## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 16~20 e-ISSN: 2548-6861

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 dengan CRISP-DM
Suprayuandi Pratama 1 *, Iswandi 2 *, Andre Sevtian 3 * Tsabita Putri Anjani 4 * * Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung suprayuandi.pratama@unmuhbabel.ac.id 1 , iswandi@unmuhbabel.ac.id 2 , andresevtian501@gmail.com 3 , tsabitha266@gmail.com 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-12-22 Revised 2023-01-19 Accepted 2023-01-24
Student  data  is  crucial,  particularly  when  it  comes  to  academic  performance  as measured by the student achievement index. The information now available is only a  data  mine  that  has  been  organized  and  saved  in  the  system.  This  occurred  at Muhammadiyah  University  of  Bangka  Belitung's  Faculty  of  Engineering  and Science,  where  student  data  was  merely  a  database  and  not  effectively  used.  This information  needs  to  be  examined  in  order  to  be  categorized  based  on  factors including  the  student  achievement  index,  residence,  discipline,  and  the  lecturer's position.  To  collect  the  necessary  dataset  for  this  project,  questionnaires  will  be distributed, and CRISP-DM will be used in data mining techniques. And the C4.5 method, which makes use of the RapidMiner application, is the algorithm used in the classification  process.  85  datasets  are  categorised,  and  they  produce  good  results with a 67.06% accuracy rate.
Keyword:
Data Mining, Prestasi Akademik, Algoritma C4.5, CRISP-DM,
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  basis  data  sangat  berkembang  pesat  maka kebutuhan  informasi  yang  lebih  dari  sebuah  data  yang tersimpan  dalam  database  yaitu  pengetahuan  ( knowledge ). Informasi  yang  dibutuhkan  tidak  bisa  diperoleh  dengan mudah  sebab  volume  data  yang  besar  dan  kompleks  [1]. Dibutuhkan sebuah metode untuk mendapatkan pengetahuan yang tidak bisa terlihat di dalam data namun sangat potensial untuk  digunakan  yaitu  metode  data  mining.  Pada  data mahasiswa diterapkan sebuah metode data mining klasifikasi dengan Algoritma C4.5 untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa. Data mining adalah proses menemukan pola yang menarik  dan  pengetahuan  dari  sejumlah  besar  data.  Sumber data dapat mencakup database, data gudang, web, repositori informasi  lain,  atau  data  yang  dialirkan  kesistem  secara dinamis [1] [2]. Data mining merupakan proses menemukan pengetahuan  yang  menarik  dari  data  yang  berjumlah  besar yang disimpan di dalam database, gudang data atau repositori informasi.  Data  mining  juga  disebut  sebagai  serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data.  Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma decision  tree  [3].  Algoritma  ini  mempunyai  input  berupa training samples dan samples . Training samples berupa data
contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang  telah  diuji  kebenarannya.  Sedangkan samples merupakan field-field data  yang  nantinya akan  kita gunakan sebagai  parameter  dalam  melakukan  klasifikasi data. Algoritma C4.5 adalah  algoritma  hasil  pengembangan  dari algoritma ID3.
Fakultas  Teknik  dan  Sains  Universitas  Muhammadiyah Bangka  Belitung  [4]  terus  berupaya  agar  mencapai  tujuan pendidikan  yang  berkemajuan  dan  mencerahkan  serta berkualitas  agar  kemampuan  professional  mahasiswa  di bidangnya  masing-masing.  Salah  satu  indikator  untuk mencapai  tujuan  tersebut  adalah  hasil  prestasi  akademik mahasiswa yang dinyatakan dengan Indek Prestasi Kumulatif (IPK)  dan  Indek  Prestasi  Semester  (IPS).  Indek  Prestasi Semester  merupakan  hasil  nilai  akademik  mahasiswa  pada mata kuliah  yang telah ditempuh untuk di tiap semesternya. dan  Indek  Prestasi  Kumulatif  merupakan  prestasi  akademik mahasiswa  yang  menggabungkan  semua  hasil  nilai  mata kuliah yang telah ditempuh.
Untuk mewujudkan pendidikan yang berkualitas, berkemajuan dan mencerahkan berkaitan dengan peran dosen, kedisiplinan mahasiswa, sosial ekonomi mahasiswa dan juga peran dosen terhadap hasil belajar mahasiswa. Hal tersebut di buktikan dengan banyaknya penelitian  yang telah dilakukan sebelumnya.  Fakultas  Teknik  dan  Sains  (FTS)  Universitas
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 dengan CRISP- DM (Suprayuandi Pratama)
17 Muhammadiyah Bangka Belitung (Unmuh Babel) mempunyai  database  akademik  mahasiswa.  Basisdata  ini berpotensi  untuk  menghasilkan  sebuah  informasi  baru  yang sangat  berguna.  Salah  satu  yang  bisa  dilakukan  oleh  data mining  adalah  memprediksi  prestasi  akademik  [5]  para mahasiswa Fakultas Teknik dan Sains. Jika prestasi akademik mahasiswa  dapat  di  ketahui  lebih  dini  maka  pihak  program studi  dapat  melakukan  tindakan  tindakan  yang  diperlukan agar mahasiswa dapat mencapai prestasi akademik yang baik. Data mining  prestasi mahasiswa  tersebut  perlunya diklasifikasikan  untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan. Pengklasifikasian  data  mining  ini  menggunakan  teknik algoritma  C4.5  ( Decision  Tree) dan  juga  menggunakan metode  CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard  Process  for Data  Mining)  [6].  Aplikasi  yang  digunakan  untuk pengklasifikasian ini yaitu Rapid Miner dengan menerapkan untuk Algoritma C4.5
Beberapa penelitian sebelumnya telah melakukan mining terhadap  data  pendidikan  [7]  sehingga  memudahkan  dalam menganalisa  aktifitas  dari  institusi  pendidikan.  Kemudian algoritma C4.5 diterapkan dalam mengukur tingkat kepuasan mahasiswa  [8]  serta  prediksi  kelulusan  mahasiswa  [9] menggunakan  metode  CRISP-DM  [10]  [6].  Pada  penelitian kali  ini  adalah  menerapkan  data  mining  untuk  memprediksi prestasi  akademik  mahasiswa  dengan  menggunakan  teknik Algoritma  C4.5  ( decision  tree) dengan  mengklasifikasikan berdasarkan  peran  dosen,  kedisiplinan  mahasiswa,  sosial ekonomi mahasiswa dan juga hasil belajar masa lalu. Tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengklasifikasikan  prestasi akademi  mahasiswa  dan  menghasilkan  sebuah  keputusan sehingga Fakultas Teknik dan Sains bisa melakukan langkah yang baik untuk meningkatkan prestasi akademik mahasiswa.

## II. M ETODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Fakultas  Teknik  dan  Sains Universitas  Muhammadiyah  Bangka  Belitung.  Waktu penelitian  dilaksanakan  pada  mulai  bulan  Juli  2022.  Target penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Fakultas  Teknik  dan  Sains Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung. Pada penelitian  ini  menggunakan  2  metode/pendekatan  yaitu Metode  Pengumpulan  Data  dan  Metode  CRISP-DM  (Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining)  untuk  proses dalam Data Mining nya.

## A. Teknik Pengumpulan data
Teknik pengumpulan data yang digunakan untuk penelitian ini adalah observasi dan  kuesioner.  Observasi terhadap data mahasiswa  yang  ada  pada  sistem  akademik  untuk mendapatkan indeks prestasi mahasiswa pada program studi yang ada di Fakultas Teknik dan Sains. Penyebaran kuisoner kepada  mahasiswa  di  Fakultas  Teknik  dan  Sains  untuk mendapatkan  data  terkait  tempat  tinggal,  kedisiplinan mahasiswa,  dan  peran  dosen  dalam  perkuliahan.    Dalam penyebaran kuisoner ini menggunakan Google Formulir .

## B. Metode CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
Penelitian  ini  menggunakan  metode  CRISP-DM  dalam proses Data Mining. Metode ini terdiri dari 6 tahapan:  Pemahaman terhadap bisnis (Business/Research Understanding  Phase)  dimana  data  yang  diperoleh  dari database  akademik  Mahasiswa  Fakultas  Teknik  dan Sains  selama  ini  belum  pernah  dilakukan  penggalian kekayaan terhadap data tersebut
 Fase  Pemahaman  Data  (Data  Understanding  Phase) Tahapan  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  data menggunakan  kuisoner,  mendeskripsian  data,  serta mengevaluasi kualitas data.
 Persiapan  data  (Data  Preparation)  Dari  hasil  data mahasiswa maka akan dilakukan teknik Data Preparation agar kualitas data diperoleh lebih baik.
 Fase  Pemodelan  (Modeling  Phase)  Pada  tahapan  ini merupakan tahapan pemrosesan dataset yang diklasifikasikan  oleh  model  dan  menentukan  akan  dari dataset
 Fase Evaluasi (Evaluation Phase) Pada fase ini dilakukan pengujian terhadap model klasifikasi yang telah di modelkan pada fase pemodelan.
 Fase Penyebaran (Deployment Phase) Setelah pembentukan model selanjutnya dapat digunakan untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa oleh Program Studi di lingkungan Fakultas Teknik dan Sains.
Gambar  1.  Metode  CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining)

## C. Metode Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5
Secara  garis  beras  langkah-langkah  yang  dilakukan  oleh algoritma  C4.5  dalam  membentuk  pohon  keputusan  adalah sebagai berikut:
1) Pada  saat  awal  pembentukan  pohon  akan  dimulai dengan  membuat  suatu  node  yang  melambangkan training sample.
18
2) Jika sampel-sampel tersebut memiliki kelas yang sama, maka  node  tersebut  dijadikan leaf  node dengan  label kelas tersebut.
3) Jika sampel-sampel tersebut tidak memiliki kelas yang sama  maka  algoritma  ini  akan  mencari gain  ratio tertinggi  dari  atribut  yang  tersedia,  sebagai  cara  untuk memilih atribut yang paling berpengaruh paada training sample  yang  tersedia.  Nantinya  atribut  ini  akan dijadikan atribut “penguji” atau “keputusan” pada node tersebut.  Hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  ketika atribut  tersebut  bernilai  continu,  maka  atribut  tersebut harus di diskritkan terlebih dahulu.
4) Cabang  untuk  setiap node akan  dibentuk  berdasarkan nilai-nilai yang diketahui dari atribut pengujian.
5) Algoritma ini akan terus  melakukan proses  yang sama rekursif untuk membentuk suatu pohon keputusan untuk setiap sample di setiap bagiannya.
6) Proses rekursif ini akan berhenti, ketika salah satu dari kondisi  di  bawah  telah  terpenuhi.  Kondisi-kondisinya adalah:
 Semua  sample  yang  diberikan  pada node adalah berasal dari satu kelas yang sama.
 Tidak  ada  atribut  lainnya  yang  dapat  digunakan untuk mempartisi sample lebih lanjut.
 Tidak ada sample yang memenuhi test-attribute= 𝑎 𝑖 Dalam  hal  ini,  sebuah  daun  dibuat  dan  dilabeli dengan  kelas  yang  memiliki  sample  terbanyak ( majority voting ).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  yang  peneliti  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  kuesioner.  Data  diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner sebanyak 85 responden Fakultas Teknik  dan Sains angkatan 2020/2021 dan angkatan 2021/2022.

## A. Pemahaman terhadap bisnis (Business/Research Understanding Phase)
Penerapan  data  mining  pada  penelitian  ini  berhubungan langsung dengan data mahasiswa Fakultas Teknik dan Sains untuk  menggali  prestasi  mahasiswa,  kedisplinan  dan  peran dosen dalam perkuliahan.

## B. Fase Pemahaman Data (Data Understanding Phase)
Data  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  di  dapatkan  pada database  akademi  dan  juga  kuisoner  yang  telah  di  isi  oleh mahasiswa.  Dari  kuisoner  yang  disebar  pada  mahasiswa Fakultas  Teknik  dan  Sains  didapatkan  85  ExampleSet  yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
T ABEL .1 D ATASET H ASIL K UISONER No Fakultas Teknik dan Sains Program Studi Inde ks Prest asi Sem ester 1 Indek s Presta si Seme ster 2 Tempat Tinggal Peran Dosen dalam Perku liahan Kedisiplin an Mahasiswa dalam Perkuliaha n 1 ILKOM 3.41 3.48 Rumah Sendiri 2 3 2 ILKOM 3.64 3.71 Rumah Sendiri 3 3 3 ILKOM 3.64 3.6 Kos 3 3 4 ILKOM 3.61 3.75 Kos 3 3 5 ILKOM 3.27 3.36 Kos 3 3 6 ILKOM 3.43 3.3 Kos 4 4 7 ILKOM 3.44 3.26 Kos 2 1 ILKOM 3.52 3.32 Kos 4 4 9 KSDA 3.43 3.35 Kos 4 3 10 KSDA 3.59 3.34 Rumah Sendiri 4 3 11 KSDA 3.29 3.22 Rumah Sendiri 4 4 12 KSDA 3.63 3.65 Kos 3 1 13 KSDA 3.9 3.75 Rumah Sendiri 3 2 14 Sipil 3.48 3.57 Rumah Sendiri 4 3 15 Sipil 3.40 3.47 Rumah Sendiri 4 4 16 Sipil 3.48 3.57 Rumah Sendiri 3 3 17 Sipil 3.40 3.47 Kos 4 4 18 Sipil 3.72 3.71 Rumah Sendiri 4 3 19 Sipil 3.30 3.48 Kos 4 4 20 Sipil 3.43 3.5 Rumah Sendiri 4 4 … … … … … … … 85 Sipil 3.33 3.32 Kos 4 4

## C. Persiapan data (Data Preparation)
Pada Tahap Data Cleaning, dataset yang terdiri dari 85 data yang  akan  di  analisis  menggunakan  Rapid  Miner  Decision Tree menggunakan Algoritma C4.5. Berikut data yang sudah di persiapkan.
T ABEL .2 D ATA P ERSIAPAN No Indeks Prestasi Kumulatif Tempat Tinggal Peran Dosen dalam Perkuliahan Kedisiplinan Mahasiswa dalam Perkuliahan 1 Sedang Rumah Sendiri Cukup Baik 2 Tinggi Rumah Sendiri Baik Baik 3 Tinggi Kos Baik Baik 4 Kurang Kos Sangat Baik Sangat Baik 5 Tinggi Kos Sangat Baik Sangat Baik 6 Tinggi Kos Sangat Baik Sangat Baik
19 7 Tinggi Rumah Sendiri Sangat Baik Sangat Baik 8 Sedang Kos Baik Baik 9 Tinggi Kos Baik Baik 10 Tinggi Rumah Sendiri Sangat Baik Baik 11 Tinggi Rumah Sendiri Sangat Baik Sangat Baik 12 Sedang Kos Sangat Baik Baik 13 Tinggi Kos Baik Baik 14 Sedang Rumah Sendiri Baik Baik 15 Sedang Kos Baik Sangat Baik 16 Tinggi Rumah Sendiri Sangat Baik Sangat Baik 17 Kurang Kos Sangat Baik Baik 18 Tinggi Kos Baik Baik 19 Sedang Kos Baik Baik 20 Sedang Kos Sangat Baik Sangat Baik … … … … … Sedang Kos Cukup Kurang

## D. Fase Pemodelan (Modeling Phase)
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  pemrosesan  dataser persiapan  yang  diklasifikasikan  oleh  model  dan  kemudian menghasilkan  sejumlah  aturan.  Pada  penelitian  ini menggunakan algoritma C 4.5. Dari hasil proses data mining tersebut diperoleh rule atau aturan sbb:

## Gambar 2. Hasil dari Decision Tree
Dari hasil pohon keputusan diatas didapatkan deskripsinya sebagai berikut
 Kedisiplinan Mahasiswa dalam Perkuliahan = Baik: Baik {Cukup=1, Baik=26, Sangat Baik=21}
 Kedisiplinan Mahasiswa dalam Perkuliahan = Cukup
 Indeks Prestasi Semester TA Pertama = Sedang: Cukup {Cukup=2, Baik=1, Sangat Baik=0}
 Indeks Prestasi Semester TA Pertama = Tinggi: Baik {Cukup=0, Baik=3, Sangat Baik=0}
 Kedisiplinan Mahasiswa dalam Perkuliahan = Kurang: Cukup {Cukup=1, Baik=1, Sangat Baik=0}
 Kedisiplinan Mahasiswa dalam Perkuliahan = Sangat Baik: Sangat Baik {Cukup=0, Baik=4, Sangat Baik=25}.
E. Fase Evaluasi (Evaluation Phase)
Pada  fase  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  model klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  analisis  tingkat  Performansinya.  Berikut  hasil pengujiannya pada data set kuisoner

## Gambar 3.  Hasil Pengujian Data Set
Dari hasil pengujian di atas di dapatkan accurasy sebesar 67.06%  dengan  class  Precision  predikat  cukup=60%, baik=56.86% dan sangat baik 86.21% dan class recall cukup =75%, baik=82.86%, sangat baik= 82.86%.

## F. Deployment
Setelah  tahap  evaluasi  dimana  menilai  secara  detail  hasil dari sebuah model maka dilakukan pengimplementasian dari keseluruhan  model  yang  telah  dibangun.  Selain  itu  juga dilakukan  penyesuaian  terhadap  model  sehingga  dapat menghasilkan  suatu  hasil  yang  sesuai  dengan  target  awal tahap CRISP-DM ini.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  telah  dilakukan  klasifikasi  data mahasiswa Fakultas Teknik dan Sains menggunakan metode decision  tree  algoritma  C4.5  dengan  teknik  data  mining CRISP-DM.  Dataset  terdiri  dari  indeks  prestasi  mahasiswa, tempat tingga, kedisiplinan, peran dosen dalam perkuliahan. Dari  85  Dataset  telah  mendapatkan  sebuah  keputusan terhadap  prestasi  akademik  mahasiswa  di  Fakultas  Teknik dan  Sains  Universitas  Muhammadiyah  Bangka  Belitung meliputi  Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Program  Studi Teknik  Sipil  dan  Program  Studi  Konservasi  Sumber  Daya Alam  serta  mendapatkan  hasil  performa  dari  hasil accuracy sebesar 67.06% dengan class Precision predikat cukup=60%, baik=56.86% dan sangat baik 86.21% dan class recall cukup =75%, baik=82.86%, sangat  baik= 82.86%.  Hal ini menjadi acuan para dosen dan Mahasiswa untuk meningkatkan proses pembelajaran dalam perkuliahan serta kedisiplinan mahasiswa untuk berkuliah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J.  Han,  ‘Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  Second Edition’, Jan. 2023.
[2] P.-N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V.  Kumar,  ‘Data  mining cluster analysis: basic concepts and algorithms’, Introd. to data Min. , pp. 487–533, 2013.
[3] W.  Crisnawaty  Manalu,  A.  Muhazir,  D.  Setiawan,  S. Informasi,  S.  Triguna  Dharma,  and  T.  Komputer, ‘Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Minat
20
Masyarakat    Terhadap  Asuransi  Jiwa  Dengan  Metode Algoritma  C4.5’, J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI TGD) , vol. 2, no. 1, pp. 169–178, Jan. 2023.
[4] ‘Visi, Misi & Tujuan - Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung’. [Online].
Available:
https://unmuhbabel.ac.id/visi-misi-tujuan/.  [Accessed:  28- Feb-2023].
[5] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, ‘Classification of the Period Undergraduate  Study  Using  Back-propagation  Neural Network’,  in 2018  International  Conference  on  Applied Engineering (ICAE) , 2018, pp. 1–5.
[6] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani, ‘Implementasi  CRISP-DM  Model  Menggunakan  Metode Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Curah  Hujan  Berpotensi  Banjir’, J.  Appl.  Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, Oct. 2021.
[7] S. A. A. Kharis and A. H. A. Zili, ‘Learning Analytics dan
Educational  Data  Mining  pada  Data  Pendidikan’, J.  Ris. Pembelajaran  Mat.  Sekol. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  12–20,  Mar. 2022.
[8] N. Tulus Ujianto and N. A. Ramdhan, ‘Implementasi Data Mining  C4.5  dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Akademik’, J.  Ilm.  Intech Inf.  Technol.  J.  UMUS ,  vol.  4,  no.  01,  pp.  115–111, May 2022.
[9] T.  H.  Hasibuan  and  D.  Mahdiana,  ‘Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Pada  Uin  Syarif  Hidayatullah  Jakarta’, SKANIKA  Sist. Komput.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  61–74,  Jan. 2023.
[10] J. A. Solano, D. J. Lancheros Cuesta, S. F. Umaña Ibáñez, and  J.  R.  Coronado-Hernández,  ‘Predictive  models assessment based on CRISP-DM methodology for students performance  in  Colombia  -  Saber  11  Test’, Procedia Comput. Sci. , vol. 198, pp. 512–517, Jan. 2022.