Aldi Saputra, Email: 2110031802037@sar.ac.id.

## Penerapan Data Mining Algortima C4.5 Dalam Memprediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa Di Politeknik Kampar
Aldi Saputra 1 , Triyani Arita Fitri 2 , Karpen 3 , Susanti 4
1 Stmik Amik Riau, 2110031802037@sar.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
2 Stmik Amik Riau, triyani@sar.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
3 Stmik Amik Riau, karpen@sar.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
4 Stmik Amik Riau, susanti@sar.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 30, 2023 : Juni 5, 2023 : Juni 16, 2023 Perguruan  tinggi  memiliki  kewajiban  dalam  mengontrol mahasiswanya untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas.
Lulusan  yang  berkualitas  dapat  dilihat  dari  indeks  prestasi dan  lamanya  studi  yang  menghasilkan  predikat  kelulusan. Salah satu teknik pembuatan prediksi yang dapat digunakan adalah  teknik  data  mining.  Prediksi  merupakan  teknik kombinasi  dari  beberapa  teknik  data  mining  lainnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  predikat kelulusan mahasiswa Politeknik Kampar dengan menggunakan  algorithma  C4.5,  menganalisa  tingkat  akurasi dari  algorithma  C4.5  dan  menentukan  variabel  yang berpengaruh terhadap prediksi predikat kelulusan mahasiswa.
Data yang digunakan adalah data privat yang diperoleh dari Politeknik  Kampar  yang  berisi  data  nilai  akademik  lulusan tahun  2015 – 2019  sebanyak  306  record  dan    data  histori lulusan  angkatan    2020  sebanyak  143  record  .  Hasil penelitian  membuktikan  bahwa  Algoritma  C4.5  berhasil diterapkan  untuk  memprediksi  predikat  kelulusan  dengan nilai akurasi  sebesar 75%, rata-rata presisi sebesar 74% dan rata-rata  sensitivitas  sebesar  67%  dan  variabel  yang berpengaruh terhadap predikat kelulusan yaitu ips4, nkk, ipk dan  pengalaman  organisasi.    Hasil  penelitian  ini  dapat digunakan oleh Politeknik Kampar untuk mengevaluasi pola belajar  mahasiswa  agar  nilai  akademik  mahasiswa  dapat ditingkatkan.
Kata Kunci : Data Mining
Prediksi Algortima C4.5 Predikat Kelulusan

## Abstract
Universities have an obligation to control their students to produce quality graduates. Qualified graduates can be seen from the GPA and the length of study that results in the title of graduation. One technique for making predictions that can be used is data mining techniques. Prediction is a combination technique of several other data mining techniques. This study aims to predict the graduation predicate of Kampar Polytechnic students using the C4.5 algorithm, analyze the level of accuracy of the C4.5 algorithm and determine the variables that affect the prediction of the student  graduation  predicate.  The  data  used  is  private  data  obtained  from  the  Kampar Polytechnic which contains 306 records of academic grades for graduates from 2015 – 2019 and 143 records for historical graduates from class 2020. The results of the study prove that the C4.5 algorithm was successfully applied to predict the graduation predicate with an accuracy value of 75%, an average precision of 74% and an average sensitivity of 67% and the variables that affect the  graduation  predicate  are  ips4,  nkk,  ipk  and  organizational  experience.  The  results  of  this study  can  be  used  by  the  Kampar  Polytechnic  to  evaluate  student  learning  patterns  so  that student academic scores can be improved.

## 1. Pendahuluan
Perguruan  tinggi  memiliki  kewajiban dalam  mengontrol  mahasiswanya  untuk menghasilkan  lulusan  yang  berkualitas. Politeknik  Kampar  merupakan  salah  satu perguruan tinggi di bidang sawit yang ada di Indonesia  (Fenty  kurnia  oktorina  &  Andri nofiar,  2021).  Dalam  hal  ini,  politeknik kampar  memiliki  tujuan  dan  target  yang mana  setiap  lulusan  dari  perguruan  tersebut menghasilkan  lulusan  terbaik  dalam  bidang industri yang dibuktikan dari nilai akademik yang  di  peroleh  dari  data  tamatan  lulusan yang sebelumnya (Aryadi, 2020). Lama studi mahasiwa  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor dapat   dilihat   dari   Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang mencerminkan seluruh nilai  yang  diperoleh  mahasiswa  setiap semester  yang  sedang  berjalan  (Oon  Wira Yuda et al., 2022). Lulusan yang berkualitas dapat dilihat dari indeks prestasi dan lamanya studi  yang  menghasilkan  predikat  kelulusan (Elanda & Suhada, 2021). Dari data tersebut menghasilkan sebuah data historis yang dapat dimanfaatkan  untuk  mengetahui  tingkat pencapaian berupa sebuah predikat kelulusan yang di peroleh oleh mahasiswa dengan cara menggunakan  algoritma  dari  data  mining. Data  mining  merupakan  suatu  proses pencarian pola dari data-data dengan jumlah yang  sangat  banyak  yang  tersimpan  dalam suatu tempat penyimpanan dengan menggunakan  teknologi  pengenal  pola, teknik  statistik,  dan  matematika  (Ramadani &  Alexander,  2020).  Agar  diketahui  faktor lain yang memungkinkan mahasiswa tersebut mendapatkan  predikat  tersebut  dengan melakukan sebuah analisis untuk memprediksi  predikat  kelulusan  mahasiswa untuk  mempreroleh  sebuah  informasi  atau pengetahuan  baru.  Pengetahuan  baru  yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  yaitu  berupa pengetahuan  baru  terkait  faktor  lain  yang berpengaruh terhadap predikat kelulusan dan akurasi  dari  hasil  prediksi  yang  diperoleh dalam inplementasinya dengan menggunakan algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan
algoritma  klasifikasi  data  dengan  teknik pohon  keputusan  yang  dapat  mengolah  data numerik  dan  diskrit,  dapat  menangani  nilai atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan- aturan  yang  mudah  diinterpretasikan  dan tercepat  diantara  algoritma-algoritma  lain (Jumaroh et al., 2020).
Ada  beberapa  peneliti  sebelumnya  yang telah melakukan penelitian dalam memprediksi  predikat  kelulusan  mahasiswa di  antara  nya  yaitu  (Rohman  &  Mujiyono, 2021)  menggunakan  algoritma  C4.5  yang menghasilkan  atribut  yang  berpengaruh terhadap predikat kelulusan dan menghasilkan  akurasi  prediksi  kelulusan sebesar  71,67%.  Penelitian  oleh  Penelitian (Wibowo  &  Rohman,  2022)  menggunakan algoritma  C4.5  dan Naïve  bayaes yang menghasilkan  atribut  yang  berpengaruh terhadap predikat kelulusan dan menghasilkan  akurasi  prediksi  kelulusan pada  C4.5  sebesar  86%  dan Naïve Bayes sebesar 60%.
Dalam  proses  penelitian  ini  dibutuhkan tahap lifecycle di antaranya tahap pengumpulan dataset ,  tahap preprosessing , pemodelan  algoritma  C4.5,  pengujian  dan evaluasi  yang  dilakukan  menggunakan bahasa  pemrograman python di google collab .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini terdapat sebuah proses yang mencakup  segala  aspek  kegiatan  dalam mendapatkan  hasil  yang  ingin  di  dapatkan. Berikut  ini  merupakan  gambar  alur  dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Metodologi penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data  yaitu langkah awal  dalam  melakukan  penelitian  ini.  Data yang  dikumpulkan  berupa dataset historis mahasiswa  lulusan  2015-2019  mahasiswa politeknik Kampar yang bersifat privat . Data dalam  bentuk spreedshet di excel yang memiliki variabel sebanyak  19 variabel .
Berkut  ini  merupakan variable data  yang  di peroleh :
Tabel 1. Variabel awal No Nama Variabel 1 Nama mahasiswa 2 Angkatan
3 Program studi
4 Status Hidup Ayah
5 Status Hidup Ibu
6 Pekerjaan Orang Tua
7 Asal Provinsi
8 Pengalaman Organisasi
9 Agama
10 IPK 11 Ips 1 12 Ips 2 13 Ips 3 14 Ips 15 NKK 16 Status Lulus Percobaan
17 Status  Lulus  Percobaan  Lebih  Dari Satu
18 Lulus Tepat Waktu
19 Predikat Kelulusan

## Sumber : Politeknik Kampar
Setelah  variable  awal  di  peroleh,  maka  di perlukan  data  untuk  mengetahui  ketentuan
kriteria  predikat  yang  akan  dihasilkan  untuk hasil penelitian yang dilakukan. Berdasarkan buku  peraturan  akademik  di  Politeknik Kampar,  pada  pasal  59  tentang  status yudisium  Diploma/Predikat  Kelulusan  di tentukan  oleh  unsur – unsur  indeks  Prestasi kumulatif  (IPK),  nilai  kelakukan  kumulatif (NKK) dan jumlah status percobaan. Berikut ini  range  status  predikat  kelulusan  yang masih  berlaku  yaitu  sebagai  berikut  yang dapat di lihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Kriteria Predikat Kelulusan Predikat Kriteria Pujian IPK ≥ 3,50 NKK Program D3 ≥ 22 NKK Program D4 ≥ 30 Tidak  pernah  mendapat  status kelulusan percobaan selama pendidikan. Lulus tepat waktu. Sangat Memuaska n IPK  ≥  3,50  jika  NKK  tidak terpenuhi  atau  pernah  menjadi lulusan percobaan.
3,01 ≤ IPK < 3,50 NKK Pr ogram D3 ≥ 20 NKK Program D4 ≥ 28 Hanya  pernah  mendapat  status kelulusan percobaan selama pendidikan sebanyak 1 Kali. Memuaska n IPK  ≥  3,00  Jika  NKK  tidak terpenuhi  atau  pernah  menjadi lulusan percobaan.
2,75 ≤ IPK < 3,00 NKK Program D3 ≥ 18 NKK Program D4 ≥ 26
Hanya  pernah  mendapat  status kelulusan percobaan selama pendidikan sebanyak 1 Kali. Lulus Kondisi lain  yang tidak termasuk dalam dua kriteria sebelumya Sumber : Buku Peraturan Akademik Politeknik Kampar 2023

## 2.2 Preprocessing
Berdasarkan dataset yang  diperoleh, terdapat  data  historis  dari  data  lulusan sebelumnya.  Sebelum  proses  data  mining dilakukan, peneliti melakukan proses preprocessing data yaitu suatu tahapan dalam proses data mining. Sebelum dataset tersebut diproses  agar  menghasilkan output yang diharapkan.  Tahap  proses preprocessing
yang  dilakukan  di  antaranya  yaitu  data selection dan transformasi data.
A. Data selection merupakan  tahap proses  memilih  data  dari  kumpulan yang  dimiliki  sebelum  dilakukan tahap  penggalian  informasi  dalam KDD  dimulai  (Taufiq,  2020).  Pada tahap  data  selection  dilakukan pemilihan variabel atau  melakukan seleksi variabel apa  saja  yang  akan nanti di lakukan pengujian menggunakan  algoritma  C4.5.  Pada penelitian ini, variabel yang ada pada data awal tidak semuanya digunakan. Oleh karena itu, hanya variabel yang sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan digunakan  dari  data  awal  yang diperoleh.  Variabel  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebanyak  15 kolom dan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Variabel yang digunakan
No  Variabel yang Di gunakan 1 Program Studi
2 Status Hidup Ayah
3 Status Hidup Ibu
4 Pekerjaan Orang Tua
5 Asal Provinsi
6 Pengalaman Organisasi
7 Agama 8 Angkatan 9 Ips 1
10 Ips 2
11 Ips 3
12 Ips 4
13 Nkk
14 Ipk
15 Predikat Kelulusan B. Transformasi  data  merupakan  tahap mensinambungkan atribut/variabel yang  nanti  akan  digunakan  untuk memprediksi  (Ginting  et  al.,  2020). Tranformasi  data  pada  penelitian  ini yaitu  mengubah  data  kategorik menjadi numerik yang bertujuan agar menghasilkan  hasil  dan  performa yang  baik.  Berikut  ini  merupakan data yang dikukan transformasi yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Transformasi nilai ips 1, ips 2, ips 3, ips 4 dan ipk No         Nilai Kategori 1 >3.51 A 2 >3.01 B 3 >2.75 C 4 <2.75 D
Dikarenakan  Nkk  yang  digunakan menggunakan  Nkk  dari  semester  4, maka  dilakukan  transformasi  jumlah Nkk sebagai berikut.
Tabel 5. Transformasi jumlah Nkk No  Jumlah Kategori 1 >15 A 2 >13 B 3 <13 C
Tahap  selanjutnya  yaitu  mengubah dari  data  bertipe  kategorik  menjadi numerik  agar  bisa  di  olah  di  pyton dengan menerapkan algortitma C4.5. Transformasi  yang  dilakukan  dapat di lihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Transformasi data No Nama variabel Hasil tranformasi 1 Program Studi  3,2,1,0 2 Angkatan 0,1,2,3,4 3 Status  Hidup Ayah 0,1 4 Status  Hidup Ibu 0,1 5 Pekerjaan Orang Tua 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9,10, 11,12,13,14,15,6, 17, 18,19,20 6 Asal Provinsi 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9,10, 11,12 7 Pengalaman Organisasi 0,1 8 Agama 0,1,2,3,4 9 Ips 1 0,1,2,3,4 10 Ips 2 0,1,2,3,4 11 Ips 3 0,1,2,3,4 12 Ips 4 0,1,2,3,4 13 Nkk 0,1,2 14 Ipk 0,1,2
2.3 Pemodelan Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 merupakan turunan dari
ID3  yang  menangani  suatu  atribut  yang berbentuk  numerik,  missing  value  beserta noise pada sebuah dataset, dan rule-rule yang didapatkan  dari  terbentuknya  sebuah  model yang  berbentuk  pohon  (Made  et  al.,  2022). Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi  atau  mengklarifikasi  suatu kejadian dengan pembentukan Decision Tree atau pohon  keputusan  (Romli  &  Zy,  2020).
Decision  Tree  atau  pohon  keputusan  adalah sebuah  struktur  pohon,  dimana  setiap  node pohon  merepresentasikan  atribut  yang  telah diuji,  setiap  cabang  merupakan  suatu pembagian  hasil  uji,  dan  node  daun  (leaf) merepresentasikan  kelompok  kelas  tertentu (Farida et al., 2020).
Beberapa tahapan dalam algoritma C4.5 memilih  atribut  sebagai  akar,  berdasarkan nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang ada. Selanjutnya yaitu menentukan akar dari pohon.  Akar  tersebut  diambil  dari  atribut, dengan  cara  menghitung  nilai  gain  dari masing-masing  atribut,  nilai  gain  tertinggi akan  dijadikan  akar  pertama.  Sebelum menentukan nilai gain hitung terlebih dahulu nilai  entropy  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
(1)
Keterangan :
S = kumpulan data
k = banyaknya kelas dalam S pj = probabilitas kelas S
Setelah itu tentukan nilai gain, menggunakan rumus sebagai berikut :
(2) Keterangan :
S = kumpulan data
A = atribut Ai = nilai atribut ke-i |Si| = jumlah data untuk Ai |S| = jumlah data dalam S
k = jumlah nilai atribut
Ulangi langkah ke-2 hingga kasus dalam cabang  memiliki  kelas  yang  sama.  Ulangi langka ke-3 hingga kasus dalam cabang tidak bisa  dihitung  lagi.  Setelah  semua  proses perhitungan  dilakukan,  tahap  selanjutnya yaitu  membentuk  pohon  keputusan  yang menghasilkan  rule  yang  di  tampilkan  pada grafik decision tree .

## 2.4 Pengujian
Jika  perhitungan  model  algoritma  c4.5
telah  dilakukan  dan  telah  menghasilkan  rule atau  aturan  yang  telah  terbentuk,  maka  di lakukan tahap pengujian dengan diimplementasikan  menggunakan  bahasa pemrograman python . Python merupakan bahasa pemrograman yang bebas digunakan. tidak ada larangan dalam penyalinannya atau mendistribusikannya  (Medy  &  Alviva, 2019). Tujuan dari tahap pengujian ini yaitu untuk  menghasilkan  prediksi  berdasarkan dari rule yang telah bentuk dari data training dan  data  testing  yang  dilakukan  pada  model c4.5.
2.5 Evaluasi Setelah  menghasilkan  akurasi,  maka  di lakukan  evaluasi  model  terhadap  hasil prediksi  yang  ada.  Hal  tersebut  dilakukan untuk mengetahui seberapa besar keakuratan berupa  hasil  akurasi  dari  hasil  prediksi menggunakan algoritma c4.5. Proses evaluasi dilakukan  dengan  melihat,  menganalisis  dan membandingkan  hasil  pengujian  dengan menggunakan confusion  matrix (Agustian & Ramadhani,  2022).  Confusion    Matrix merupakan sebuah metode yang
kegunaannya  untuk melakukan  perhitungan akurasi    pada  konsep    dalam    data    mining, evaluasi  dengan  menggunakan  metode confusion matrix menghasilkan nilai akurasi, presisi  dan  recall  (Normawati  &  Prayogi, 2021). Confusion matrix memiliki tabel yang menyatakan  klasifikasi  jumlah  data  uji  yang benar dan jumlah data uji yang salah. Berikut ini merupakan tabel confusion matrixnya :
Gambar 2. Gambar tabel confusion matrix
Keterangan : TP  (True  Positive)  =  jumlah  dokumen  dari kelas  1  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai kelas 1 TN  (True  Negative)  =  jumlah dokumen  dari kelas  0  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai kelas 0 FP  (False  Positive)  =  jumlah  dokumen  dari kelas  0  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai kelas 1 FN (False Negative) = jumlah dokumen dari kelas  1  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai kelas 0
Rumus  confusion  matrix  untuk  menghitung accuracy, precision, dan recall adalah sebagai berikut :

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  berupa  dataset historis  mahasiswa  lulusan  2015-2019 mahasiswa politeknik dalam bentuk spreedshet  di excel yang  memiliki  variabel sebanyak  19  variabel  dengan  teknik observasi  dan  wawancara  secara  langsung pada objek atau tempat studi kasus penelitian yang  dilakukan  yaitu  di  politeknik  kampar. Data  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :

## Gambar 3. Data awal

## 3.2. Preprocessing
Tahap  pertama  dalam  melakukan preprocessing adalah  menseleksi  data variabel yang digunakan menjadi 14 variabel dan  1  label  yang  di  proses  di google  collab menggunakan python yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 4. Seleksi data
Selanjutnya  yaitu  tahap  transformasi data  yang  telah  di  seleksi  di  lakukan perubahan  dari  data  kategorik  mejadi  data numerik.  Proses  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini :
Gambar 5. Transformasi Data
Hasil  dari  data  yang  dilakukan  pada tahap  processing  yang  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :
Gambar 6. Hasil data di processing
3.3. Pemodelan algoritma c4.5 Untuk  memulai  tahap  pemodelan menggunakan algoritma c4.5, maka dilakukan  split  data  untuk  membagi  data training  dan  testing  dalam  pemodelannya. Pada pemodelan algoritma c4.5 ini dilakukan dengan data split dengan perbandingan
sebesar  70:30  dari  data  yang  yang  dimiliki. Penerapan  algoritma  tersebut  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 7. Split data training dan data testing
Gambar 8. Pemodelan decision tree
Hasil  dari  algoritma  tersebut  di tampilkan  dalam  bentuk  grafik  decision  tree yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 9. Hasil pemodelan algoritma c4.5 membenttuk decision tree
3.4. Pengujian
Selanjutnya  pada  penerapan  algoritma menggunakan python, dilakukan  pengujian dalam  memprediksi  dengan  menginput kriteria data yang dimiliki dan menghasilkan label prediksi yang dapat diihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 10. Pengujian hasil prediksi kelulusan predikat
Berikut hasil prediksi yang diperoleh :
Gambar 11. Hasil prediksi
3.5. Evaluasi Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap hasil  model  dalam  memprediksi  untuk melihat  ke  akuratan  hasil  prediksi  dengan
melihat  hasil  akurasi  dan  confusion  matrix yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 12. Menghitung akurasi dari hasil prediksi
Berikut hasil akurasi prediksi :
Gambar 13. Hasil akurasi prediksi
Berikut hasil akurasi menggunakan
confussion matrix :
Gambar 14. Hasil evaluasi

## 4. Simpulan
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil penelitian yang di lakukan,  maka  dapat  di  simpulkan  sebagai berikut :
A. Analisa  prediksi  predikat  kelulusan mahasiswa  menggunakan  algorithma C4.5  telah  berhasil  dilakukan  di Politeknik  Kampar  terhadap  data  uji
lulusan  tahun  2020  sebanyak  143 record.
B. Hasil  pengujian    menggunakan Algorrithma C4.5 dalam memprediksi predikat kelulusan menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 75%,  rata-rata  presisi  sebesar  74% dan  rata-rata  sensitivitas  sebesar 67%.
C. Variabel  yang  berpengaruh  terhadap predikat kelulusan adaah IPS4, NKK,
IPK  dan pengalaman organisasi.
4.2. Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan maka di perlukan saran pada penelitian ini di antaranya :
A. Untuk  menghasilkan  akurasi  yang stabil  terhadap  model,  maka  di perlukan  data  yang  memiliki  varibel dan data yang bagus.
B. Dengan  di  peroleh  nya  hasil  dari penelitian  ini,  politeknik  kampar dapat  memanfaatkan  hasil  prediksi tersebut  guna  untuk  evaluasi  pola belajar  agar  nilai  akademik  bisa  di tingkatkan.
C. Diharapkan  penelitian  ini  bisa dikembangkan  lagi  ke  tahap  sebuah sistem atau aplikasi agar lebih mudah dalam pemanfaatanya.

## 5. Referensi
Agustian,  S.,  &  Ramadhani,  S.  (2022). Jurnal Computer Science and Information Technology  (  CoSciTech  )  menggunakan algoritma lexrank . 3 (3), 371 – 381 Aryadi.  (2020). Kampus  Bina  Widya  Km. 12,5 Simpang Baru Panam Pekanbaru.Telp (0761) 63277 . 1 (421), 1 – 15.
Elanda,  &  Suhada.  (2021).  Klasifikasi Predikat  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa
Program Studi Teknik Informatika dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus:  STMIK  Rosma  Karawang). Dirgamaya:  Jurnal  Manajemen  Dan
Sistem Informasi , 1 (2), 14 – 27. https://doi.org/10.35969/dirgamaya.v1i2.1
82
Farida,  Martaleli,  &  Nurfadila.  (2020).
Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Menentukan  Uang  Kuliah  Tunggal  (Ukt) Mahasiswa  (Stud i  Kasus :  Mahasiswa Umrah Tahun 2018) . 88 – 97.
Fenty  kurnia  oktorina,  &  Andri  nofiar,  A. nofiar. (2021). 9 th Applied Business and Engineering  Conference  Implementasi
Dashboard Business Intelligence Untuk 9 Th  Applied  Business  And  Engineering Conference . 10 – 19.
Ginting,  V.  S.,  Kusrini,  K.,  &  Luthfi,  E.  T. (2020). Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi  Keterlambatan  Pembayaran Uang  Sekolah  Menggunakan  Python.
Jurnal  Teknologi  Informasi , 4 (1),  1 – 6.
https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1101 Jumaroh, Sorikhi, & Tezhar. (2020). Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4 . 5 . 1 (1), 36 – 42.
Made, D., Mertha, A., & Paramitha, A. A. I. I. (2022). P enerapan Data Mining untuk Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Non- Aktif  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5 :
Studi Kasus STMIK Primakara . 6 , 84 – 97. Medy,  &  Alviva.  (2019).  Implementasi Algoritma  C4.5  Menggunakan  Python Untuk  Klasifikasi  Kepuasan  Konsumen.
Progres ,
49 – 55. https://jurnal.stmikprofesional.ac.id/index. php/Progress/article/view/146/22 Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 5 (2), 697 – 711.
Oon Wira Yuda, Darmawan Tuti, Lim Sheih Yee,  &  Susanti.  (2022).  Penerapan
Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu
Menggunakan  Metode  Random  Forest. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 8 (2),122 – 131.
Ramadani,
& Alexander. (2020). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan Pola  Penjualan  Obat. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (2), 262 – 276. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.195
Rohman,  A.,  &  Mujiyono,  S.  (2021).
Permodelan  Prediksi  Predikat  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Decision  Tree C4 . 5 . II (2), 1 – 5.
Romli,  I.,  &  Zy,  A.  T.  (2020).  Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J- SAKTI , 4 (2), 694 – 702.
Taufiq. (2020). Implementasi Algoritma C4.5
untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran  Sumbangan  Pembangunan Pendidikan Sekolah Menggunakan Python. Inspiration:  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 10 (1), 36 – 44. https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2535 Wibowo, A., & Rohman, A. (2022). Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa
Menggunakan  Naive  Bayes  dan  Decision Tree pada Universitas XYZ . 8 (200