## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116

## Penerapan Algoritma C5.0 Untuk Prediksi Kelulusan Pembelajaran Mahasiswa Pada Matakuliah Arsitektur Sistem Komputer
Muchamad Sobri Sungkar 1,* , M Taufik Qurohman 2
1 Teknik Elektronika, Politeknik Harapan Bersama, Jawa Tengah, Indonesia
2 Teknik Mesin, Politeknik Harapan Bersama, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1,* sobrisungkar@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sobrisungkar@gmail.com
Abstrak− Arsitektur sistem komputer salah satu matakuliah yang wajib diambil pada program studi teknik informatika. Pada program studi kelulusan setiap mahasiswa pada matakuliah merupakan salah satu aspek penting yang harus dilakukan evaluasi pada  setiap  semesternya.  Kelulusan  bagi  setiap  mahasiswa/I  pada  matakuliah  merupakan  gambaran  bahwasannya  proses pembelajaran  yang  disampaikan berjalan  dengan baik dan juga  materi  yang disampaikan  oleh  dosen  pengampu  matakuliah dapat  dicerna  oleh  mahasiswa.  Kelulusan  setiap  mahasiswa  pada  matakuliah  dapat  diprediksi  berdasarkan  dengan  pola kebiasaan  dari  mahasiswa.  Data  mining  merupakan  sebuah  alternatif  proses  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui  pola kebiasaan berdasarkan dengan data yang sudah terkumpulkan. Data mining sendiri merupakan proses ekstrasi pada kumpulan data yang menghasilkan informasi berhaga bagi perusahaan, instansi ataupun organisasi yang dapat digunakan dalam proses pengambilan  keputusan.  Prediksi  kelulusan  dengan  data  mining  dapat  diselesaikan  dengan  melakukan  klasifikasi  pada kumpulan data. Algoritma C5.0 merupakan algoritma penyempurnaan dari algoritma C4.5 dimana dalam prosesnya hampir sama, hanya saja algoritma C5.0 punya kelebihan dari algoritma sebelumnya. Hasil pada algoritma C5.0 berupa sebuah pohon keputusan ataupun rule yang dibentuk berdasarkan nilai entropy ataupun gain. Proses prediksi dilakukan berdasarkan dengan klasifikasi algoritma C5.0 dengan menggunakan atribut Nilai Kehadiran, Nilai Tugas, Nilai UTS dan Nilai UAS. Hasil akhir dari proses klasifikasi algoritma C5.0 adalah pohon keputusan dengan rule didalamnya. Kinerja algoritma C5.0 mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 93,33%
Kata Kunci: Data Mining; Prediksi, Kelulusan; Arstektur Sistem Komputer; Algoritma C5.0
Abstract −Computer system architecture is one of the subjects that must be taken in the informatics engineering study program. In the study program the graduation of each student in the course is one of the important aspects that must be evaluated every semester. Graduation for each student / I in the course is an illustration that the learning process delivered is going well and also the material presented by the lecturer in charge of the course can be digested by students. Graduation of each student in the course can be predicted based on the habit pattern of the students. Data mining is an alternative process that can be done to find out habit patterns based on the data that has been collected. Data mining itself is an extraction process on a collection of data  that  produces  valuable  information  for  companies,  agencies  or  organizations  that  can  be  used  in  the  decision-making process.  Prediction  of  graduation  with  data  mining  can  be  solved  by  classifying  the  data  set.  The  C5.0  algorithm  is  an improvement algorithm from the C4.5 algorithm where the process is almost the same, only the C5.0 algorithm has advantages over the previous algorithm. The results of the C5.0 algorithm are in the form of a decision tree or a rule that is formed based on the entropy or gain value. The prediction process is carried out based on the classification of the C5.0 algorithm by using the  attributes  of  Attendance  Value,  Assignment  Value,  UTS  Value  and  UAS  Value.  The  final  result of  the  C5.0  algorithm classification process is a decision tree with rules in it. The performance of the C5.0 algorithm gets a high accuracy rate of 93.33%.
Keywords : Data Mining; Prediction; Graduation; Computer System Architecture; C5.0 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Arsitektur sistem komputer salah satu matakuliah yang wajib diambil pada program studi teknik informatika. Pada matakuliah arsitektur sistem komputer materi yang dibahas pada proses pembelajaran berkaitan dengan organisasi yang terdapat pada komputer baik struktur dan fungsi setiap komponen, perangkat keras dan perangkat lunak serta kerja dari pada Input Output dan Proses di komputer. Arsitektur sistem komputer adalah matakuliah yang wajib diselesaikan oleh setiap mahasiswa/I. Jika matakuliah arsitektur sistem komputer tidak selesai (gagal) maka tidak diizinkan  bagi  mahasiswa/I  untuk  mengambil  matakuliah  lain  yang  berkaitan  dan  kelanjutan  dari  matakuliah arsitektur sistem komputer.
Pada program studi kelulusan setiap mahasiswa pada matakuliah merupakan salah satu aspek penting yang harus dilakukan evaluasi pada setiap semesternya. Kelulusan bagi setiap mahasiswa/I pada matakuliah merupakan gambaran  bahwasannya  proses  pembelajaran  yang  disampaikan  berjalan  dengan  baik  dan  juga  materi  yang disampaikan oleh dosen pengampu matakuliah dapat dicerna oleh mahasiswa. Selain itu kelulusan mahasiswa/I pada  matakuliah  akan  memenuhi  indikator  pencapaian  yang  telah  ditentukan  oleh  program  studi.  Dimana kelulusan mahasiswa pada matakuliah akan meningkatkan mutu ataupun kualitas bagi program studi tersebut.
Kelulusan  setiap  mahasiswa  pada  matakuliah  dapat  diprediksi  berdasarkan  dengan  pola  kebiasaan  dari mahasiswa. Dimana pola tersebut dapat dilihat pada data-data mahasiswa yang mengambil matakuliah arsitektir sistem komputer sebelumnya. Pola tersebut dapat dilihat berdasarkan dengan nilai kehadiran, nilai tugas, nilai UTS dan juga nilai UAS. Penerapan teknologi informasi dalam dunia pendidikan juga dapat menghasilkan data yang berlimpah mengenai data mahasiswa dan nilai pembelajaran yang dihasilkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
Tentunya  pada  program  studi  memiliki  data  yang  begitu  banyak  berkaitan  dengan  data  kelulusan mahasiswa pada matakuliah arsitektur sistem komputer. Data banyak yang sudah terkumpul tersebut seharusnya dapat dilakukan proses untuk mencari sebuah informasi yang tersimpan pada kumpulan data tersebut. Namun yang menjadi  permasalahan  adalah  masih  belum  dilakukannya  penggalian  informasi  tersebut  bagi  program  studi ataupun dosen pengampu matakuliah untuk memprediksi kelulusan mahasiswa/I pada matakuliah arsitektur sistem komputer. Hal tersebut dikarenakan belum adanya sebuah proses yang akan dilakukan untuk melakukan proses penggalian data.
Data mining merupakan sebuah alternatif proses yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Dengan menerapkan proses data mining maka akan memproses seluruh data yang sudah tersimpan di program studi untuk mendapatkan sebuah informasi baru. Data mining sendiri merupakan proses ekstrasi pada kumpulan  data  yang  menghasilkan  informasi  berhaga  bagi  perusahaan,  instansi  ataupun  organisasi  yang  dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan[1]–[6].
Prediksi kelulusan dengan data mining dapat diselesaikan dengan melakukan klasifikasi pada kumpulan data.  Klasifikasi  merupakan  bagian  dari  pada  teknik  data  mining  yang  dimana  proses  dilakukan  berdasarkan dengan pengelompokan data. Pengelompokan data pada teknik data mining berdasarkan dengan keterkaitan data terhadap sampel data yang mempunyai kelas label atau target. Salah satu algoritma yang dapat digunakan pada klasifikasi data mining adalah algortima C5.0.
Algoritma C5.0 merupakan algoritma penyempurnaan dari algoritma C4.5 dimana dalam prosesnya hampir sama, hanya saja algoritma C5.0 punya kelebihan dari algoritma sebelumnya. Algoritma C5.0 bagian dari pada teknik  klasifikasi  pada  data  mining  yang  menghasilkan  informasi  pada  bentuk  pohon  keputusan  atau  rule. Pembentukan  pohon  keputusan  berdasarkan  dari  node  yang  dihasilkan.  Pemilihan  node  pada  pohon  keputuan algoritma dipilih dari nilai gain dan juga entropy[7].
Algoritma  C5.0  banyak  digunakan  pada penelitian  untuk  pembahasan  klasifikasi.  Dibandingkan  dengan algoritma klasifikasi lainnya algoritma C5.0 memiliki kinerja lebih baik, selain itu hasil kinerja yang didapatkan dari proses klasifikasi algoritma C5.0 juga memiliki tingkat akurasi yang tinggi[7]–[10].
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  pada  matakuliah  arsitektur  sistem komputer dengan menerapkan proses data mining dan algoritma C5.0 untuk proses prediksi berdasarkan konsep klasifikasi yang akan dilakukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian dijabarkan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian. Metodologi penelitian terdiri dari  beberapa  tahapan  yang  terkait  secara  sistematis.  Tahapan  ini  diperlukan  untuk  mempermudahkan  dalam melakukan penelitian. Sebelum membuat metodologi, penulis terlebih dahulu menganalisa topik yang akan diteliti. Pada analisa penelitian, penulis menjelaskan bagaimana proses penulis dalam pengumpulan data yang diperlukan untuk  penelitian  ini.  Metode pengumpulan  data dilakukan dengan  cara  menggunakan data  skunder  yang  sudah tersedia berdasarkan nilai mahasiswa pada matakuliah arsitektur sistem komputer pada beberapa tahun belakang yang sudah tersimpan di program studi. Secara keseluruhan metodologi penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakann upaya untuk menggali informasi yang berharga dan berguna pada database yang sangat besar. Data Mining juga disebut sebagia Knowledge Discovery in Database (KDD) yang dapat diartikan sebagai ekstraksi informasi potensial implisit yang tidak dikenal dari sekumpulan data. Pada proses KDD  melibatkan hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
proses data mining atau proses mengekstrak kecenderungan suatu pola data, kemudian hasilnya diubah secara tepat menjadi informasi sesuatu yang lebih mudah dipahami[11]–[14].

## 2.2 Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  salah  satu  algoritma  yang  meruoakan  penyempurnaan  dari  algoritma  C4.5  yang menggunkan  representasi  berbentuk  pohon  yang  setiap  node  mempresentasikan  atribut  kemudian  cabang mempresentasikan  niliai  dari  atribut  dan  memiliki  yang  namanya  daun  dimana  fungsinya  adalah  kelas. Pengambilan keputusan didasarkan pada nilai Gain terbesar dari hasil perhintungan semua atribut. Berikut adalah langkah-langkah penggunaa algoritma C5.0[15]–[17]:
1. Membuat decission  system yang  meliputi  attribut  kondisi  dan  atribut  keputusan.  Kemudian  memaparkan sebuah decision system yang hanya terdiri dari n objek
2. Menghitung jumlah data kolom, dimana jumlah data tersebut harus berdasarkan anggota atribut tertentu yang hasilnya berdasrkan syarat tertentu.
3. Memilih atribut yang dijadikan sebagai Node.
4. Membuat cabang tiap-tiap anggota Node.
5. Memeriksa apakah  nilai entropy  tiap anggota Node memiliki  nilai nol.  Jika didapatkan nilai 0, maka tentukan daun  yang telah  terbentuk. Jika nilai entropy tiap anggota Node seluruhnya adalah nol, maka proses berhenti. Anggota node yang memiliki nilai lebih besar dari nol, maka prosesnya diulangi dari awal dengan syarat sampai semua anggota dari Node bernilai nol. Node merupakan atribut yang memiliki nilai gain tertinggi dari atribut-aribut yang ada. Proses menghitung nilai gain suatu atribut harus menggunakan rumus. Berikut adalah rumus untuk menghitung nilai gain yang digunakan di dalam algoritma C4.5 :
Gain(S,A) = Entropy(S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| + 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan dari rumus di atas adalah: S = Himpunan Kasus A = Atribut n  = jumlah partisi atribut A |Si| = Proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S Selain itu rumus untuk menghitung nilai entropy adalah sebagai berikut :
Entropy(S) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 +   𝑙𝑜𝑔 2 pi (2)
Keterangan rumus di atas yaitu : S= Himpunan Kasus n = jumlah partisi S Pi = proporsi Si terhadap S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sampel  data  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  pada  matakuliah  arsitektur komputer berdasarkan dari data nilai mahasiswa yang sudah tersedia pada program studi. Prediksi nantinya akan dikelompokan menjadi beberapa kriteria pada atributnya. Berikut adalah data kriteria yang akan digunakan untuk proses prediksi kelulusan mahasiswa/i  pada matakuliah arsitektur sistem komputer:
Tabel 1. Sampel Data No Responden Kehadiran Tugas UTS UAS Hasil 1 R1 100 75 80 85 Lulus 2 R2 100 70 85 80 Lulus 3 R3 93 65 75 50 Lulus 4 R4 86 60 70 50 Lulus 5 R5 100 80 70 60 Lulus 6 R6 79 90 65 50 Lulus 7 R7 71 95 60 65 Lulus 8 R8 93 85 70 75 Lulus 9 R9 64 60 60 0 Tidak Lulus 10 R10 57 50 50 0 Tidak Lulus 11 R11 79 70 50 60 Lulus 12 R12 71 65 50 55 Tidak Lulus 13 R13 50 60 60 0 Tidak Lulus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
No Responden Kehadiran Tugas UTS UAS Hasil 14 R14 71 75 80 50 Lulus 15 R15 50 50 60 0 Tidak Lulus
Pada  tabel  1  merupakan  data  nilai  dari  mahasiswa  yang  mengambila  matakuliah  arsitektur  sistem  computer. Kemudian dari data tersebut sebelum dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma C5.0 harus dilakukan preprosesing  data  terlebih  dahulu.  Preprosesing  data  dilakukan  agar  data  yang  digunakan  pada  penelitian  agar sesuai untuk proses yang akan dilakukan pada algoritma. Data yang sudah dikumpulkan tersebut harus dirubah dengan tahapan preprosesing. Adapun data hasil dari tahapan preprosesing seperti berikut:
Tabel 2. Preprosesing Data No Responden Kehadiran Tugas UTS UAS Hasil 1 R1 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 2 R2 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 3 R3 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 4 R4 Tinggi Rendah Tinggi Rendah Lulus 5 R5 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 6 R6 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 7 R7 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Lulus 8 R8 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 9 R9 Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Lulus 10 R10 Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Lulus 11 R11 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Lulus 12 R12 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Tidak Lulus 13 R13 Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Lulus 14 R14 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 15 R15 Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Lulus
Tabel 2 merupakan data yang sudah dilakukan preprosesing data. Kemudian dari data pada tabel 2 tersebut dapat dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma C5.0.  Kemudian menghitung berapa jumlah kasus, jumlah kasus untuk hasil Lulus, jumlah kasus untuk hasil Tidak Lulus, dan entropy dari semua kasus dan kasus dibagi berdasarkan  atribut  Variabel  Kehadiran,  Variabel  Tugas, Variabel  UTS,  dan  Variabel  UAS.  Tehap  selanjutnya adalah dilakukan perhitungan gain untuk setiap atribut.
Tabel 3. Perhitungan Node 1 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set  Lulus  Tidak Lulus     Entropy Gain 1 15 10 5 0,9183 Kehadiran 0,596 Tinggi 11 10 1 0,4395 Rendah 4 0 4 0 Tugas 0,36499 Tinggi 10 9 1 0,469 Rendah 5 1 4     0,72193 UTS 0,51551 Tinggi 8 8 0 0 Rendah 7 2 5     0,86312 UAS 0,18934 Tinggi 4 4 0 0 Rendah 11 6 5     0,99403
Berdasarkan hasil dari perhitungan pada di atas, dapat diketahui bahwa Kehadiran memiliki gain yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  gain  lainnya  yaitu  0,596.  Oleh  sebab  itu,  Kehdairan  dijadikan  sebagai  akar  dari  pohon keputusan. Pada atribut kehadiran yang menjadi akar pohon keputusan terdapat 2 nilai atribut yaitu Tinggi dan Rendah. Untuk nilai atribut Rendah didapatkan hasil keputusan yaitu Tidak Lulus. Sedangkan pada atribut Tinggi masih terdapat 2 keputusan yaitu Lulus dan Tidak Lulus maka proses pembentukan pohon keputusan masih tetap dilanjutkan berdasarkan dengan data berikut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
No Responden  Kehadiran Tugas UTS UAS Hasil 1 R1 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 2 R2 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 3 R3 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 4 R4 Tinggi Rendah Tinggi Rendah Lulus 5 R5 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 6 R6 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus 7 R7 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Lulus 8 R8 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Lulus 11 R11 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Lulus 12 R12 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Tidak Lulus 14 R14 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Lulus
Kemudian dari data pada tabel 4 untuk perhitungan node 1.1 dilakukan proses yang sama seperti pencarian akar (node 1). Dengan mencari kembali nilai entropy dan gain. Dimana nantinya atribut dengan nilai gain tertinggi akan menjadi akar selanjutnya.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1 Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set  Lulus  Tidak Lulus     Entropy Gain 1.1 11 10 1 0,4395 Tugas 0,16379 Tinggi 10 9 1 0,469 Rendah 5 1 4     0,72193 UTS 0,66785 Tinggi 8 8 0 0 Rendah 3 2 1 0,9183 UAS 0,54178 Tinggi 4 4 0 0 Rendah 7 6 1     0,59167
Berdasarkan hasil dari perhitungan pada di atas, dapat diketahui bahwa UTS memiliki nilai gain yang lebih tinggi dibandingkan dengan gain lainnya yaitu 0,66785. Oleh sebab itu, UTS dijadikan sebagai akar node 1.1 dari pohon keputusan. Pada atribut UTS yang menjadi akar pohon node 1.1 keputusan terdapat 2 nilai atribut yaitu Tinggi dan Rendah. Untuk nilai atribut Tinggi didapatkan hasil keputusan yaitu Lulus. Sedangkan pada atribut Rendah masih terdapat  2  keputusan  yaitu  Lulus  dan  Tidak  Lulus  maka  proses  pembentukan  pohon  keputusan  masih  tetap dilanjutkan berdasarkan dengan data berikut
Tabel 6. Data Perhitungan Node 1.1.1 No Responden Kehadiran Tugas UTS UAS Hasil 7 R7 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Lulus 11 R11 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Lulus 12 R12 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Tidak Lulus
Kemudian dari data pada tabel 6 untuk perhitungan node 1.1.1 dilakukan proses yang sama seperti pencarian akar (node 1.1). Dengan mencari kembali nilai entropy dan gain. Dimana nantinya atribut dengan nilai gain tertinggi akan menjadi akar selanjutnya.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.1.1 Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set  Lulus  Tidak Lulus     Entropy Gain 1.1.1 3 2 1 0,9183 Tugas 0 Tinggi 3 2 1 0,9183 Rendah 0 0 0 0 UAS 0,58496 Tinggi 1 1 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set  Lulus  Tidak Lulus     Entropy Gain Rendah 2 2 1 0,5
Pada tabel perhitungan node 1.1.1 didapatkan atribut UAS dengan nilai gain tertinggi sebesar 0,58496. Maka dapat dilihat pohon keputusan akhir pada proses klasifikasi pada gambar berikut
Gambar 1. Pohon Keputusan Akhir
Kemudian  setelah  didapatkan  pohon  keputusan  pada  proses  klasifikasi  maka  selanjutnya  melakukan  pengujian terhadap hasil yang didapatkan untuk mengukur tingkat akurasi yang didapatkan
Tabel 8. Hasil Akurasi Kinerja Klasifikasi Akurasi : 93,33% True Lulus True Tidak Lulus Class Precision Pred. Lulus 10 1 90,91% Pred. Tidak Lulus 0 4 100% Class Recall 100% 80%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  C5.0  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kelulusan  mahasiswa/I  pada  matakuliah  arsitektur  sistem  komputer.  Proses  prediksi  dilakukan berdasarkan dengan klasifikasi algoritma C5.0 dengan menggunakan atribut Nilai Kehadiran, Nilai Tugas, Nilai UTS  dan  Nilai  UAS.  Hasil  akhir  dari  proses  klasifikasi  algoritma  C5.0  adalah  pohon  keputusan  dengan  rule didalamnya. Kinerja algoritma C5.0 mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 93,33%.

## REFERENCES
[1] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[2] E. Prasetyo, Data Mining, Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2012.
[3] D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujiannya . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[4] A. Novianti and E. Elisa,  “Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pada Minimarket Dengan Algoritma Apriori,” Build. Informatics, Technol. sicience , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[5] V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Daging  Ayam  Buras,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020.
[6] C. Hutabarat, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Permintaan Produk Kartu Perdana Internet Menggunakan Algoritma C5.0 (Studi Kasus: Vidha Ponsel),” Pelita Inform. , vol. 6, no. April, pp. 419–424, 2018.
[7] R.  Pratiwi,  M.  N.  Hayati,  and  S.  Prangga,  “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma  C5.0  Dengan  Classification  and Regression Tree (Studi Kasus : Data Sosial Kepala Keluarga Masyarakat Desa Teluk Baru Kecamatan Muara Ancalong Tahun 2019),” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 273–284, 2020.
[8] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis,  “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[9] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[10]  T. Permana, A. M. Siregar, A. F. N. Masruriyah, and A. R. Juwita,  “Perbandingan Hasil Prediksi Kredit Macet Pada Koperasi,” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 737–746, 2020.
[11]  R.  P.  S.  Putri  and  I.  Waspada,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  pada  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Informatika,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2018.
[12]  F. Hadi, “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Pemberian Pinjamana Dengan Menggunakan Metode Algoritma C5 . 0 ( Studi Kasus : Koperasi Jasa Keuangan Syariah Kelurahan Lambung Bukik ),” J. KomTekInfo , vol. 4, no. 2, pp. 214–223, 2017.
[13]  I. P. Sari and R. Harman, “Decission Tree Technique Dalam Menentukan Penjurusan Siswa Menengah Kejuruan,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 4, pp. 296–304, 2020.
[14]  N.  Mayasari,  “Comparison  of  Support  Vector  Machine  and  Decision  Tree  in  Predicting  On-Time  Graduation  (Case

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3116
Study : Universitas Pembangunan Panca Budi),” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 140–151, 2016.
[15]  D. Dalbergio, M. N. Hayati, and Y. N. Nasution, “Klasifikasi Lama Studi Mahasiswa Menggunakan Metode C5.0 pada Studi  Kasus  Data  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Mulawarman Tahun 2017,” Pros. Semin. Nas. Mat. Stat. dan Apl. 2019 , vol. 1, no. 1, pp. 36–42, 2019.
[16]  A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Ramadhani,  “Implementasi  Algoritma  C5  .  0  Dalam  Klasifikasi  Pendapatan Masyarakat ( Studi Kasus : Kelurahan Mesjid Kecamatan Medan Kota ),” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 13, pp. 192–198, 2018.
[17]  M.  Pardede,  E.  Buulolo,  and  E.  Ndruru,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  Pada  Kelulusan  Peserta  Ujian  Kemahiran Berbahasa Indonesia (Ukbi) Pada Balai Bahasa Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 64–72, 2019.