Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 5 (no. 1) (2021) hal. 41 - 54 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529 DOI : 10.35194/jmtsi.v5i1.1395

## Aplikasi Penerapan Algoritma C45 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Web
Fietri Setiawati Sulaeman 1* , Mufti Ahmad Rilmansyah 2
1,2 Teknik Informatika Universitas Suryakancana Jl. Pasir Gede Raya
1* fietrisetiawati@email.com, 2 Muftiahmadr@gmail.com

## Application of the C45 Algorithm to Predict Web-Based Student Graduation
Dikirimkan : 03, 2021.  Diterima: 03, 2021.  Dipublikasikan : 03, 2021.
Abstract — The Informatics Engineering Study Program, Faculty of Engineering, Suryakancana University in carrying out its operations stores its data in a database consisting of student data , lecturer data , employee data , grade data , student achievement data , and data on the number of student graduations each year, as well as various other data related to all operations of the Faculty of Engineering and Suryakancana University. One of the uses of data in databases is to support decision-making activities, so a data mining   technique is needed to analyze data in order to produce information early on whether the student will graduate on time or not by using a data mining   application to predict student graduation using the C45 algorithm.
Keywords— Study Program; Database; Algorithm C45; Data Mining
Abstrak — Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Suryakancana dalam menjalankan operasionalnya menyimpan datanya dalam sebuah database yang terdiri dari data mahasiswa, data dosen, data pegawai, data nilai, data prestasi mahasiswa, dan data jumlah kelulusan mahasiswa tiap tahun, serta berbagai data lainnya  yang berhubungan dengan  seluruh operasional Fakultas Teknik dan Universitas Suryakancana. Pemanfaatan  data  dalam database salah  satunya  adalah  untuk  menunjang  kegiatan  pengambilan  keputusan, sehingga  diperlukan  suatu  teknik  data mining untuk  menganalisis  data  agar  dapat  menghasilkan  suatu informasi secara dini apakah mahasiswa itu lulus tepat waktu atau tidak dengan menggunakan aplikasi data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C45. Kata kunci — Program Studi; Database; Algoritma C45; Data Mining

## I. P ENDAHULUAN
Pemanfaatan  data  di  dalam database salah satunya  adalah  untuk  mendapatkan  pengetahuan tersebut,  tidak  cukup  hanya  mengandalkan  data operasional  saja,  diperlukan  suatu  analisis  data untuk  mendapatkan  pola  yang  unik  sehingga menghasilkan suatu informasi yang berguna dalam sebuah  gudang  data.  Para  pemangku  keputusan berupaya  untuk  memanfaatkan  suatu  gudang  data yang sudah ada, sehingga dapat menggali informasi yang berguna yang menghasilkan sebuah pengetahuan,  yang  akhirnya  pengetahuan  tersebut dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan. Untuk  menggali  informasi  tersebut  dibutuhkan suatu  teknik  untuk  menghasilkan  suatu  pola  yang menarik  dalam  sebuah  informasi.  Teknik  yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah Data Mining.
Data mining merupakan  analisis  dari peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data dengan cara yang berbeda dengan yang sebelumnya yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data  [1].  Penggunaan  teknik  data mining sudah banyak  digunakan  di  berbagai  instansi,  perguruan tinggi,  maupun perusahaan-perusahaan. Salah satu perguruan  yang    menerapkan  teknik  data mining ini adalah Universitas Suryakancana.
Operasional  program  studi  teknik  informatika dijalankan  dengan  menyimpan  datanya  dalam sebuah database yang terdiri dari data mahasiswa, data  dosen,  data  pegawai,  data  nilai,  data  prestasi mahasiswa,  dan  data  jumlah  kelulusan  mahasiswa tiap  tahun,  serta  berbagai  data  lainnya  yang berhubungan  dengan  seluruh  operasional  Fakultas Teknik dan Universitas Suryakancana.
Data-data  tersebut  disimpan  setiap  tahunnya dan seolah-olah data yang tersimpan tidak berguna lagi,  di  mana  setiap  hari  data  bertambah  besar seiring dengan penambahan berbagai data operasional  sehari-hari.  Data  itu  biasanya  sangat diperlukan  dalam  proses  penilaian  akreditasi.  Di mana  data  yang  berupa  kelulusan  mahasiswa termasuk data penting untuk memberikan informasi yang  sangat  berharga  bagi  keberlangsungan kegiatan program studi. Dengan demikian dibutuhkan  teknik  dalam  pemanfaatan  data  untuk menghasilkan  pola  informasi  yang  berguna.  Salah satu teknik untuk mengolah data adalah teknik data mining .  Dengan  proses  data mining ini  dapat ditemukan  pola  atau  aturan  yang  dapat  digunakan untuk  menghasilkan  suatu  informasi  seperti prediksi kelulusan mahasiswa.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka rumusan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah bagaimana  cara  membuat  aplikasi  penerapan algoritma  C45  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa berbasis web .
Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membangun  sebuah  aplikasi  data mining untuk memprediksi  hasil  kelulusan  mahasiswa  dengan menerapkan algoritma C45 sehingga staff program studi  bisa  mengetahui  kecenderungan  mahasiswa yang  lulusnya  tepat  waktu  atau  mahasiswa  yang lulus terlambat.
Adapun tujuan dalam penelitian yang dilakukan adalah  :
1. Memanfaatkan data mining untuk menghasilkan suatu  pengetahuan  yang  baru  yaitu  dapat memprediksi waktu kelulusan mahasiswa.
2. Menerapkan  algoritma  C45  dalam  melakukan prediksi kelulusan mahasiswa.
3. Membantu staff program studi dalam memprediksi kelulusan mahasiswa dan hasil dari prediksi  tersebut  bisa  digunakan  sebagai  bahan rekomendasi kepada mahasiswa untuk meningkatkan prestasi akademiknya.
4. Sebagai  bahan  evaluasi  program  studi  dan universitas dalam meningkatkan sistem pembelajaran bagi mahasiswa sehingga universitas  dapat  menghasilkan  lulusan  yang berkualitas.

## A. Aplikasi
Aplikasi dapat diartikan sebagai suatu program berbentuk perangkat lunak yang berjalan pada suatu sistem  tertentu  yang  berguna  untuk  membantu berbagai kegiatan yang dilakukan oleh manusia [2].
Aplikasi  adalah  terapan  yang  difungsikan secara khusus dan terpadu sesuai kemampuan yang dimilikinya [3]
. B. Data Mining Data mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan
pengetahuan  di  dalam  data mining [4]. Pengelompokan data mining menurut [1], yaitu :
1. Deskripsi
2. Estimasi
3. Klasifikasi 4. Prediksi
5. Asosiasi
6. Clustering
C. Teknik Data mining   Klasifikasi
Proses  Klasifikasi  dapat  dibagi  menjadi  dua, yaitu  data training dan  data  testing.  Dalam  proses data training , Algoritma Klasifikasi mengolah data training untuk menghasilkan sebuah model. Setelah model  diuji  dan  dapat  diterima,  pada  tahap klasifikasi,  model  tersebut  digunakan  untuk memprediksi kelas dari kasus baru untuk membantu proses pengambilan [5]
Pada proses data training yaitu proses di mana memasukkan data sampel untuk proses perhitungan. Data tersebut meliputi atribut, jumlah data  keseluruhan,  jumlah  data  yang  sudah terklasifikasi  berdasarkan  target  yang  ditentukan, serta  kolom  nilai Entropy dan Gain .  Tahapan selanjutnya  yaitu  penerapan  algoritma  C45  yaitu menghitung  nilai Entropy dan Gain pada  tiap-tiap atribut  untuk  dijadikan  bentuk Tree . Tree merupakan  bentuk  aturan  klasifikasi  yang  akan diterapkan pada proses testing [6].
Pada  proses testing hal  yang  harus  dilakukan yaitu  memasukkan  data  uji  atau  data  prediksi. Atribut  yang  digunakan  pada  proses  testing  harus sesuai  dengan  atribut  pada  proses training .  Setiap data atribut akan dibandingkan dengan aturan yang sudah  terbentuk  pada  perhitungan  data training sebelumnya.  Selanjutnya  data  tersebut  akan diklasifikasikan  berdasarkan  target  yang  ingin diketahui [6]

## D. Decision Tree (Pohon Keputusan)
Decision  tree adalah  struktur  flowchart  yang menyerupai tree (pohon)  dimana  setiap  simpul internal menandakan suatu tes pada atribut, dimana setiap  cabang  merepresentasikan  hasil  tes,  dan simpul daun merepresentasikan distribusi kelas [7]. Alur pada Decision tree ditelusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi kelas.
Konsep  data  dalam Decision  tree adalah mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan  dan aturan-aturan keputusan ( rule ) [8]. Data dinyatakan dalam bentuk tabel yaitu dengan atribut dan record. Atribut  menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat sebagai  kriteria  dalam  pembentukan tree .  Atribut memiliki  nilai  yang  menjadi  target  atribut  yang disebut instance .

## E. Algoritma C45
Secara  umum  algoritma  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [9] :
a) Memilih atribut sebagai node akar.
b) Membuat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c) Membagi kasus dalam cabang.
d) Mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus memiliki kelas yang sama Untuk  memilih  atribut  sebagai node akar, didasarkan  pada  nilai Gain tertinggi dari atribut- atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung Gain digunakan  rumus  seperti  tertera  dalam  persamaan berikut :
Sebelum  menghitung  nilai Gain ,  yang  perlu kita  lakukan  yaitu  mencari  nilai Entropy . Entropy digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif sebuah  masukan  atribut  untuk  menghasilkan keluaran atribut. Rumus dasar dari Entropy tersebut adalah sebagai berikut
F. UML (Unified Modelling Language)
Unified  Modelling  Language (UML)  adalah suatu alat untuk memvisualisasikan dan mendokumentasikan hasil analisa dan desain  yang berisi  sintak  dalam  memodelkan  sistem  secara visual juga  merupakan  satu  kumpulan  konvensi pemodelan yang digunakan untuk menentukan atau menggambarkan  sebuah  sistem software yang terkait dengan objek [10].
G. Web
Aplikasi Web atau aplikasi berbasis Web ( Web - based application ) adalah aplikasi yang dijalankan melalui browser [11]. Aplikasi seperti ini pertama kali  dibangun  hanya  dengan  menggunakan  bahasa yang disebut HTML ( HyperText Markup Language ) dan protokol yang digunakan dinamakan  HTTP  ( HuperText  Transfer  Protocol ). Namun,  tentu  saja  hal  seperti  ini  memiliki kelemahan. Semua perubahan harus dilakukan pada level  aplikasi.  Pada  perkembangan  berikutnya, sejumlah  skrip  dan  objek  dikembangkan  untuk memperluas kemampuan HTML.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah deskriptif,  yaitu  suatu  metode  dengan  cara mengumpulkan  data,  mengolah, serta  menganalisa data  yang  telah  terkumpul  kemudian  ditarik kesimpulan  dan  diberkan  saran-saran  yang diperlukan.  Dalam  pembuatan  Aplikasi  Data mining Berbasis Web Untuk  Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5  (Studi  Kasus  :  Program  studi  Informatika Universitas Suryakancana) menggunakan beberapa metode pengambilan data, yaitu :
a. Observasi
Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data yang  kompleks  karena  melibatkan  beberapa faktor dalam pelaksanaannya. Teknik pengambilan  data  ini  dengan  melakukan pengamatan  langsung  untuk  mendapatkan  data yang  diperlukan.  Penulis  mendapat  langsung data mahasiswa dan akademik berupa File dari bagian  akademik  setelah  menemui  bagian Program studi Universitas Suryakancana Teknik Informatika.
b. Wawancara Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data yang  dilakukan  melalui  tatap  mata  dan  tanya jawab langsung dengan narasumber.
c. Metode Rekayasa Perangkat Lunak Metode  rekayasa  perangkat  lunak yang digunakan untuk membuat aplikasi data mining berbasis web untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  menggunakan  algoritma  C45  yaitu menggunakan  metode Waterfall .  Menurut Pressman metode waterfall adalah model klasik yang  bersifat sistematis,  berurutan  dalam membangun software [12].
(1)
(2)
Gambar 1. Model Waterfall (Presman)

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Analisis Algoritma Sistem
Secara  garis  besar  alur  sistem  yang  akan dibangun  dijelaskan  dengan  blok  diagram  yang terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
Pada gambar 2 di atas dijelaskan bahwa sistem dimulai dengan dua langkah, yaitu : 1. Proses Training Pada proses training memasukan data sampel ke dalam  tabel  untuk  proses  perhitungan.  Tabel tersebut meliputi atribut, jumlah data keseluruhan, jumlah data yang sudah terklasifikasi berdasarkan target yang ditentukan, dalam kasus ini yaitu lulus tepat waktu atau tidak tepat waktu, serta kolom nilai Entropy dan Gain . Tahapan  selanjutnya  yaitu  penerapan  algoritma C4.5  yaitu  menghitung  nilai Entropy dan Gain pada  tiap-tiap  atribut  untuk  dijadikan  bentuk Tree . Tree merupakan  bentuk  aturan  klasifikasi yang akan diterapkan pada proses testing . 2. Proses Testing Pada  proses testing ini  langkah  yang  dilakukan yaitu  memasukkan  data  uji  atau  data  prediksi. Atribut  yang  digunakan  pada  proses  testing  ini harus sesuai dengan atribut pada proses training . Setiap  data  atribut  akan  dibandingkan  dengan aturan  yang  sudah  terbentuk  pada  perhitungan data training sebelumnya.  Selanjutnya  data tersebut akan diklasifikasikan berdasarkan target yang  ingin  diketahui  yaitu  data  mahasiswa
dengan kondisi atribut ini dapat lulus tepat waktu atau  tidak.  Pada  testing  ini  akan  dijelaskan beberapa flowchart pembentukan pohon keputusan yang berjalan pada sistem, yaitu :
a. Flowchart Penentuan Root
Terdapat  pada  gambar  3  dengan  penjelasan sebagai berikut :
1) Sistem  akan  menghitung  total  mulai informasi dari data training nya
2) Sistem akan mendaftar atribut A
3) Tiap-tiap  atribut  akan  dihitung  nilai Entropy dan Gainnya.
4) Sistem  akan  membandingkan  nilai Gain terbesar dari tiap-tiap atribut
5) Setelah  nilai Gain terbesar  didapat  maka sistem akan  memilih atribut dengan Gain terbesar  sebagai  atribut  terbaik  untuk dijadikan akar
6) Sistem akan melakukan proses ini sampai semua atribut dalam daftar habis dihitung.
b. Flowchart Penentuan Cabang
Terdapat  pada  gambar  4,  dapat  dijelaskan bahwa  sistem  yang  berjalan  pada  saat penentuan cabang pada Tree yang terbentuk : 1) Sistem akan memilih atribut dengan Gain tertinggi
2) Nilai yang ada pada atribut tertinggi akan diklasifikasikan  berdasar  target  yang ingin dicapai yaitu lulus tepat waktu atau tidak lulus tepat waktu
3) Tiap  nilai  atribut  akan  dihitung Entropy masing-masing  hingga  semua  atribut habis
4) Nilai Entropy yang nol(0) akan dikoreksi untuk penentuan klasifikasi kasus
5) Bila nilai Entropy lebih dari nol(0) maka nilai tersebut akan dijadikan cabang pada
node selanjutnya
c. Flowchart Penentuan Node Terdapat pada gambar 5.
Gambar 4. Flowchart Penentuan Cabang
Gambar 5. Flowchart Penentuan Node
Pada gambar 5, sistem yang berjalan pada saat penentuan node pada pembentukan Tree :
1) Sistem  akan  menghitung  jumlah  kasus  pada atribut dengan Gain tertinggi
2) Menghitung  nilai Entropy total  dari  atribut dengan Gain tertinggi 3) Mendaftar  atribut  A  selain  atribut  dari Gain tertinggi
4) Menghitung Entropy dari  masing-masing  nilai atribut ke-n hingga habis terhitung semua
5) Menghitung  nilai Gain dari  masing-masing
atribut 6) Menentukan Gain maksimal sebagai penentuan node selanjutnya Setelah node selanjutnya  terpilih  maka  proses perhitungan  akan  berulang  lagi  mulai  dari penentuan  cabang  dan  penentuan node hingga semua atribut habis dieksekusi dan mencapai end of Tree.
B. Perancangan Sistem
1) Use Case Diagram
Menggunakan tiga aspek sistem yaitu aktor,
use case , dan lingkup sistem.

## Gambar 6. Use case Diagram
Penjelasan  gambar  6  Terdapat  tujuh  (7) function dan dua (2) aktor dalam use case diagram ini, dimana setiap function yang ada dalam use case diagram tersebut mempunyai fungsi yang berbeda .

## 1. Activity Diagram
Berikut  gambar  perancangan  dari  masing- masing aktivitas:
Gambar 7. Activity Diagram Login
Pada  gambar  7  menjelaskan  bahwa  untuk melakukan login ke  dalam  sistem  admin  perlu membuka aplikasi terlebih dahulu lalu sistem akan menampilkan  halaman login selanjutnya  aktor mengisi username lalu  mengisi password dan menekan tombol login .
Gambar 8. Activity Diagram Mengelola Mahasiswa
Gambar 8 menjelaskan pengelolaan mahasiswa aktor  harus  sudah login kedalam  sistem  dan menampilkan halaman utama. Lalu Aktor memilih menu Mengelola Mahasiswa dan sistem menampilkan halaman Mengelola Mahasiswa. Gambar 9 menjelaskan bahwa ntuk melakukan Proses Mining C45 aktor  harus  sudah login ke dalam  sistem  dan  menampilkan  halaman  utama. Lalu Aktor memilih menu Proses Mining C45 dan sistem menampilkan halaman Proses Mining C45.
Gambar 9. Activity Diagram Melihat Proses Mining C45
Gambar 10 menjelaskan bahwa memilih menu melihat Pohon Keputusan dan sistem menampilkan halaman Pohon Keputusan. Pada halaman ini aktor dapat melihat aturan atau rule yang telah dibuat atau ditetapkan untuk dilakukan klasifikasi data uji dan juga  untuk  digunakan  untuk  prediksi.  Aktor  juga
dapat  melakukan  hapus  semua  data  pohon keputusan.
Gambar 10. Activity Diagram Melihat Pohon Keputusan
Gambar 11. Activity Diagram Menguji Akurasi Pohon Keputusan
Gambar 11 menjelaskan bahwa aktor memilih menu  Uji  Akurasi  dan  sistem  menampilkan halaman Uji Akurasi. Pada halaman ini aktor dapat melakukan upload data mahasiswa dari excel yang akan  menjadi  data  uji,  dan  sistem  akan menampilkan  tabel  data  uji  beserta  hasil  uji akurasinya, atau aktor dapat juga menghapus semua tabel data uji.
Gambar 12 menjelaskan bahwa aktor memilih menu Prediksi Kelulusan dan sistem menampilkan halaman Prediksi Kelulusan. Pada halaman ini aktor dapat  melihat  hasil  prediksi  dini  kelulusan mahasiswa yang ingin diprediksi. Aktor juga dapat melakukan hapus semua data. Gambar 13 menjelaskan bahwa memilih menu Laporan Prediksi Kelulusan dan sistem menampilkan halaman Laporan Prediksi Kelulusan .
2. Class Diagram
Gambar  14  adalah class diagram  dari  aplikasi penerapan  algoritma  C45  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa  berbasis web .    Gambar  14 menjelaskan  bahwa  terdapat  9 class di  dalam aplikasi data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C45 ini.
Gambar 12. Activity Diagram Membuat Prediksi Kelulusan
Gambar 13. Activity Diagram Membuat Laporan
Gambar 14. Class Diagarm

## 3. ERD (Entity Relationship )
Gambar 15. ERD ( Entity Relationship )
Gambar 15 menjelaskan bahwa terdapat 5 buah entitas  dan  1  entitas  luar  yang  setiap  entitasnya
saling  berelasi  dengan kardinalitas one  to  one dengan one to many .

## IV. PEMBAHASAN

## A. Hasil Proses Perhitungan Algoritma C45
Prosedur  algoritma  C45  dalam  melakukan proses  perhitungan mining untuk  membangun pohon keputusan. Berikut langkah-langkah prosedur perhitungannya :
1. Data dikelompokkan berdasarkan atribut beserta nilai di dalamnya.
2. Menghitung jumlah  data pada tiap nilai atribut yang ada
3. Mengklasifikasi  data  yang  sudah  dihitung menjadi  dua  kelompok  berdasarkan  target tujuan  yaitu  lulus  tepat  waktu  dan  tidak  tepat waktu
4. Menghitung Entropy total  dari  55  data mahasiswa
5. Menghitung Entropy dari  masing-masing  nilai atribut
6. Menghitung Gain dari tiap atribut
7. Mencari  atribut  dengan Gain tertinggi  untuk dijadikan Root
8. Menentukan  nilai  atribut  yang  akan  dijadikan cabang
9. Menentukan node selanjutnya dari atribut yang terpilih berdasarkan Gain tertinggi.

## A. Hasil Tabel dan Gambar Pohon Keputusan Hasil
Perhitungan dengan Algoritma C45.
1) Tabel I  Penentuan root Data  dikelompokkan  berdasarkan  atribut  dan nilai  atributnya  lalu  dihitung  jumlah  keseluruhan, jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dan tidak tepat, lalu dihitung nilai Entropy dan Gain masing- masing atributnya.
Baris TOTAL kolom ENTROPY pada tabel di atas dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Entropy (Total)  = (− 20 55 ∗ log 2 ( 20 55 )) + (− 35 55 ∗ log 2 ( 35 55 )) Entropy (Total) = 0,945660305 Perhitungan Entropy pada  tiap  nilai  atribut dihitung  dengan  cara  yang  sama  dengan Entropy total :
Entropy (Jenis Kelamin, L) = (− 15 32 ∗ log 2 ( 15 32 )) + (− 17 32 ∗ log 2 ( 17 32 ))
Entropy (Total) = 0,997180399 Sementara  itu  nilai Gain pada  baris  Jenis Kelamin  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Gain sebagai berikut : Gain (Total, Jenis Kelamin) =
Entropy (Total)  − ∑ |𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛|
|𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 𝑖=1 ∗ Entropy
(Jenis Kelamin)
Gain (Total,  Jenis  Kelamin)  =  0,945  − (( 32 55 ∗
0,997) + ( 23 55 ∗ 0,775))
Gain (Total, Jenis Kelamin) = 0,049598355
T ABEL 1. P ENENTUAN R OOT
Data hasil pada tabel 1 dapat diketahui bahwa atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  IPS  4  yaitu sebesar  0,370768444.  Dengan  demikian  IPS  4 menjadi node akar. Ada 5 nilai atribut dari IPS 4 yaitu  Pujian,  Sangat  Memuaskan,  Memuaskan, Cukup,  dan  Kurang.  Adapun  bentuk  pohon  yang terbentuk terdapat pada gambar 16
Gambar 16. Node Root
Kelima  nilai  atribut  tersebut  diklasifikasikan berdasarkan  nilai  Tepat  Waktu  atau  Tidak  Tepat dari atribut dengan Gain yang terdapat pada tabel II.
T ABEL II A TRIBUT IPS 4
Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah Kasus T epat Waktu Entropy Gain 1 Total Total 55 20 35 0,945660305 Jenis Kelamin 0,049598355 L 32 15 17 0,997180399 P 23 5 18 0,755375413 Gaji Orang Tua 0,005866231 Rendah 12 5 7 0,979868757 Sedang 28 9 19 0,905928216 Tinggi 15 6 9 0,970950594 Tahun Masuk 0,329081463 2011 26 16 10 0,961236605 2012 9 4 5 0,99107606 2013 5 0 5 0 2014 6
0 6 0
2015 9 0 9 0
IPK 0,343883318 Pujian 15 1 14 0,353359335 Sangat Memuaskan 24 7 17 0,870864469 Memuaskan 7 3 4 0,985228136 Cukup 9 9 0 0
IPS 1 0,2171293 Pujian 16 4 12 0,811278124 Sangat Memuaskan 9 0 9 0
Memuaskan 8 2 6 0,811278124 Cukup 18 11 7 0,964078765 Kurang 4 3 1 0,811278124 IPS 2 0,261331924 Pujian 12 1 11 0,41381685 Sangat Memuaskan 16 4 12 0,811278124 Memuaskan 8 1 7 0,543564443 Cukup 18 13 5 0,852405179 Kurang 1 1 0 0
IPS 3 0,137892731 Pujian 17 3 14 0,672294817 Sangat Memuaskan 13 4 9 0,89049164 Memuaskan 12 4 8 0,918295834 Cukup 11 7 4 0,945660305 Kurang 2 2 0 0
IPS 4 0,370768444 Pujian 10 0 10 0 Sangat Memuaskan 23 4 19 0,666578358 Memuaskan 12 7 5 0,979868757 Cukup 9 8 1 0,503258335 Kurang 1 1 0 0 Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus Total Jumlah Kasus Tidak Tepat Jumlah Kasus Tepat Waktu Entropy Gain IPS 4 0,370768444 Pujian 10 0 10 0 Sangat Memuaskan 23 4 19 0,666578358 Memuaskan 12 7 5 0,979868757 Cukup 9 8 1 0,503258335 Kurang 1 1 0 0
2) Penentuan node 1.1
T ABEL III.
P ENENTUAN N ODE 1.1
Entropy (IPS  4,  Sangat  Memuaskan)  = (− 4 23 ∗ log 2 ( 4 23 )) + (− 19 23 ∗ log 2 ( 19 23 )) Entropy (IPS 4, Sangat Memuaskan) =
0,666578358
Perhitungan Entropy pada  tiap  nilai  atribut dihitung  dengan  cara  yang  sama  dengan Entropy total :
Entropy (IPS  1,  Pujian)  = (− 2 5 ∗ log 2 ( 2 5 )) + (− 3 5 ∗ log 2 ( 3 5 ))
Entropy (IPS 1, Pujian) = 0,970950594 Sementara  itu  nilai Gain pada  baris  IPS  1 dihitung dengan menggunakan rumus Gain sebagai berikut :
Gain (IPS 4 Sangat Memuaskan, IPS 1) = Entropy (IPS  4,  Sangat  Memuaskan)  − ∑
|𝐼𝑃𝑆 1|
|𝐼𝑃𝑆 4 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛| 𝑛 𝑖=1 ∗ Entropy (IPS 1)
Gain (IPS 4 Sangat Memuaskan, IPS 1) = 0,666 −
(( 5 23 ∗ 0,997) + ( 7 23 ∗ 0,775) + ( 5 23 ∗ 0,775) + ( 6 23 ∗ 0,775))
Gain (IPS  4  Sangat  Memuaskan,  IPS  1)  = 0,215946707
Data  hasil  pada  tabel  3.20  dapat  diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi untuk node 1.1 adalah  IPS  1  yaitu  sebesar  0,215946707.  Adapun bentuk pohon yang terbentuk terdapat pada gambar 17.
Gambar 17. Node 1.1

## 3) Penentuan node 1.1.1
Selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai Entropy dan Gain dari  atribut  IPS  1  pada  nilai  atribut Pujian., terdapat pada tabel IV.
Dari  perhitungan  tabel  IV  maka  menghasilkan bentuk pohon seperti pada gambar 18.
Gambar 18. Node 1.1.
T ABEL IV.
P ENENTUAN N ODE 1.1.1 Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah Kasus T epat Waktu Entropy Gain 1.1 IPS 4 Sangat Memuaskan 23 4 19 0,666578358 Jenis Kelamin 0,002610989 L 13 2 11 0,619382195 P 10 2 8 0,721928095 Gaji Orang Tua 0,002610989 Rendah 5 1 4 0,721928095 Sedang 13 2 11 0,619382195 Tinggi 5 1 4 0,721928095 T ahun Angkatan 0,156465596 2011 9 2 7 0,764204507
2012 5 2 3 0,970950594 2013 1 0 1 0 2014 4 0 4 0 2015 4 0 4 0 IPK 0,012723907
Pujian 5 1 4 0,721928095 Sangat Memuaskan 17 3 14 0,672294817 Memuaskan 0 0 0 0 Cukup 0 0 0 0 IPS 1 0,215946707
Pujian 5 2 3 0,970950594 Sangat Memuaskan 7 0 7 0 Memuaskan 5 0 5 0
Cukup 6 2 4 0,918295834 Kurang 0
0 0 0 IPS 2 0,103334078
Pujian 3 1 2 0,918295834 Sangat Memuaskan 10 1 9 0,468995594 Memuaskan 4 0 4 0
Cukup 6 2 4 0,918295834 Kurang 0 0 0 0 IPS 3 0,177660423
Pujian 7 3 4 0,985228136 Sangat Memuaskan 8 1 7 0,543564443 Memuaskan 6 0 6 0 Cukup 2 0 2 0 Kurang 0 0 0 0 Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah
Kasus T epat Waktu Entropy
Gain 1.1.1 IPS 4
Sangat Memuaskan IPS1 Pujian 5 2 3 0,970950594 Jenis Kelamin 0,321928095 L 1 1 0 0 P 4 1 3 0,811278124 Gaji Orang Tua 0,170950594 Rendah 2 1 1 1 Sedang
1 0 1 0
Tinggi
2 1 1 1 T ahun Angkatan 0,970950594 2011 1 0 1 0 2012 2 2 0 0 2013 0 0 0 0 2014 0 0 0 0 2015 2 0 2 0 IPK
0,019973094 Pujian 3 1 2 0,918295834 Sangat Memuaskan 2 1 1 1 Memuaskan
0 0 0 0 Cukup 0 0 0 0 IPS 2 0,019973094
Pujian 3 1 2 0,918295834 Sangat Memuaskan 2 1 1 1 Memuaskan 0 0 0 0 Cukup 0 0 0 0 Kurang 0 0 0 0 IPS 3 0,019973094
Pujian 3 1 2 0,918295834 Sangat Memuaskan 2 1 1 1 Memuaskan 0 0 0 0 Cukup 0 0 0 0 Kurang 0 0 0 0
4) Penentuan Node 1.1.2
Selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai Entropy dan Gain dari atribut IPS 1 pada nilai atribut Cukup. Adapun  tabel  data  perhitungan node 1.1.2  yang terdapat pada tabel V.
T ABEL V. P ENENTUAN N ODE 1.1.2
Dari  perhitungan  tabel  V  maka  menghasilkan bentuk pohon dengan node selanjutnya seperti pada gambar 19.
Gambar 19. Node 1.1.2
5) Penentuan Node 1.1.2.1 Selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai Entropy dari atribut  IPS  3  pada  nilai  atribut  Pujian.  Adapun  tabel data perhitungan node 1.1.2.1 yang terdapat pada tabel VI
T ABEL VI. P ENENTUAN N ODE 1.1.2.1
Dari perhitungan tabel VI. maka  menghasilkan bentuk pohon seperti pada gambar 20.
Gambar 20. Node 1.1.2.1 6) Penentuan Node 1.2 Selanjutnya yaitu menghitung nilai atribut Memuaskan untuk node 1.2 untuk mendapatkan node selanjutnya.  Adapun tabel  data perhitungan node 1.2
yang terdapat pada tabel .VII
Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah Kasus T epat Waktu Entropy
Gain
1.1.2 IPS 4
Sangat Memuaskan IPS1 Cukup
6 2 4 0,918295834 Jenis Kelamin 0,044110418 L 4 1 3 0,811278124 P 2 1 1 1
Gaji Orang Tua 0,251629167 Rendah 1 0 1 0 Sedang 4 2 2 1 Tinggi 1 0 1 0
T ahun Angkatan 0,251629167
2011 4 2 2 1 2012 0 0 0 0 2013 1 0 1 0 2014 1 0 1 0 2015 0 0 0 0 IPK 0 Pujian 0 0 0 0
Sangat Memuaskan 6 2 4 0,918295834 Memuaskan
0 0 0 0 Cukup 0 0 0 0 IPS 2 0,251629167 Pujian
0 0 0 0 Sangat Memuaskan
0 0 0 0 Memuaskan
2 0 2 0 Cukup 4 2 2 1 Kurang 0 0 0 0 IPS 3 0,459147917
Pujian 3 2 1 0,918295834
Sangat Memuaskan
1 0 1 0 Memuaskan 1 0 1 0 Cukup 1 0 1 0 Kurang 0 0 0 0
Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak
T epat Waktu Jumlah Kasus T epat Waktu Entropy
Gain 1.1.2.1 IPS 4
Sangat Memuaskan IPS 1 Cukup
IPS 3 Pujian 3 2 1 0,918295834 Jenis Kelamin 0,251629167 L 2 1 1 1 P 1 1 0 0 Gaji Orang Tua 0,251629167 Rendah 0 0 0 0
Sedang 2 1 1 1
Tinggi 1 0 1 0 T ahun Angkatan 0 2011 3 2 1 0,918295834 2012 0 0 0 0 2013 0 0 0 0 2014 0 0 0 0 2015 0 0 0 0 IPK 0 Pujian
0 0 0 0 Sangat Memuaskan 3 2 1 0,918295834 Memuaskan 0 0 0 0
Cukup 0 0 0 0
IPS 2 0,918295834 Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan
0 0 0 0
Memuaskan 1 0 1 0 Cukup 2 2 0 0 Kurang 0 0 0 0
T ABEL VII. P ENENTUAN N ODE 1.2
Dari perhitungan tabel VII maka menghasilkan bentuk  pohon  dengan Gain tertinggi  yaitu  atribut IPK seperti pada gambar 21.
7) Penentuan Node 1.2.1
Selanjutnya yaitu menghitung nilai Entropy dari atribut  IPK  pada  nilai  atribut  Sangat  Memuaskan. Adapun  tabel  data  perhitungan node 1.2.1  yang terdapat pada tabel VIII.
T ABEL VIII P ENENTUAN N ODE 1.2.1 Dari perhitungan tabel VIII maka menghasilkan  bentuk  pohon  seperti  pada  gambar 22.
Gambar 21. Node 1.2 8) Penentuan 1.3 Selanjutnya yaitu menghitung nilai atribut
Gambar 22. Node 1.2.1
Cukup untuk mendapatkan node 1.3. Adapun tabel Adapun tabel data perhitungan node 1.3 yang terdapat pada tabel 9.
Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak
T epat Waktu Jumlah
Kasus T epat Waktu Entropy Gain 1.2 IPS 4 Memuaskan 12 7 5 0,979868757 Jenis Kelamin 0,071819011 L 7 5 2 0,863120569
P 5 2 3 0,970950594 Gaji Orang Tua 0,146535423 Rendah 4 2 2 1 Sedang
6 3 3 1 Tinggi
2 2 0 0 T ahun Angkatan 0,406715377 2011 9 7 2 0,764204507 2012 0 0 0 0 2013 1 0 1 0 2014 1 0 1 0 2015 1 0 1 0
IPK
0,479868757
Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan
6 3 3 1 Memuaskan
2 0 2 0 Cukup 4 4 0 0
IPS 1
0,408639342
Pujian 2 2 0 0 Sangat Memuaskan
1 0 1 0 Memuaskan
1 1 0 0
Cukup 5 3 2 0,970950594 Kurang 2 1 1 1 IPS 2 0,304879967
Pujian 0 0 0 0
Sangat Memuaskan 5 3 2 0,970950594 Memuaskan 2 0 2 0
Cukup 4 3 1 0,811278124 Kurang 1 1 0 0
IPS 3 0,042776048
Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan 4 2 2 1 Memuaskan 4 2 2 1
Cukup 4 3 1 0,811278124 Kurang 0 0 0 0 Node Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah Kasus T epat Waktu Entropy
Gain
1.2.1 IPS 4
Memuaskan
IPK Sangat Memuaskan
6 3 3 1
Jenis Kelamin 0,190874505 L 1 1 0 0 P 5 2 3 0,970950594 Gaji Orang Tua 0,20751875 Rendah 3 2 1 0,918295834
Sedang 2 1 1 1 Tinggi
1 1 0 0 T ahun Angkatan 0,459147917 2011 4 3 1 0,811278124 2012 0 0 0 0 2013 1 0 1 0 2014 1 0 1 0 2015 2 0 2 0 IPS 1 1 Pujian
2 2 0 0 Sangat Memuaskan
1 0 1 0 Memuaskan 1 1 0 0 Cukup 2 0 2 0 Kurang 0 0 0 0 IPS 2 0,190874505
Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan
5 3 2 0,970950594
Memuaskan
1 0 1 0 Cukup 0 0 0 0 Kurang 0 0 0 0 IPS 3 1,11022E-16
Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan
2 1 1 1 Memuaskan
4 2 2 1 Cukup 0 0 0 0 Kurang 0 0 0 0
T ABEL IX. P ENENTUAN N ODE 1.3
Perhitungan  pada node ini  merupakan  akhir dari proses pembentukan pohon, semua atribut telah berhasil  diklasifikasikan.  Dari  perhitungan  tabel  9 maka  menghasilkan  bentuk  pohon  seperti  pada gambar 23 .
Gambar 23. Node 1.3
Rule atau  Aturan  yang  terbentuk  dari perhitungan 55 data sampel training menghasilkan 13 rule dengan keputusan Lulus Tepat Waktu dan 8 rule dengan  keputusan  Tidak  Lulus  Tepat  Waktu. Aturan  ini  digunakan  pada  proses testing yaitu memprediksi  kelulusan  mahasiswa  yang  belum diketahui.  Tiap field data  akan  diprediksi dicocokkan dengan rule atau aturan yang terbentuk saat proses training . Berikut keterangannya:
Prediksi Lulus Tepat Waktu :
1. Jika nilai IPS 4 Pujian, Maka akan Lulus Tepat Waktu.
2. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Sangat  Memuaskan,  Maka  akan  Lulus Tepat Waktu.
3. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Memuaskan,  Maka  akan  Lulus  Tepat Waktu.
4. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Pujian  dan  Tahun  Masuk  2011,  Maka akan Lulus Tepat Waktu.
5. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Pujian  dan  Tahun  Masuk  2015,  Maka akan Lulus Tepat Waktu.
6. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Cukup  dan  nilai  IPS  3  Sangat Memuaskan, Maka akan Lulus Tepat Waktu.
7. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Cukup  dan  nilai  IPS  3  Memuaskan, Maka akan Lulus Tepat Waktu.
8. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS  1  Cukup  dan  nilai  IPS  3  Cukup,  Maka akan Lulus Tepat Waktu.
9. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS 1 Cukup dan nilai IPS 3 Pujian dan  nilai IPS  2  Memuaskan,  Maka  akan  Lulus  Tepat Waktu.
10. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPK  Memuaskan,  Maka  akan  Lulus  Tepat Waktu.
11. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPK  Sangat  Memuaskan  dan  nilai  IPS  1 Sangat  Memuaskan,  Maka  akan  Lulus  Tepat Waktu.
Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPK Sangat Memuaskan dan nilai IPS 1 Use the "Insert Citation" button to add citations to this document.
12. Cukup, Maka akan Lulus Tepat Waktu.
13. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan Tahun Masuk 2015, Maka akan Lulus Tepat Waktu. Prediksi Tidak Lulus Tepat Waktu :
1. Jika  nilai  IPS  4  Kurang,  Maka  Tidak  Lulus Tepat Waktu.
2. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS 1 Pujian dan Tahun Angkatan 2012, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
3. Jika nilai IPS 4 Sangat Memuaskan dan nilai IPS 1 Cukup dan nilai IPS 3 Pujian dan nilai IPS 2 Cukup, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
4. Jika  nilai  IPS  4  Memuaskan  dan  nilai  IPK Cukup, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
5. Jika  nilai  IPS  4  Memuaskan  dan  IPK  Sangat Memuaskan  dan  nilai  IPS  1  Pujian,  Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
6. Jika  nilai  IPS  4  Memuaskan  dan  IPK  Sangat Memuaskan  dan  nilai  IPS  1  Memuaskan, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
7. Jika  nilai  IPS  4  Cukup  dan  Tahun  Angkatan 2011, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.
Node Atribut Nilai Atribut Jumlah
Kasus T otal Jumlah Kasus T idak T epat Waktu Jumlah
Kasus T epat Waktu Entropy
Gain
1.3 IPS 4
Cukup 9 8 1 0,503258335 Jenis Kelamin 0,281036113 L 7 7 0 0 P 2 1 1 1
Gaji Orang Tua 0,05881389
Rendah 2 2 0 0 Sedang 4 2 2 1 Tinggi 3 3 0 0 T ahun Angkatan 0,503258335
2011 6 6 0 0 2012 2 2 0 0 2013 0 0 0 0 2014 0 0 0 0 2015 1 0 1 0 IPK 0,142690279 Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan
1 1 0 0 Memuaskan 4 3 1 0,811278124
Cukup 4 4 0 0 IPS 1 0,503258335 Pujian
0 0 0 0 Sangat Memuaskan
0 0 0 0 Memuaskan 1 0 1 0 Cukup 6 6 0 0 Kurang 2 2 0 0 IPS 2 0,503258335 Pujian
0 0 0 0 Sangat Memuaskan
0 0 0 0 Memuaskan 1 0 1 0 Cukup 8 8 0 0 Kurang 0 0 0 0 IPS 3 0,142690279 Pujian 0 0 0 0 Sangat Memuaskan 1 1 0 0 Memuaskan 1 1 0 0 Cukup 4 3 1 0,811278124 Kurang 2 2 0 0
8. Jika  nilai  IPS  4  Cukup  dan  Tahun  Angkatan 2012, Maka Tidak Lulus Tepat Waktu.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  Penelitian,  perancangan,  dan Implementasi  yang  telah  dilakukan  dari  aplikasi data mining untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  berbasis web menggunakan  algoritma C45, dapat disimpulkan beberapa simpulan, yaitu :
1. Aplikasi ini dapat memprediksi dini lulus tepat waktu atau tidaknya mahasiswa.
2. Aplikasi ini  dapat  menjadi  bahan  evaluasi program  studi  dalam  meningkatkan system pembelajaran bagi mahasiswa.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan maka  penulis  mengajukan  beberapa  saran  kepada pihak yang akan mengembangkan sebagai pengembang selanjutnya antara lain:
1. Aplikasi Penerapan Algoritma C45 Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis Web ini
dikembangkan lagi dengan menambahkan  beberapa  variabel  atribut  lain untuk syarat kelulusan sesuai dengan kebutuhan fungsional.
2. Aplikasi Penerapan
Algoritma
C45 Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis
Web ini  dikembangkan  ke Smartphone atau Android . 3. Sistem ini dikembangkan lagi ke arah pengguna sistem  lain,  misal  mahasiswa  yang  dapat memprediksi dini kecenderungan apakah mahasiswa tersebut lulus tepat waktu atau tidak..

## R EFERENSI
[1]   D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data:  An
Introduction to Data Mining. In Discovering Knowledge in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining,  John  Wiley  &
Son, 2005.
[2]   A. Ibrahim, Pengertian Aplikasi dan Sejarah Perkembangan Aplikasi, 2013.
[3]   T.  Sutabri,  Analisis  Sistem  Informasi.Andi.  Yogyakarta, Yogyakarta: Andi, 2012.
[4]   E.  Turban,  J.  E.  Aronson  and  T.-P.  Liang,  “Chapter  11 Knowledge Acquisition, Representation, and Reasoning,” in Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems , Prentice Hall, 2005.
[5]   J. Han, M. Kamber and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan
Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5, 2012.
[6]   S. Mashlahah, “Prediksi kelulusan mahasiswa
menggunakan  metode Decision  tree dengan  penerapan algoritma C45  (Doctoral dissertation,”  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim., 2013.
[7]   Kusnawi,  “Pengantar  solusi  data  mining,”  in Seminar Nasional Teknologi 2007 (SNT 2007) , yogyakarta, 2007.
[8]   S.  T.  Suyanto,  Artificial  Intelligence:  Searching, Reasoning, Planning, dan Learning, Bandung: Informatika, 2007.
[9]   Craw, “Case Base Reasoning : Lecture 3: CBR Case-Base Indexing,”
http://www.comp.rgu.ac.uk/ staff /smc/teaching/kbp3/ , 2005.
[10]  Haviluddin,  “Memahami  Penggunaan  UML  (  Unified Modelling  Language  ).  Memahami  Penggunaan  UML (Unified Modelling Language),” 2011.
[11]  J. Simarmata, Rekayasa Web , Analisis dan Desain Sistem, Rekayasa  Informasi,  Rekayasa  Hypermedia,  Interaksi Manusia  dan  Komputer,  Rekayasa  Kebutuhan,  Data Mining,  Manajemen  Proyek,  yogyakarta:  Andi  offset, 2010.
[12]  R.  S.  Pressman,  Rekayasa  perangkat  lunak  pendekatan praktisi, Yogyakarta: Andi Offset, 2002.