## Prediction of Student Graduation Accuracy Using C45 Algorithm (Case Study: Fasilkom Unsika)
1 Dyah Ayu Wulandari, 2 Betha Nurina Sari, 3 Tesa Nur Padilah 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1 dyahayuwulandari74@gmail.com

## Abstract
The Faculty of Computer Science at University Singaperbangsa Karawang has had problems in the last 3 years, namely the low level of accuracy of graduation. The number of students from the 2013 batch graduated on time as many as 43 out of 349. In 2014 51 out of 343 graduated on time. In 2015 there were 79 students graduating on time or 49%. The purpose of this study is to perform data mining using the C4.5 algorithm on Weka tools to determine the classification of student graduation determination. So that research is carried out to facilitate the determination of graduation. The distribution of training and testing data is carried out in 5 categories, namely 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50 to find out the best results from the dataset comparison category. The results of the study show that the best accuracy values are 90% training data and 10% testing data with an accuracy value of 84.2% and an ROC value of  0.852.  Based  on  the  results  of  the  highest  accuracy  and  ROC  values,  so  it  has  a  better  and  more accurate model.
Keywords: C4.5 Algorithm, Student Data, Classification, Graduation.

## 1. INTRODUCTION
Kelulusan mahasiswa sangat berpengaruh bagi perguruan tinggi terutama fakultas dalam penilaian  akreditasi.  Lembaga  memiliki  kewajiban  untuk  menyediakan  pendidikan  yang berkualitas  bagi  mahasiswa  [1]. Kelulusan  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  dari  hasil  kinerja akademik  mahasiswa  [2] . Lulus  tepat  waktu  juga  hasil  dari  pencapaian  dalam  proses  belajar mahasiswa  selama  di  kampus  [3].  Mahasiswa  lulus  tepat  waktu  dapat  segera  bekerja  setelah lulus tanpa terikat dengan dunia pendidikan [4]. Kemudian sebagai salah satu syarat kelulusan untuk program sarjana (S1), mengikuti perkuliahan sampai dengan 144 sks mata kuliah. Waktu belajar bagi mahasiswa untuk lulus tepat waktu adalah 8 semester atau 4 tahun . Namun, banyak mahasiswa yang kesulitan dikarenakan berbagai aspek [5]. Hal ini mengakibatkan mahasiswa tidak  dapat  menyelesaikan  masa  studi  sesuai  standar  kompetensi  mata  kuliah  yaitu  4  tahun. Salah  satu  kriteria  kelulusan  yang  berkualitas  yaitu  mahasiswa  mampu  menyelesaikan  masa studi dengan lulus tepat waktu [6].
Salah  satu  perguruan  tinggi  terkemuka  di  Indonesia  yang  bertempat  di  kota  Karawang Jawa  Barat  yaitu  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  (Unsika).  Fakultas  ilmu  komputer adalah salah satu fakultas yang ada di Universitas Singaperbangsa Karawang.  Faskultas ilmu
komputer  atau  yang  biasa  disebut  fasilkom  memiliki  permasalahan  pada  angkatan  3  tahun terakhir  yakni  tingkat  ketepatan  kelulusan  yang  kecil.  Pada  Gambar1.1  diketahui  pada mahasiswa angkatan tahun 2013 jumlah mahasiswa lulus tepat waktu sebanyak 43 mahasiswa atau sekitar 12% dari total mahasiswa masuk yang berjumlah 349.  Pada tahun 2014 terdapat 343  mahasiswa  yang  hanya  15%  atau  51  mahasiswa  yang  kedapatan  lulus  tepat waktu.  Dan tahun 2015 terdapat 79 mahasiswa lulus tepat waktu atau 49% dari mahasiswa yang masuk pada tahun tersebut.

## Tabel 1 Data Kelulusan Mahasiswa Fasilkom Unsika
(Sumber: Fasilkom Unsika 2019)
Penelitian  yang  berjudul  penggunaan  metode decision  tree untuk  mendeteksi keterlambatan  masa  studi  mahasiswa  diperguruan  tinggi  brebes  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  98.00%  [7].  M emprediksi  tingkat  kelulusan  peserta  kursus  pertahun  dengan  algoritma  data mining C4.5 dan rapidminer, hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai akurasi kurang dari 100% [8] . Penelitian  yang  berjudul penerapan  model  prediksi  menggunakan  algoritma  C.45  untuk  prediksi kelulusan siswa SMK Wahidin menghasilkan nilai akurasi sebesar 82.19% [9] . P erbandingan algoritma C4.5  dan  id3  untuk  prediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi diperoleh  algoritma  C4.5  yaitu  sebesar  81,88%  [10] .  Penelitian  yang  berjudul Aplikasi  Penerapan Algoritma  C45  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis  Web  menyatakan  bahwa  aplikasi dapat  membantu  dalam  menghasilkan  prediksi  kelulusan  [11] .  Penelitian  yang  berjudul penerapan algoritma C4.5 pada aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa prodi informatika menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.52% [12] .
Pada permasalahan yang dipaparkan, diperlukannya suatu prediksi   untuk fakultas dalam mengevaluasi kinerja akademik untuk kedepannya.   Salah satu algoritma prediksi yang dapat digunakan ialah algoritma C4.5.
. 2013 2014 2015 Mahasiswa Masuk 349 343 159 Lulus Tepat Waktu 43
51 79 0 100 200 300 400 KELULUSAN MAHASISWA FASILKOM Mahasiswa Masuk Lulus Tepat Waktu

## 2. METHODS
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  yang  akan  menghasilkan pohon keputusan untuk prediksi kelulusan [13] . Aplikasi yang digunakan yaitu aplikasi Weka. Algoritma C4.5  merupakan  suatu  metode  untuk  menyelesaikan  klasifikasi  data  dengan  menggunakan  kategori atribut dan menghasilkan pohon keputusan . Berikut proses klasifikasi pada kelulusan Mahasiswa.

## 4.1.1 Data Cleaning
Pada tahap ini dilakukannya proses pembersihan data. Data  yang dibersihkan atau dihilangkan berupa  data missing  value yang  terdapat  pada  data  mahasiswa.    Data  yang  bersih  dari missing  value menghasilkan  klasifikasi  yang  baik.  Jumlah  data  awal  akademik  mahasiswa  sebanyak  847  data  dan terdapat missing value sebanyak 511 data. Sehingga jumlah setelah proses pembersihan sebanyak 336 data akademik mahasiswa. Missing value dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 1 Missing value pada data akademik Mahasiswa

## Gambar 2 Hasil cleaning missing value pada data akademik mahasiswa

## 4.1.2 Data Integration
Data Integration berfungsi  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  dengan  melakukan  penggabungan [14] [15]. Penggabungan data dilakukan dari berbagai data untuk digunakan pada proses selanjutnya. Data integration dilakukan pada data akademik mahasiswa, data lama studi, dan data diri mahasiswa.

## 4.1.3 Data Selection
Tahap  data selection adanya  penambahan  dan  menghilangkan  beberapa  variabel.  Variabel  yang ditambahkan  yaitu  atribut  sks  dan  status_lulus.  Atribut  SKS  didapat  dari  jumlah  keseluruhan  sks  1 sampai  dengan  sks  7.  Atribut  status_lulus  didapat  dari  data  lama  studi  pada  mahasiswa,  jika  lama studinya  kurang  dari  4  tahun  maka  keputusan  status_lulus  tepat  waktu,  sebaliknya  jika  masa  studi
mahasiswa  lebih  dari  4  tahun  maka  keputusannya  terlambat.  Hasil  dari  penambahan  variabel  sks  dan status_lulus sebagai berikut:

## Gambar 3 Lanjutan penambahan variabel SKS dan Status_Lulus
Variabel yang tidak digunakan berupa variabel npm, nama, sks 1-7, ips 1-7, tahun masuk, lama studi,  dan  tanggal  masuk.  Setelah  menghilangkan  variabel  yang  tidak  digunakan  pada  penelitian, sehingga  hanya  ada  variabel  yang  akan  digunakan.  Variabel  yang  digunakan  yaitu  jenis_kelamin, asal_sekolah,  status_sekolah,  pendidikan_ibu,  pendidikan_ayah,  status_bekerja,  SKS,  IPK,  dan status_lulus. Penggunaan variabel yang tepat dapat membantu dalam hasil akhir dan pola dari klasifikasi kelulusan mahasiswa .

## 4.1.4 Data Transformation
Tahap ini dilakukan mengubah format data agar sesuai untuk dilanjutkan ke proses data mining [16] . Transformasi  data  hanya  dilakukan  pada  variabel  jenis_kelamin,  asal_sekolah,  pendidikan_ibu, pendapatan_ayah, status_bekerja, dan status_lulus. Transformasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 1 Transformasi data
Variabel Transformasi Jenis_Kelamin (JK_1) Perempuan (JK_2) Laki-Laki Asal_Sekolah (AS_1) SMA (AS_2) SMK (AS_3) MA Status_Sekolah (SS_1) Negeri (SS_2) Swasta Pendidikan_Ibu (PI_1) Tidak Tamat SD/MI (PI_2) SD/MI (PI_3) SMP/MTS (PI_4) SMA/SLTA/SMK/MA
(PI_5) Diploma (PI_6) S1
(PI_7) S2 (PI_8) Pesantren (PI_9)Tidak Sekolah Pendapatan_Ayah (1) 0-1 Juta (2) 1-3.6 Juta (3) 3.6-7.6 Juta (4) 7.6-15 Juta
(5) 15-25 Juta
(6) 25-100 Juta
Status_Bekerja (SB_1) Bekerja (SB_2) Tidak Bekerja Status_Lulus (SL_1) Tepat Waktu (SL_2) Terlambat

## 4.1.5 Data Mining
Data mining merupakan proses pada klasifikasi data dengn menghubung dari masing-masing pola yang  dihasilkan  pada  dataset [17]. Implementasi  data mining dalam  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa dilakukan dengan menggunakan aplikasi Weka. Format data yang digunakan pada aplikasi Weka yaitu menggunakan  format  Csv.  Proses  data mining akan  menghasilkan  nilai  akurasi,  ROC,  dan  pohon keputusan dari klasifikasi kelulusan mahasiswa.
Data yang telah melalui proses sebelumnya  diketahui bahwa adanya data tidak seimbang. Data tidak  seimbang  berasal  dari  jumlah  keputusan  lulus  tepat  waktu  dan  terlambat  pada  data  akhir  tidak seimbang. Data tidak seimbang pada atribut status_lulus dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Jumlah atribut Status_Lulus Status_Lulus Jumlah data Tepat Waktu 48 Terlambat 288
Tabel  3  menunjukkan  adanya  data  tidak  seimbang  pada  atribut  status_lulus,  dari  data  tidak seimbang tersebut maka dilakukannya proses SMOTE. Smote digunakan untuk menyeimbangkan data, sehingga  hasil  dari  klasifikasi  dan  nilai  akurasi  lebih  baik.  Implementasi Smote dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Implementasi Smote di Weka

## 4.1.6 Evaluation
Evaluasi  berfungasi  unruk  menghasilkan  efektifitas  dari  suatu  model  klasifikasi  [18] . Tahap evaluasi  dari  hasil  klasifikasi  algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  yang  diperoleh. Evaluasi  algoritma  dilihat  berdasarkan  hasil  dari  nilai  akurasi,  dan  ROC.  Evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan perbandingan 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50. Kesalahan dalam klasifikasi dapat dilihat berdasarkan bias dan varians untuk menghasilkan model yang lebih akurat.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  dari  algoritma  C4.5  pada  penelitian  ini,  berikut  evaluasi perbandingan  dari  hasil  pengujian  algoritma  C4.5  pada  data training dan testing yang  berbeda,  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil perbandingan klasifikasi Hasil 90:10 80:20 70:30 60:40 50:50 Akurasi 84.2% 80.5% 80.9% 79.9% 79.7% ROC 0.852 0.805 0.792 0.699 0.754
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perbandingan  nilai  akurasi  dan  ROC  dari  data training dan testing 90:10,  80:20,  70:30,  60:40,  50:50.  Nilai  akurasi  untuk  mengukur  model  klasifikasi  data.  Hasil perbandingan data dapat dilihat bahwa nilai akurasi dan ROC yang terbesar berada pada data training dan testing 90:10  dengan  nilai  akurasi  sebesar  84.2%  dan  nilai  ROC  sebesar  0.852.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  yang  terbaik  berada  pada  data training 90%  dan testing 10%.

## 4.1.7 Knowledge
Tahap  ini  merupakan  bagian  akhir  dari  proses  yang  berupa  pengetahuan  dari  proses sebelumnya [19] [20]. Pengetahuan yang dihasilkan dari data mining di tampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti yaitu pohon keputusan. Hasil dari knowledge ini berupa prediksi yang bisa dilanjutkan untuk penelitian selanjutnya. Pohon keputusan yang dipilih berdasarkan dari nilai akurasi dan ROC tertinggi. Hasil yang tertinggi berada pada data training 90% dan testing 10%. Hasil rule pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 5.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu data Mahasiswa Teknik Informatika tahun 2013, 2014,  dan  2015. Dataset kelulusan  mahasiswa  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma C4.5. Tools yang digunakan untuk klasifikasi kelulusan menggunakan tools WEKA dan menggunakan teknik SMOTE untuk menyeimbangkan data yang tidak seimbang. Atribut yang digunakan yaitu atribut jenis_kelamin,  asal_sekolah,  status_sekolah,  pendidikan_ibu,  pendapatan_ayah,  status_bekerja,  SKS, IPK, dan status_lulus.
Dataset dibagi menjadi data training dan data testing dengan di Weka. Terdapat 5 perbandingan dalam pembagian dataset , tujuan perbandingan pada dataset untuk mengetahui nilai  akurasi tertinggi. Perbandingan data training dan data testing yaitu 90%:10%, 80%:20%, 70%:30%, 60%:40%, 50%:50%. Hasil  perbandingan  nilai  akurasi  dan  ROC  pada  masing-masing  data training dan  data testing dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Grafik perbandingan hasil akurasi dan ROC
Gambar 6 menunjukan hasil perbandingan dari nilai akurasi dan ROC pada klasifikasi kelulusan mahasiswa. Jika menggunakan 90% data training dan 10% data testing maka menghasilkan nilai akurasi sebesar 84.2% dan nilai ROC sebesar 0.852. Data training 80% dan data testing 20% maka menghasilkan nilai akurasi sebesar 80.5% dan nilai ROC sebesar 0.805. Data training 70% dan data testing 30% maka menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80.9%  dan  nilai  ROC  sebesar  0.792.  Data training 60%  dan  data testing 40% maka menghasilkan nilai akurasi sebesar 79.9% dan nilai ROC sebesar 0.699. Data training 50% dan data testing 50% maka menghasilkan nilai akurasi sebesar 79.7% dan nilai ROC sebesar 0.754. Berdasarkan  nilai  akurasi  dari  perbandingan dataset ,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  C4.5 pada data training 90% dan testing 10% menghasilkan nilai terbaik dibanding lainnya. Hasil klasifikasi pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 7.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 90% 80% 70% 60% 50% Perbandingan Akurasi ROC

## Gambar 7 Pohon keputusan

## 4. CONCLUSION
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah  dilakukan pada dataset kelulusan mahasiswa  tahun 2013, 2014, dan 2015 di fakultas ilmu komputer  dengan menggunakan algoritma klasifikasi C4.5 yang digunakan  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu  bahwa algoritma  C4.5  pada  data training 90%  dan  data testing 10%  dengan  teknik  SMOTE  memiliki  hasil klasifikasi terbaik dengan nilai akurasi sebesar 84.2% dan nilai ROC sebesar 0.852. Berdasarkan hasil nilai akurasi dan ROC tertinggi, sehingga memiliki model yang lebih baik dan akurat. Sedangkan pada data training 80% dan testing 20%  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80.5%  dan  nilai  ROC  sebesar 0.805.  Data training 70%  dan testing 30%  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80.9%  dan  nilai  ROC sebesar 0.792. Data training 60% dan testing 40% menghasilkan nilai akurasi sebesar 79.9% dan nilai ROC sebesar 0.699. Data training 50% dan testing 50% menghasilkan nilai akurasi sebesar 79.7% dan nilai  ROC  sebesar  0.754.  Atribut  yang  paling  berpengaruh  pada  model  pohon  keputusan  kelulusan mahasiswa adalah IPK dan node ke dua terdapat pendidikan_ibu.

## REFERENCES
[1] Suhardjono,  W.  Ganda,  and  H.  Abdul,  “Prediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Svm Berbasis Pso,” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 97–101, 2019.
[2] V. A. Nurislamiaty et al. , “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Umby Menggunakan Metode Decision Tree Penerapan Algoritma C4.5 Student Graduation Prediction Faculty Of Information Technology Umby Using The Decision Tree Method Of C4.5 Algorithm Application,” pp. 1–8.
[3] A.  Rohman  and  S.  Mujiyono,  “Permodelan  Prediksi  Predikat  Kelulusan  Mahasiswa
Menggunakan Decision Tree C4 . 5,” vol. II, no. 2, pp. 1–5, 2021.
[4] L. Y. Lumban Gaol, M. Safii, and D. Suhendro, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stikom Tunas Bangsa  Prodi  Sistem  Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Brahmana    J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 97–106, 2021, doi: 10.30645/brahmana.v2i2.71.
[5] Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, Salinan_PERMENDIKBUD-3-TAHUN-2020 . 2020.
[6] M. N. Yatimah, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STIMIK ESQ Menggunakan Decision Tree C4.5,” JUMANJI (Jurnal Masy. Inform. Unjani) , vol. 5, no. 2, p. 89, 2021, doi: 10.26874/jumanji.v5i2.95.
[7] M. Goldman, Ian. and Pabari, “No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関 連指標に関する共分散構造分析 Title,” vol. 6, no. 10, 2021.
[8] I. N. Kholifah, “Memprediksi Tingkat Kelulusan Peserta Kursus Per- tahun dengan Algoritma Data Mining C4 . 5 dan RapidMiner,” Juisi , vol. 06, no. 01, 2020.
[9] F.  Ali  Ma,  A.  Pratama,  I.  Sholihin,  and  A.  Rizki  Rinaldi,  “Penerapan  Model  Prediksi Menggunakan Algoritma C.45 Untuk Prediksi Kelulusan Siswa SMK Wahidin,” vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[10] T. Faizah and A. Jananto, “Perbandingan Algoritma C4 . 5 Dan Id3 Untuk Prediksi,” Jatisi , vol. 8, no. 2, pp. 980–990, 2021.
[11] F. S. Sulaeman and M. A. Rilmansyah, “Aplikasi Penerapan Algoritma C45 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Web,” J. Media Tek. Sist. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 41–54, 2021.
[12] 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.
[13] C. Algoritma, D. Prediksi, and K. Mahasiswa, “Implementasi pso untuk optimasi bobot atribut pada algoritma c4.5 dalam prediksi kelulusan mahasiswa,” vol. 06, pp. 416–423, 2021.
[14] E. P. Rohmawan, “Menggunakan Metode Desicion Tree,” J.  Ilm.  MATRIK  Vol.20  No.1, April 201821-30 , pp. 21–30, 2018.
[15] A.  Voutama,  “Perancangan  Aplikasi  M-Discussion  Berbasis  Android  Sebagai  Wadah  Diskusi Sekolah,” Syntax J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 116–124, 2018.
[16] A.  K-means  and  R.  M.  Sagala,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Data  mining Prediction of college subject using K-means Algorithm in Data mining,” pp. 131–142.
[17] L. Genisa and D. I. Mulyana, “Implementasi Penerapan Metode C4. 5 dan Naïve Bayes Dalam Tingkat Kelulusan Akreditasi Lembaga PAUD Pada Badan Akreditasi Nasional,” J. Media … , vol. 5, pp. 1595–1604, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3267.
[18] M.  I.  A.  Vachroni  and  A.  Hermawan,  “Prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode backpropagation,” Univ. Teknol. Yogyakarta , vol. 4, pp. 230–238, 2021.
[19] A. Voutama, I. Maulana, and N. Ade, “Interactive M-Learning Design Innovation using Android- Based Adobe Flash at WFH (Work From Home),” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 1, pp. 127–136, 2021, doi: 10.15294/sji.v8i1.27880.
[20] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan  Aplikasi  M-Magazine  Berbasis  Android  Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” J.  Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 104, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.920.