## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423

## IMPLEMENTASI PSO UNTUK OPTIMASI BOBOT ATRIBUT PADA ALGORITMA C4.5 DALAM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA
Sharazita Dyah Anggita 1) , Ikmah 2)
1, 2) Fakultas Ilmu Komputer Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl Ringroad Utara Condong Catur Depok Sleman Yogyakarta, Indonesia e-mail: sharazita@amikom.ac.id 1) , ikmahdarwan01@amikom.ac.id 2)

## ABSTRAK
Ketepatan penyelesaian masa studi mahasiswa merupakan salah satu faktor yang banyak disoroti oleh perguruan tinggi. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa. Salah satu masalah yang yang terjadi pada data mining adalah semakin banyak penggunaan atribut, akan dapat memengaruhi tingkat akurasi dan kinerja dari algoritma. Penelitian ini akan dilakukan dengan melakukan improvement untuk dapat mengoptimasi nilai akurasi pada Algoritma C4.5. Improvement akan berfokus pada bobot yang berperan sebagai faktor kelulusan maha- siswa. Optimasi pembobotan atribut akan dilakukan menggunakan Algoritma PSO Melalui model yang diusulkan, peneliti akan melihat hasil perbandingan nilai akurasi penerapan Algoritma C4.5 dengan C4.5 yang dioptimasi dengan PSO. Hasil akurasi dari penerapan algortima C4.5 dalam menentukan status kelulusan mahasiswa sebesar 90.73%. Proses optimasi yang dilakukan untuk membobotkan atribut pada algoritma C4.5 menggunakan algoritma PSO menghasilkan nilai akurasi sebesar 97.78%.  Peningkatan  performa  didapat  dari  perbandingan  hasil  pengujian  kedua  algoritma  dengan  peningkatan  akurasi sebesar 7.05%.

## Kata Kunci: C4.5, PSO, prediksi kelulusan

## ABSTRACT
The accuracy of completing the student's study period is one of the factors highlighted by universities. The C4.5 algorithm is one method that can be used to predict student graduation. One of the problems that occur in data mining is that the more use of attributes, will be able to affect the level of accuracy and performance of the algorithm. This research will be carried out  by  making  improvements  to  optimize  the  accuracy  value  in  the  C4.5  Algorithm.  Improvements  will  be  focused  on  the weights that factor into student graduation. Attribute weighting optimization will be done by using PSO Algorithm. Through the proposed model, researchers will see the results of the comparison of the accuracy values of the C4.5 and C4.5 algorithms optimized by PSO. The result of the accuracy of the application of the C4.5 algorithm in determining the student's graduation status is 90.73%. The optimization process carried out for attribute weighting in the C4.5 algorithm using the PSO algorithm produces an accuracy value of 97.78%. Improved performance is obtained from the comparison of the test results of the two algorithms with an increase in accuracy of 7.05%.
Keywords: C4.5, PSO, graduation prediction

## I. P ENDAHULUAN
etepatan  penyelesaian  masa  studi  mahasiswa  merupakan  salah  satu  faktor  yang  banyak  disoroti  oleh perguruan tinggi. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan satu hal yang dapat digunakan untuk menge- tahui  status  kelulusan  mahasiswa  di  masa  mendatang  [1].  Universitas  yang  telah  menghasilkan  banyak lulusan  dapat  diteliti  untuk  menghasilkan  sebuah prediksi  suatu  keputusan  tertentu.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa. Penelitian [2] menghasilkan 10 rule  prediksi  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  tingkat  akurasi  65.98%  dengan  nilai  AUC  0.874.  Penelitian [3][4] yang melakukan perbandingan nilai akurasi algoritma C4.5 dengan algoritma klasifikasi lainnya menyim- pulkan bahwa performa terbaik dihasilkan pada algoritma C4.5. Penerapan Algoritma C4.5 pada penelitian [5] [6] yang dilakukan mampu menghasilkan akurasi yang baik di atas 75%.
Fokus dari penelitian ini adalah melakukan improvement untuk dapat mengoptimasi nilai akurasi pada Algo- ritma C4.5. Algoritma PSO berfungsi untuk mencari partikel terbaik dengan proses iterasi untuk mencapai solusi optimal [7]. Algoritma PSO akan diterapkan untuk dapat membobotkan atribut pada klasifikasi  algoritma C4.5. Penelitian [8] yang dilakukan dengan menerapkan algoritma Multi Objective Particle Swarm Optimization dinilai mampu menghasilkan pohon keputusan lebih akurat. Penelitian [9] yang dilakukan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan PSO mampu menghasilkan peningkatan akurasi diukur dengan confusion matrix dan kurva ROC dari 90.50% menjadi 96.92%. Penerapan Algoritma PSO sebagai seleksi fitur pada Algoritma Naïve Bayes Classifier
K

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423
(NBC)  mampu menghasilkan  akurasi  hingga  99,87% [10].  Selain  itu  pada  penelitian  [11] membuktikan  bahwa Algoritma PSO dapat meningkatkan nilai akurasi sebesar 1.91 %.
Salah satu masalah yang yang terjadi pada data mining adalah semakin banyak penggunaan atribut, akan dapat memengaruhi tingkat akurasi dan kinerja dari algoritma [12]. Berdasarkan hasil dari beberapa penelitian yang sudah dilakukan, Improvement Algoritma C4.5 akan dilakukan pada penelitian ini dengan mengoptimasi bobot atribut yang  digunakan  sebagai  faktor  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  Algoritma  PSO.  Pada  proses  optimasi  dil- akukan  juga  pengujian  untuk  membandingkan  nilai  performa  yang  dihasilkan  menggunakan  parameter inertia weight. Hasil dari penelitian ini adalah perbandingan nilai akurasi dari penerapan algoritma C4.5 dengan penerapan optimasi bobot atribut menggunakan algoritma PSO pada algoritma C4.5.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan melakukan pembagian tahap sebagai dasar implementasi sampai dengan mencapai tujuan penelitian. Tahapan metode penelitian dimodelkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Tahap awal penelitian dilakukan dengan pengumpulan data. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari  data  lulusan  mahasiswa.    Selanjutnya  dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  training  dan  data testing.  Preprocessing  data  dilakukan  untuk  menormalisasi  dataset  yang  sudah  disediakan,  dimana  proses  yang akan  dilakukan  diantaranya  penghapusan  atribut yang  tidak  digunakan.  Setiap atribut  dengan  nilai  numeric  dil- akukan konversi data sesuai dengan kategori yang sudah ditentukan.
Atribut yang sudah ditentukan pada proses preprocessing dilakukan optimasi bobot menggunakan algoritma PSO sebagai bentuk optimasi algoritma klasifikasi yang akan diimplementasikan.Melalui hasil pembobotan algo- ritma PSO akan didapatkan bobot masing-masing atribut yang paling optimal sebagai dasar seleksi atribut yang akan digunakan dalam penentuan status kelulusan mahasiswa.
Tahap klasifikasi data dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma C4.5 yang akan membentuk pohon keputusan dalam penentuan status kelulusan mahasiswa sesuai dengan atribut predictor yang telah ditentukan di awal. Hasil pengujian yang dihasilkan berupa tabel akurasi prediksi kelulusan mahasiswa dengan membandingkan klasifikasi Algoritma C4.5 saja dengan Optimasi Bobot Atribut menggunakan Particle Swarm Optimization pada Algoritma C4.5

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data lulusan mahasiswa. Dataset yang didapatkan dari data wisuda tahun 2020 yang digabungkan dengan data pribadi dan akademik mahasiswa yang selanjutnya akan dijadi- kan atribut penentu status kelulusan mahasiswa.

## B. Preprocessing
Dataset pada Tabel 1 dilakukan beberapa tahap proses eliminasi dengan menghapuskan atribut yang tidak digunakan sebagai penentu kelulusan.
.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423
T ABEL I DATASET AWAL
NO KODE PT KODE PRODI NAMA PRODI NIM JENIS KELAMIN TANGGAL MASUK PERIODE PENDAFTARAN JUMLAH SKS IPK JENIS
PENDAFTARAN TANGGAL YUDISIUM 1 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127298 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.38 Peserta didik baru 7/25/2020 2 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127444 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.97 Peserta didik baru 7/25/2020 3 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127560 P 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.17 Peserta didik baru 7/25/2020 4 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127691 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.74 Peserta didik baru 7/25/2020 5 51024 57201 Sistem Informasi S1 14128256 L 1/9/2014 2014/2015 Ganjil 146 2.6 Peserta didik baru 7/25/2020 6 51024 57201 Sistem Informasi S1 15128349 L 1/9/2015 2015/2016 Ganjil 144 3.43 Peserta didik baru 7/25/2020 7 51024 57201 Sistem Informasi S1 15128561 L 1/9/2015 2015/2016 Ganjil 144 3.15 Peserta didik baru 7/25/2020 8 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129043 L 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.15 Peserta didik baru 7/25/2020 9 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129141 P 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.78 Peserta didik baru 7/25/2020 10 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129328 P 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.75 Peserta didik baru 7/25/2020 11 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129342 P 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.61 Peserta didik baru 7/25/2020 12 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129432 L 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.71 Peserta didik baru 7/25/2020 13 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129498 L 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.72 Peserta didik baru 7/25/2020 14 51024 57201 Sistem Informasi S1 16129542 L 1/9/2016 2016/2017 Ganjil 144 3.08 Peserta didik baru 7/25/2020 15 51024 57201 Sistem Informasi S1 18222067 L 1/9/2018 2018/2019 Ganjil 148 3.82 Alih Jenjang 7/25/2020 16 51024 57201 Sistem Informasi S1 18222083 L 1/9/2018 2018/2019 Ganjil 146 3.9 Alih Jenjang 7/25/2020 17 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127135 P 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 150 2.21 Peserta didik baru 8/31/2020 18 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127151 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3 Peserta didik baru 8/31/2020 19 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127180 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.04 Peserta didik baru 8/31/2020 20 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127182 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.4 Peserta didik baru 8/31/2020 21 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127184 P 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.33 Peserta didik baru 8/31/2020 22 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127190 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.29 Peserta didik baru 8/31/2020 23 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127206 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.58 Peserta didik baru 8/31/2020 24 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127221 P 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.5 Peserta didik baru 8/31/2020 25 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127255 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.61 Peserta didik baru 8/31/2020 26 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127303 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.08 Peserta didik baru 8/31/2020 27 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127309 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 146 2.84 Peserta didik baru 8/31/2020 28 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127320 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.69 Peserta didik baru 8/31/2020 29 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127338 P 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 3.46 Peserta didik baru 8/31/2020 30 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127351 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 144 2.78 Peserta didik baru 8/31/2020 … … … … … … … … … … … … 356 51024 57201 Sistem Informasi S1 13127376 L 1/9/2013 2013/2014 Ganjil 146 2.58 Peserta didik baru 8/31/2020
Melalui proses eliminasi atribut tahap awal ditetapkan sepuluh atribut yang akan digunakan dalam preprocessing selanjutnya pada Tabel 2. Berdasarkan data kelulusan mahasiswa tahun 2020 terdapat 2 status kelulusan yaitu lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu. Prosentase perbandingan mahasiswa yang lulus tepat waktu sebanyak 25% dan yang tidak lulus tepat waktu sebanyak 75%.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423
T ABEL 2 DATASET HASIL PREPROCESSING TAHAP 1 JENIS
KELAMIN JUMLAH SKS IPK JENIS
PENDAFTARAN UMUR MASUK MASA STUDI STATUS L 144 3.38 Peserta didik baru 17 7 Tidak Tepat L 144 2.97 Peserta didik baru 18 7 Tidak Tepat P 144 3.17 Peserta didik baru 17 7 Tidak Tepat L 144 2.74 Peserta didik baru 19 7 Tidak Tepat L 146 2.6 Peserta didik baru 18 6 Tidak Tepat L 144 3.43 Peserta didik baru 18 5 Tidak Tepat L 144 3.15 Peserta didik baru 17 5 Tidak Tepat L 144 3.15 Peserta didik baru 21 4 Tidak Tepat P 144 3.78 Peserta didik baru 17 4 Tepat P 144 3.75 Peserta didik baru 16 4 Tepat P 144 3.61 Peserta didik baru 18 4 Tepat L 144 3.71 Peserta didik baru 19 4 Tepat L 144 3.72 Peserta didik baru 17 4 Tepat L 144 3.08 Peserta didik baru 17 4 Tidak Tepat P 150 2.21 Peserta didik baru 17 7 Tidak Tepat L 144 3 Peserta didik baru 17 7 Tidak Tepat … … … … … …
… L 144 2.4 Peserta didik baru 19 7 Tidak Tepat
Dataset hasil dari preprocessing tahap 1 selanjutnya dikonversi sesuai dengan kebutuhan atribut yang akan digunakan pada proses klasifikasi data menggunakan algoritma C4.5. Kategori atribut dijelaskan pada Tabel 3. Selanjutnya bentuk dataset final setelah dilakukan konversi terdapat pada Tabel 3. Konversi data sesuai kategori dilakukan untuk dapat menyederhanakan nilai yang terdapat pada setiap atribut [13].
T ABEL 3 DATASET FINAL
JENIS KELAMIN JUMLAH SKS IPK UMUR MASUK MASA STUDI STATUS L Lengkap Sedang Muda Lama Tidak Tepat L Lengkap Sedang Muda Lama Tidak Tepat P Lengkap Sedang Muda Lama Tidak Tepat L Lengkap Kecil Muda Lama Tidak Tepat L Kurang Kecil Muda Lama Tidak Tepat L Lengkap Sedang Muda Lama Tidak Tepat L Lengkap Sedang Muda Lama Tidak Tepat L Lengkap Sedang Tua Cepat Tidak Tepat P Lengkap Besar Muda Cepat Tepat P Lengkap Besar Muda Cepat Tepat P Lengkap Besar Muda Cepat Tepat L Lengkap Besar Muda Cepat Tepat L Lengkap Besar Muda Cepat Tepat L Lengkap Sedang Muda Cepat Tidak Tepat L Kurang Besar Tua Cepat Tidak Tepat L Kurang Besar Tua Cepat Tidak Tepat P Kurang Kecil Muda Lama Tidak Tepat
T ABEL 4 K ONVERSI KATEGORI A TRIBUT NO ATRIBUT KETERANGAN KATEGORI 1 Jumlah Sks >= 144 sks Lengkap
< 144 sks Kurang
2 IPK
>= 3.5
Besar
3.5 sd 2.75
Sedang <= 2.75 Kecil
3 Umur Masuk >= 20 tahun Tua
< 20 tahun Muda 4
Masa Studi <= 4 tahun Cepat > 4 tahun Lama

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423
Atribut yang selanjutnya akan digunakan pada Tabel 4 dalam penerapan metode adalah Jenis kelamin, Jumlah sks, IPK, Umur masuk, Masa studi dan Status

## C.Penerapan Model

## 1. Klasifikasi Data C4.5
Klasifikasi data awal dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5. Tahap awal yang harus dilakukan sebelum melakukan  penerapan  algoritma  adalah  menentukan  atribut  predictor  sebagai  akar  pohon  keputusan.  Gambar  2 merupakan model penerapan algoritma C4.5. Atribut predictor ditentukan menggunakan operator Set Role, dalam kasus ini atribut yang dipilih adalah atribut Status. Operator cross validation digunakan sebagai proses evaluasi yang akan memisahkan data menjadi data latih dan uji[14]. Hasil dari proses evaluasi berupa model pohon kepu- tusan dan nilai performa algoritma yang diujikan.
Gambar 2. Model Penerapan Algoritma C4.5
Penerapan  model  di  atas  menghasilkan  nilai  performa  pada  Tabel  4  dengan  nilai  akurasi  sebesar  97.75%,  nilai precision sebesar 91.94% dan nilai recall sebesar 95%.
T ABEL 4 HASIL PERFORMA PENERAPAN MODEL C4.5
AKURASI (%) PRECISION (%) RECALL (%) 90.73 91.94 95
Berdasarkan data di Tabel 5 disimpulkan bahwa : a) Jumlah data Tepat yang benar diprediksi Tepat = 58 data b) Jumlah data Tepat yang diprediksi Tidak Tepat = 11 data c) Jumlah data Tidak Tepat yang diprediksi Tepat = 22 data d) Jumlah data Tidak Tepat yang benar diprediksi Tidak Tepat = 265 data.
T ABEL 5
HASIL PREDIKSI PENERAPAN C4.5 True Tepat True Tidak Tepat pred Positive 58 11 pred Negative 22 265
Pohon keputusan yang dihasilkan dari penerapan model di atas terdapat pada Gambar 3.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423

## 2. Optimasi Bobot Menggunakan PSO pada Algoritma C4.5
Penerapan algoritma PSO pada C4.5 pada penelitian [15][16][17] mempu menghasilkan peningkatan nilai akurasi lebih dari 5% dari penerapan algoritma C4.5 saja, hal ini didukung dengan nilai akurasi yang dihasilkan lebih dari 95%.  Penerapan  optimasi  bobot  menggunakan  PSO  pada  algoritma  C4.5  pada  Gambar  4.  Operator  Optimize Weight digunakan untuk menghasilkan nilai pembobotan dari lima atribut yang digunakan sebagai penentu status kelulusan  mahasiswa.  Dengan  menggunakan  operator  tersebut  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dari  klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 akan lebih optimal.

## Gambar 4. Penerapan PSO pada C4.5
Penerapan algoritma PSO pada pembobotan atribut menghasilkan nilai bobot dari kelima atribut yang digunakan pada Gambar 5. Atribut jenis kelamin menghasilkan bobot nilai 0.396, jumlah sks 0.365, ipk 0.334. umur masuk 0.324 dan masa studi 0.418. Berdasarkan hasil pembobotan diputuskan bahwa semua atribut tetap digunakan pada proses klasifikasi melihat gap tiap bobot atribut yang tidak terlalu signifikan.
Gambar 5. Hasil Pembobotan Atribut Menggunakan PSO
Penerapan algoritma PSO pada pembobotan atribut di algoritma C4.5 menghasilkan nilai performa pada Tabel 6. Tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 97.78%, nilai precision sebesar 93.21% dan nilai recall  sebesar 95%.
T ABEL 6 HASIL PERFORMA PENERAPAN MODEL C4.5 PSO
AKURASI (%) PRECISION (%) RECALL (%) 97.78 93.21 95
Berdasarkan data di Tabel 7 disimpulkan bahwa : a) Jumlah data Tepat yang benar diprediksi Tepat = 291 data b) Jumlah data Tepat yang diprediksi Tidak Tepat = 3 data c) Jumlah data Tidak Tepat yang diprediksi Tepat = 5 data d) Jumlah data Tidak Tepat yang benar diprediksi Tidak Tepat = 57 data.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
T ABEL 7 HASIL PREDIKSI PSO PADA MODEL C4.5 PSO
Accuracy = 97.78% +/- 2.87% (mikro average :
97.75%) True Tepat True Tidak Tepat pred Positive 291 3 pred Negative 5 57
Proses pengujian dilanjutkan dengan melihat pengaruh parameter inertia weight terhadap tingkat performa yang dihasilkan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 5 nilai inertia weight pada Tabel 8.
T ABEL 8 PERFORMA ALGORITMA BERDASARKAN PARAMETER INERTIA WEIGHT INERTIA WEIGHT
AKURASI
(%)
PRECISION (%) RECALL (%) 1 97.78 92.38 95 2 97.78 92.64 95 3 97.78 92.14 95 4 97.78 93.21 95 5 97.78 93.21 95
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 8, parameter inertia weight mampu mempengaruhi perfoma algoritma yang dimodelkan khususnya pada nilai precision. Terdapat perbedaan nilai precision yang dihasilkan dengan penerapan parameter tersebut. Sedangkan untuk nilai akurasi dan recall tidak mengalami perubahan nilai yang dapat disim- pulkan bahwa penerapan parameter inertia weight tidak mempengaruhi tingkat akurasi dan recall.

## D. Evaluasi
Tahap evaluasi dilakukan untuk dapat melihat secara jelas perubahan nilai performa dari penerapan algoritma C4.5 saja dengan penambahan optimasi bobot menggunakan algoritma PSO.
T ABEL 9
PERBANDINGAN NILAI AKURASI ALGORITMA AKURASI (%) PRECISION (%) RECALL (%) C4.5 90.73 91.94 95 C4.5 + PSO 97.78 93.21 95 Peningkatan 7.05 1.27 0
Pengujian algoritma C4.5 pada penentuan status kelulusan mahasiswa menghasilkan nilai akurasi sebesar 90.73% dengan jumlah data lulus Tepat yang benar diprediksi Tepat 291 data. Sedangkan data lulus Tidak Tepat   yang benar diprediksi Tidak Tepat sejumlah 57 data.
Optimasi dilakukan dengan menerapkan algoritma PSO pada pembobotan seluruh atribut di algoritma C4.5. Model optimasi  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  97.78%.  Data  lulus  Tepat  yang  dihasilkan  sesuai  prediksi Tepat berjumlah 58 data. Data lulus Tidak Tepat yang benar diprediksi Tidak Tepat sejumlah 265 data. Berdasarkan data pada Tabel 9 peningkatan nilai perfoma terdapat pada nilai akurasi sebesar 7.05% dan nilai precision sebesar 1.27%.

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan algortima C4.5 dalam menentukan status kelulusan mahasiswa mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 90.73%. Proses optimasi yang dilakukan untuk membobotkan atribut pada algoritma C4.5 menggunakan algoritma  PSO  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  97.78%.  Berdasarkan  proses  pengujian  keduanya  diketahui

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 416 – 423
bahwa penerapan PSO pada pembobotan atribut di algoritma C4.5 mampu meningkatkan perfoma algoritma C4.5. Peningkatan performa didapat dari peningkatan akurasi sebesar 7.05% dan nilai precision 1.27%. Pengujian dengan melakukan perbandingan parameter inertia weight menghasilkan bahwa parameter tersebut hanya mempengaruhi nilai precision serta tidak mempengaruhi nilai akurasi dan recall .

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. Etriyanti, D. Syamsuar, and N. Kunang, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier dan C4.5 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika , vol. 13, no. 1, pp. 56–67, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[2] A. Rohman et al. , “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas,” pp. 134–139, 2019.
[3] A. Nurzahputra and M. A. Muslim, “Peningkatan Akurasi Pada Algoritma C4.5 Menggunakan Adaboost Untuk Meminimalkan Resiko Kredit,”
Pros. SNATIF , no. 1, pp. 243–247, 2017, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/173704-ID-none.pdf.
[4] E. N. Azizah, U. Pujianto, E. Nugraha, and Darusalam, “Comparative performance between C4.5 and Naive Bayes classifiers in predicting student academic performance in a Virtual Learning Environment,” 2018 4th Int. Conf. Educ. Technol. ICET 2018 , no. 1, pp. 18–22, 2018, doi:
10.1109/ICEAT.2018.8693928.
[5] 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, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[6] G. Kostopoulos, N. Fazakis, S. Kotsiantis, and K. Sgarbas, “Multi-objective Optimization of C4.5 Decision Tree for Predicting Student Academic Performance,” 10th Int. Conf. Information, Intell. Syst. Appl. IISA 2019 , pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/IISA.2019.8900771.
[7] S. Sundaramurthy and P. Jayavel, “A hybrid Grey Wolf Optimization and Particle Swarm Optimization with C4.5 approach for prediction of Rheumatoid Arthritis,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 94, p. 106500, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106500.
[8] I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm Using Genetic Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012012.
[9] F. Pramono, Didi Rosiyadi, and Windu Gata, “Integrasi N-gram, Information Gain, Particle Swarm Optimation di Naïve Bayes untuk Optimasi Sentimen Google Classroom,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 383–388, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1119.
[10]
E. Junianto and D. Riana, “Penerapan PSO Untuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan NBC,” vol. 4, no. 1, pp. 38–45, 2017.
[11] S. Antar, B. Vol, V. I. No, and E. Supriyadi, “Metode SVM Berbasis PSO untuk Meningkatkan Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa,” no. 2, pp. 113–120, 2017.
[12] M. Hilman Aprilian Nurjaman and M. Syahrul Mubarok, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Buku Berbahasa Inggris Menggunakan Information Gain Dan Support Vector Machine Sentiment Analysis on the English Book Reviews Using Information Gain and Support Vector Machine,” vol. 4, no. 3, pp. 4900–4906, 2017.
[13] B. Ferdiansyah and L. Goeirmanto, “Prediksi Loyalitas dalam Keterikatan Karyawan terhadap Perusahaan Menggunakan Algoritma C4.5* (Studi Kasus PT.XYZ),” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 87, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.33606.
[14] S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[15] M. Wasil, “ 済無 No Title No Title No Title,” vol. 2, no. 2, pp. 1–23, 2016.
[16] I. Yulianti, R. A. Saputra, M. S. Mardiyanto, and A. Rahmawati, “Optimasi Akurasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 411–421, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3579.
[17] E. Karyadiputra et al. , “Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization (Pso) Untuk Prediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Obat,” Technologia , vol. 12, no. 2, pp. 84–88, 2021.