianingsih,  I.  and  Krisnawan,  D. (2018) ‘Analysis of data mining classification by comparison of C4.5 and ID algorithms’, in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering .  Institute  of  Physics  Publishing.
Available at: https://doi.org/10.1088/1757- 899X/166/1/012031.