## Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision tree c4.5
Elsa Paskalis Krisda Orpa #1 , Eva Faja Ripanti #2 , Tursina #3
# Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 elsaorpa99@gmail.com
2 evaripanti@untan.ac.id
3 tursina@informatika.untan.ac.id
Abstrak —  Masa  studi  mahasiswa  merupakan  tolak  ukur penilaian  keberhasilan  Program  Studi,  karena  masa  studi merupakan salah satu elemen penilaian akreditasi. Permasalahan  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu  dan mahasiswa drop  out (DO)  masih  menjadi  masalah  yang  sering dialamai  oleh  Program  Studi  saat  ini.  Tujuan  penelitian  ini adalah  membangun  sebuah  model  untuk  prediksi  awal  masa studi  mahasiswa  pada  Program  Studi  Informatika  Universitas Tanjungpura.  Keterlambatan  mahasiswa  dalam  menempuh masa  studi  disebabkan  karena  kesulitan  pengetahuan  tentang prediksi  masa  studi  dari  awal.  Prediksi  adalah  suatu  kegiatan untuk memperkirakan kejadian yang akan terjadi dimasa depan dengan  menggunakan  data  yang  sudah  ada.  Proses  prediksi masa studi mahasiswa sebenarnya bisa dilakukan secara manual dengan melihat pola nilai akademik mahasiswa. Tetapi sulit jika dilakukan  untuk  mengolah  data  mahasiswa  yang  lumayan banyak,  karena  memakan  waktu  lama  dan  rawan  kesalahan prediksi.  Penggunakan  model  untuk  melakukan  prediksi  masa studi  bisa  digunakan  untuk  menangani  masalah  kerumitan  dan ketepatan  hasil  prediksi,  dengan menggunakan metode pendekatan  yang  cocok  untuk  prediksi  salah  satunya  adalah algoritma Decision  tree  c4.5 .  Model  adalah  abstrak  dari kenyataan yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas dari suatu permasalahan. Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan Cofusion  Matrix menunjukan  bahwa  model prediksi  yang  dibangun  menggunakan Decision  tree  c4.5 baik dalam melakukan prediksi disebabkan karena hasil perhitungan rata-rata  nilai Precision , Recall dan Accuracy diatas  50%  dan rata-rata nilai error rate berada dibawah 20%.
Kata kunci — Masa Studi Mahasiswa, Prediksi, Model, Decision tree c4.5 , Confusion matrix .

## I. P ENDAHULUAN
Mahasiswa  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam menentukan  keberhasilan  penyelenggaraan  program  studi. Berdasarkan  matriks  penilaian  instrument  akreditasi  program studi, Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (2008) [1] menyebutkan bahwa persentase  mahasiswa  yang selesai tepat
waktu  merupakan  salah  satu  elemen  penilaian  akreditasi Universitas.
Sesuai  peraturan  Permendikbud  No  49  tahun  (2014)  [7] tentang  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (SN-PT) menegaskan  bahwa,  beban  belajar  minimal  mahasiswa  S1/D- IV  adalah  144  SKS  (satuan  kredit  semester)  untuk menuntaskan  seluruh  beban  SKS  mahasiswa  S1/D-IV  diberi batas  waktu  4-5  tahun  (8-10  semester).  Tetapi  tidak  semua mahasiswa bisa selesai tepat waktu sesuai jangka waktu yang telah  ditentukan,  tidak  sedikit  mahasiswa  yang  menempuh studi  S1  lebih  dari  batas  waktu  maksimal  yang  telah ditentukan  atau  bahkan  sampai  terancam drop  out. Permasalahan  keterlambatan  kelulusan  mahasiswa  saat  ini masih  menjadi  beban  Program  Studi,  disebabkan  karena keterbatasan  pihak  Program  Studi  untuk  melakukan  prediksi masa studi mahasiswa dari awal. Dengan adanya prediksi dari dini  pihak  Program  Studi  bisa  melakukan,  perencanaan, pengawalan  studi  dan  bimbingan  lebih  intensif  kepada mahasiswa  yang  terindikasi  lulus  tidak  tepat  waktu  dan terancam drop out.
Menurut Herdianto (2013) [4] prediksi adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki.  Masa  studi  mahasiswa  yang berkaitan dengan kelulusan adalah salah satu kejadian di masa depan  yang  bisa  diprediksi  dengan  menggunakan  data  masa lalu riwayat akademik mahasiswa.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  diatas, maka perlu dibangun sebuah model untuk prediksi masa studi mahasiswa,  dengan  adanya  model  tersebut  bisa  membantu pihak  Program  Studi  dalam  memprediksi  masa  studi mahasiswa.  Proses prediksi dilakukan pada pertengahan studi mahasiswa  atau  bertepatan  dengan  evaluasi  studi  dua  tahun pertama  (4  semester).  Menurut  buku  pedoman  pendidikan sarjana  Fakultas  Teknik  Untan  (2017)  [11]  bahwa  syarat mahasiswa  lulus  evaluasi  ke  2  adalah  minimal  sudah
menyelesaikan 45 sks dengan IPK minimal 2.00. Berdasarkan peraturan  evaluasi  maka  data  yang  digunakan  sebagai  atribut penelitian adalah data akademik mahasiswa dari semester 1-4. Atribut  yang  akan  digunakan  adalah  Indek  Prestasi  Semester 1-4 (IPS), Indek Prestasi Komulatif (IPK), SKS Tempuh, SKS Lulus,  dan  Kelulusan.  Untuk  prediksi  studi  hasil  prediksi diklasifikasikan  menjadi  4  klasifikasi  yaitu  Cepat,  Tepat, Terlambat dan DO. Dengan adanya model prediksi masa studi mahasiswa  maka  bisa  membantu  pihak  Program  Studi  dan Dosen  pembimbing  akademik  untuk  memprediksi  masa  studi mahasiswa bimbinganya sehingga penanganan bisa di lakukan lebih  awal  dan  meminimalisir  kemungkinan  mahasiswa drop out.
Model  matematika  yang  digunakan  untuk  mendukung prediksi  masa  studi  mahasiswa  adalah  Algoritma Decision tree  c4.5 .  Algoritma Decision  tree  c4.5 merupakan pengembangan dari Algoritma ID3, Algoritma ini  merupakan salah  satu  Algoritma  Klasifikasi  dan  Prediksi.  Metode Decision  tree bekerja  dengan  cara  mengubah  fakta  yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan yang dapat dengan mudah dipahami dengan  bahasa  alami,  dan  beberapa  penelitian  menggunakan algoritma  c4.5  untuk  mengklasifikasi  dan  memprediksi  IPK dan kelulusan mahasiswa[12,13,14,15]
Tujuan  Utama  dibangunya  model  prediksi  masa  studi mahasiswa  adalah  untuk  membantu  pihak  Program  Studi melakukan  prediksi  awal  pada  masa  pertengahan  studi mahasiswa  dengan  menerapkan  model Decision  tree  c4.5 . Model  yang  diterapkan  diharapkan  bisa  membantu  dalam mengurangi  kompleksitas  proses  prediksi  dan  hasil  prediksi yang  lebih  baik  dengan  menggunakan  variabel-variabel  yang berpengaruh terhadap masa studi.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Model
Menurut  Simarmata  (2010)  model  merupakan  penyajian abstrak  dari  kenyataan  yang  digunakan  untuk  mengurangi kompleksitas  dari  pemahaman  atau  untuk  saling  berinteraksi dengan peristiwa yang dimodelkan dengan pengurangan detail yang tidak mempengaruhi perilaku peristiwa yang relevan [9].
Sommerville  (2003)  model  proses  perangkat  lunak merupakan  deskripsi  yang  disederhanakan  dari  proses perangkat  lunak  yang  dipresentasikan  dengan  sudut  pandang tertentu,  sehingga  model  proses  perangkat  lunak  merupakan abstraksi dari proses sebenarnya yang dideskripsikan.
Berdasarkan  defenisi  model  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  model  adalah  suatu  abstrak  dari  suatu  sistem  yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas system [10].

## B. Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa  depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang
terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat mungkin yang akan terjadi (Herdianto, 2013) [4].

## C. Pohon Keputusan
Menurut  (Kusrini  dan  Luthfi,  2009)  Pohon  keputusan merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan [5].
Menurut  (Berry  dan  Linoff,  2004)  sebuah  pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan- himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan serangkaian  aturan  keputusan.  Dengan  masing-masing rangkaian  pembagian,  anggota  himpunan  hasil  menjadi  mirip satu dengan yang lain [2].

## D. Algoritma Decision tree c4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma ID3  (Larose,  2005)  [6].  Beberapa  pengembangan  yang dilakukan pada C4.5 adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing  value ,  bisa  mengatasi continue data,  dan pruning . Secara  umum  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  membangun pohon  keputusan  adalah  sebagai  berikut  (Kusrini  dan  Luthfi, 2009) [5]:
 Pilih atribut sebagai akar.
 Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
 Bagi kasus dalam cabang.
 Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung Gain digunakan  rumus  seperti  tertera  dalam  persamaan berikut:
Keterangan:
S : Himpunan Kasus
A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A
| Si |   : Jumlah kasus pada partisi ke-i
| S |   : Jumlah kasus dalam S Setelah  mendapatkan  nilai Gain ,  ada  satu  hal  lagi  yang perlu  dilakukan  perhitungan  yaitu  mencari  nilai Entropy . Entropy digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif sebuah input atribut untuk menhasilkan output atribut.
Rumus dasar dari Entropy seperti pada persamaan berikut:
Keterangan:
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi   : Proporsi dari Si terhadap S

## E. Pengujian Confusion matrix
Confusion  matrix menurut  (Gorunescu,F.  2011).  adalah sebuah  metode  yang  biasa  digunakan  untuk  perhitungan akurasi  pada  bidang  data  mining. Confusion  matrix ini nantinya  akan  melakukan  perhitungan  yang  melakukan  4 keluaran,  yaitu recall (proporsi  kasus  positif  yang diidentifikasi dengan benar), precision (proporsi kasus dengan hasil positif  yang benar), accuracy (perbandingan kasus  yang diidentifikasi  benar  dengan  jumlah  seluruh  kasus)  dan error rate (kasus  yang  diidentifikasi  salah  dengan  jumlah  seluruh kasus) [3].

## TABEL I
CONFUSION MATRIX Clasification Predicted Class Class = Yes Class = No Class = Yes a (true positive – TP) b (false negative – FN)
Class = No c (false positive – FP) d (true negative – TN)
Rumus  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  pada  matrik adalah sebagai berikut:
 Recall = TP / (FN+TP)
 Precision = TP / (FP+TP)
 Accuracy = (TP+TN) / (TP+FN+FP+TN)
 Error rate = (FN+FP) / (TP+FN+FP+TN)
III. METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

## A. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian adalah suatu proses yang dilakukan secara  ilmiah  untuk  keperluan  sebuah  penelitian.  Pada penelitian  ini,  langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar. 1. Metodologi Penelitian

## B. Analisis Kebutuhan
Model  yang  dibangun  digambarkan  dalam  bentuk  tipe Model Arsitektur seperti pada Gambar 2.
Gambar. 2. Arsitektur Model

## C. Analisis Model
Model proses prediksi awal masa studi pada penelitian ini mengunakan  model  air  terjun  ( waterfall ).  Tahapan  yang dilakukan  pada  model waterfall adalah  analisis  yang  telah dilakukan  pada  tahap  analisis  kebutuhan,  perancangan dilakukan pada tahap analisis  model dan perancangan  model, implementasi  membangun  model  yang  telah  dirancang sebelumnya  menjadi  sebuah  sistem  berbasis  web,  dan pengujian  dilakukan  untuk  melakukan  menguji  keakuratan hasil prediksi yang dihasilkan.
Analisis  model  adalah  proses  menganalisa  langkah- langkah model prediksi masa studi dari tahap awal pengolahan
data  sampai  dengan  proses  prediksi  itu  dilakukan.  Tahapan- tahapan analisis model adalah sebagai berikut:
1. Preprocesing
Tahap  preprocessing  data  yang  merupakan  proses persiapan  data  sebelum  data  tersebut  digunakan  pada proses prediksi. Untuk membuat hasil prediksi yang baik, maka harus menggunakan data yang baik pula (lengkap, benar, konsisten, terintegrasi).
2. Metode Prediksi
Setelah  melakukan  studi  literatur  dari  berbagai  jurnal tentang  proses  prediksi  maka  dipilihlah  Algoritma Decision  tree  c4.5 ,  algoritma  ini  merupakan  salah  satu algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  proses  prediksi dan  klasifikasi. Decision  tree  c4.5 berkerja  dengan  cara membentuk  sebuah  pohon  keputusan  untuk  membentuk sekumpulan  rule  (aturan)  yang  diperoleh  dari  kumpulan data  yang  sebelumnya  telah  ditentukan  terlebih  dahulu atribut yang akan digunakan.
3. Proses Prediksi
Langkah-langkah model prediksi masa studi menggunakan  algoritma Decision  tree  c4.5 adalah sebagai berikut:
 Siapkan  data  latih  (Sebelumnya  sudah  dilakukan proses preprocesing).
 Hitung  data  latih  menggunakan  algoritma Decision tree c4.5.
 Bentuk Pohon Keputusan.
 Siapkan Data uji.
 Prediksi masa studi.

## D. Perancangan Antarmuka
Perancangan antarmuka bertujuan untuk memberi gambaran  awal  model  yang  akan  dibangun  menggunakan algoritma Decision  Tree  c4.5 .  Pengguna  pada  model  yang akan  dibangun  terdiri  dari  3  pengguna  yaitu  pihak  Prodi, Dosen dan Mahasiswa. Struktur antarmuka system digambarkan seperti pada Gambar 3.
Gambar. 3.  Antarmuka Model

## E. Perancangan Pengujian
Pengujian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah pengujian Confusion  matrix ,  untuk  melakukan  evaluasi terhadap  hasil  prediksi  yang  terdiri  dari  4  klasifikasi  yaitu Cepat,  Tepat,  Terlambat,  dan  DO.  Untuk  mengukur  kinerja hasil  prediksi  yang  dihasilkan  maka  dilakukan  pengujian terhadap nilai Precision , Recall , Acuraccy, dan Error rate . Data  latih  yang  digunakan  untuk  membentuk  rule  pohon keputusan menggunakan 100 data mahasiswa angkatan 2009- 2012 Regular A dan PPAPK. Untuk pengujian akan dilakukan 5  kali  pengujian  terhadap  rule  yang  telah  dibentuk  data  latih, dengan jumlah data uji yang berbeda-beda. Data uji yang akan dipilih  menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2012-2013. Berikut ini adalah rancangan pengujian yang akan dilakukan: 1. Bentuk tabel hasil 4 klasifikasi seperti contoh pada Tabel 2.

## TABEL 2 HASIL KLASIFIKASI

## Klasifikasi Hasil Prediksi
Cepat Tepat Terlambat DO Jumlah Uji Cepat A B C D Tepat E F G H Terlambat I J K L DO M N O P
2. Bentuk tabel Confusion matrix dan isi nilai True Positif, False  Positif,  False  Negative,  dan  True  Negative berdasarkan tabel hasil klasifikasi seperti pada Tabel 3.
TABEL 3

## CONFUSION MATRIX
Kategori True + (TP) False + (FP) False - (FN) True - (TN) Cepat A E+I+M B+C+D Uji-(TP+FP+FN) Tepat F B+J+N E+G+H Uji-(TP+FP+FN) Terlambat K C+G+O I+J+L Uji-(TP+FP+FN) DO P D+H+L M+N+O Uji-(TP+FP+FN)
3. Setelah  nilai  TP,  FP,  FN,  dan  TN  ditentukan  maka selanjutnya hitung nilai Precision , Recall , Accucary dan Error rate . Masukan hasil kedalam tabel hasil dan hitung rata-rata setiap pengujian seperti pada Tabel 4.
TABEL 4 HASIL PENGUJIAN Kategori Jum Uji Precision (%) Recall Acuracy Error rate (%) (%) (%)
Cepat - % % % % Tepat % % % % Terlambat % % % % DO % % % % Rata-Rata % % % %

## IV. HASIL DAN PENGUJIAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil  dari  pengumpulan  data  adalah  mendapatkan pengetahuan dan pemahaman terkait data dan proses prediksi masa  studi,  Serta  untuk  melihat  kekurangan  dari  penelitian tersebut  untuk  menjadi  referensi  pada  penelitian  ini.  setelah melakukan  studi  literatur  maka  tahap  selanjutnya  yang dilakukan pada langkah pengumpulan data adalah  melakukan wawancara  kepada  pihak  program  studi  Informatika  Untan yaitu  Kaprodi  untuk  mengetahui  bisnis  proses  data  akademik mahasiswa  dan  untuk  mendapatkan  data  penelitian  yaitu  data DPNA dan Data Monev.
Analisis  sistem  prediksi  terdiri  dari  2  tahap  yaitu  analisis kebutuhan  dan  analisis  model.  Pada  tahap  analisis  kebutuhan menghasilkan data yang akan digunakan pada penelitian yaitu data  IP  semester  1-4,  IPK,  sks  total,  sks  lulus  dan  kelulusan. Analisis model yaitu terdiri dari 3 langkah proses didalamnya yaitu Preprocesing data, Pemilihan Metode dan Prediksi.
Peracangan  sistem  prediksi  dilakukan  setelah  melakukan tahapan pengumpulan data dan analisis sistem prediksi, karena melihat  proses  yang  telah  dilakukan  akan  sulit  jika  prediksi dilakukan  secara  manual  dan  memerlukan  waktu  lama  serta rawan  kesalahan  maka  diperlukan  sebuah  sistem  secara komputerisasi  yang  mengadopsi  proses  manual  kedalam sebuah  sistem.  Hasil  perancangan  sistem  prediksi  yang dilakukan dengan menggunakan model waterfall yaitu metode SDLC  dengan  tools  yang  digunakan  yaitu  DFD,  Flowchart, dan ERD.
Pengujian  dan  evaluasi  adalah  tahapan  untuk  menguji model  prediksi  yang  dibangun  untuk  menguji  tingkat keakuratan sistem dalam memprediksi masa studi mahasiswa, Pengujian  dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan  pengujian Confusion matrix .

## B. Hasil Perancangan
Hasil  perancangan  yang  telah  dilakukan  sebelumnya menghasilkan  sebuah  model  prediksi  masa  studi  mahasiswa berbasis  web.  Antarmuka  model  prediksi  masa  studi mahasiswa  terdiri  dari  4  antarmuka  yaitu,  antarmuka  login, antarmuka prodi, antarmuka dosen, dan antarmuka mahasiswa.
Gambar. 4.  Antarmuka Prodi Import Data Latih
Gambar. 5.  Antarmuka Prodi Hitung Gain dan Entropy
Gambar. 6.  Antarmuka Prodi Import Data Mahasiswa
Gambar. 7.  Antarmuka Prodi Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Gambar. 8.  Antarmuka Dosen Hasil Prediksi
Gambar. 9.  Antarmuka Mahasiswa Hasil Prediksi

## C. Hasil Pengujian
Pengujian  Model  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa dilakukan  untuk  mengukur  seberapa  tepatnya  sistem  dalam melakukan  prediksi  dengan  hasil  yang  dikeluarkan  sesuai dengan  yang  diinginkan.  Berdasarkan  karakteristik  hasil prediksi  yang  berupa  klasifikasi  maka  pengujian  yang digunakan  adalah  pengujian Confusion  matrix .  Pengujian Confusion matrix adalah tools yang digunakan untuk evaluasi model klasifikasi untuk memperkirakan objek yang benar atau salah pada hasil yang dikeluarkan.
Hasil  dari  pengolahan  100  data  latih  menggunakan Algoritma Decision tree c4.5 menghasilkan 30 rule. Data rule tersebut  digunakan  sebagai  landasan  untuk  melakukan prediksi  data  mahasiswa.  Pengujian Confusion  matrix yang dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  jumlah  data  uji  yang berbeda-beda  yaitu,  dimulai  dengan  20,  25,  30,  35,  dan  40 data.  yang  diambil  dari  data  mahasiswa  secara  acak,  berikut hasil  pengujian  berdasarkan  hasil  5  kali  pengujian  yang digambarkan pada Tabel 5:

## TABEL 5
HASIL PENGUJIAN CONFUSION MATRIX Kategori Jum lah Uji Precision (%) Recall % Acuracy % Error rate % Cepat 20 100% 100% 100% 0%
Kategori Jum lah Uji Precision (%) Recall % Acuracy % Error rate % Tepat 92% 92% 90% 10% Terlamb at 60% 75% 85% 15% DO 100% 50% 95% 5% Rata-rata 88% 79% 93% 8% Cepat 25 100% 100% 100% 0% Tepat 81% 93% 84% 16% Terlamb at 80% 57% 84% 16% DO 100% 33% 92% 8% Rata-rata 90% 71% 90% 10% Cepat 30 100% 100% 100% 0% Tepat 81% 93% 87% 13% Terlamb at 55% 60% 70% 30% DO 50% 20% 83% 17% Rata-rata 71% 68% 85% 15% Cepat 35 100% 100% 100% 0% Tepat 76% 87% 83% 17% Terlamb at 40% 55% 60% 40% DO 50% 13% 77% 23% Rata-rata 67% 63% 80% 20% Cepat 40 100% 100% 100% 0% Tepat 79% 88% 85% 15% Terlamb at 38% 60% 65% 35% DO 50% 20% 75% 25% Rata-rata 67% 67% 81% 19%

## V. KESIMPULAN
Pengujian  dengan  menggunakan Confusion  matrix yaitu untuk  menguji  kinerja  dari  sistem  yang  dibangun.  Nilai  yang diuji  adalah  nilai precision , recall ,  acuuracy,  dan error  rate . Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa model  prediksi  yang  dibangun  menggunakan  algoritma Decision tree c4.5 sudah berhasih dan layak digunakan untuk prediksi masa studi mahasiswa. Karena nilai precision , recall , dan accuracy yang  dihasilkan  menunjukan  angka  rata-rata diatas  50%.  Sedangkan  nilai error  rate rata-rata  pengujian dibawah  20%  menunjukan  bahwa  kesalahan  prediksi  yang dilakukan  rendah.  Adapun  kesalahan  prediksi  yang  terjadi disebabkan  oleh  perbandingan  jumlah  data  latih  dan  data  uji yang  tidak  seimbang.  Untuk  jumlah  data  latih  100  hasil keakuratan  lebih  baik  jika  melakukan  pengujian  dengan  20
dan  25  data  uji  namun  akan  sangat  buruk  jika  menggunakan 45 data uji. Hasil tersebut menunjukan bahwa jumlah data uji yang terlalu banyak akan membuat keakuratan menjadi rendah.

## R EFERENSI
[1] Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi. 2008. Matriks Penilaian
Instrument Akreditasi Program Studi . Jakarta: BAN-PT.
[2] Berry,  M.J.A  dan  Linoff,  G.S.  2004.  Data  Mining  Techniques  for Marketing,  Sales,  Customer  Relationship  Management  Secong Edition.United States of America: Wiley Publishing, Inc.
[3] Gorunescu,  F.  2011.  Data  Mining:  Concepts,  Model  and  Techniques.
Berlin, Jerman: Springer.
[4] Herdianto.  2013,  Prediksi  Kerusakan  Motor  Induksi  Menggunakan Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation.  Medan:  Universitas Sumatera Utara.
[5] Kusrini  dan  Luthfi,  M.  2009.  Algoritma  Data  Mining.  Yogyakarta: Andi.
[6] Larose,  D.T.    2005.  Discovering Knowledge  in  Data: An  Introduction in Data Mining. New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
[7] Permendikbud  No  49.  2014.  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi (SNPT). Jakarta: PERMENDIKBUD.
[8] S. M. Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd ed., R. M. Osgood, Jr., Ed.  Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1998.
[9] Simarmata, J. 2010. Rekayasa Perangkat Lunak .Yogyakarta: Andi./
[10] Sommerville,  I  .2003.  Software  Engineering  (Rekayasa  Perangkat Lunak) Edisi 6 Jilid 1. Jakarta: Erlangga.
[11] Tim  Fakultas  Teknik.  2017.  Buku  Pedoman  Pendidikan  Sarjana  (S1). Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[12] Risnawati,    "Analisis  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C.45", Jurnal Mantik Penusa Vol. 2, No. 1 Juni 2018, pp.71-76.
[13] Puspita  Sari  P.  Ratna,  W.  Indra,  "Penerapan  Algoritma  C4.5  pada Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Informatika",  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Informatika, Vol.4, No.1, Juni 2018.
[14] R.  Agus,  Suprapedi,  H.  Himawan,  "Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat  Waktu  Berdasarkan  Usia,  Jenis  Kelamin,  Dan  Indeks  Prestasi Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree",  Jurnal  Teknologi  Informasi, Vol.13 No.1, Januari 2017.
[15] Darmawan,  Hadi  Dwi,  Desi  Yuniarti,  and  Yuki  Novia  Nasution. "Klasifikasi Lama Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Perbandingan Metode  Algoritma  C. 45 dan  Algoritma Classification and  Regression Tree." Jurnal Eksponensial Vol.8, No. 2, 2017, pp.151-160.