OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Data Mining Prediksi Minat Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5

## Chairun Nas
Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia e-mail: chairun.nas@cic.ac.id

## Abstrak
Kota  Cirebon  memiliki  banyak  perguruan  tinggi  swasta  yang  beragam  dan  menawarkan berbagai  macam  jurusan.  Dikarenakan  banyaknya  perguruan  tinggi  swasta  yang  ada,  maka persaingan  antar  perguruan  tinggi  untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa  baru  sangatlah  ketat. Maka  untuk  dapat  bersaing  dengan  perguruan  tinggi  tersebut,  pihak  kampus  perlu  melakukan prediksi  terhadap  minat  calon  mahasiswa  baru  dengan  mengetahui  faktor  apa  yang  menjadi pendorong  calon  mahasiswa  baru  memilih  perguruan  tinggi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi minat calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi. Dalam penelitian ini, data yang diolah adalah hasil survei yang dilakukan pada calon mahasiswa baru pada Program Studi D3-Manajemen  Informatika.  Terdapat  25  data  sampel  sebagai  training  dataset  dengan  5  data penilaian. Data tersebut akan diolah menggunakan proses Data Mining dengan Metode Klasifikasi. Selanjutnyadengan algoritma C4.5 pada metode Klasifikasidiperoleh iterasi sampai kepada node 4 dengan  3  data  penilaian  yang  menjadi faktor  dalam penentuan  minat  calon  mahasiswa  terhadap program studi.Selanjutnya hasil pengolahan datamenggunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 tersebut, dilakukan pengujian dengan menggunakan Software Rapid Miner, dimana diperoleh tingkat  akurasi  100%  dengan  120  testing  dataset.  Hasil  akhir  penggunaan  Data  Mining  dengan algoritma  C4.5  ini  telah  mampu  melakukan  prediksi  terhadap  minat  calon  mahasiswa  baru berdasarkan faktor penilaian dalam memilih perguruan tinggi .
Kata kunci: Prediksi, Klasifikasi, Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan

## Abstract
The city of Cirebon has many diverse private universities and offers a variety of majors. Due to  a  large  number  of  existing  private  universities,  the  competition  between  universities  to  attract prospective new students is very tight. So to be able to compete with these universities, the campus needs  to  predict  the  interest  of  prospective  new  students  by  knowing  what  factors  are  driving prospective new students to choose colleges. The purpose of this study was to predict the interest of prospective students in choosing a college. In this study, the data processed are the results of a survey conducted on prospective new students in the D3-Informatics Management Study Program. There are 25 sample data as training datasets with 5 assessment data. The data will be processed using the Data Mining process with the Classification Method. Furthermore, with the C4.5 algorithm in the Classification method, iterations are obtained up to node 4 with 3 assessment data which are factors in determining the interest of prospective students in the study program. Furthermore, the results of data  processing  using the classification  method  with the  C4.5 algorithm  were  tested using  Rapid Miner Software, which obtained a 100% accuracy rate with 120 testing datasets. The final result of using Data Mining with the C4.5 algorithm has been able to predict the interest of prospective new students based on assessment factors in choosing universities.
Keywords: Predictions, Classification, Data Mining, C4.5 Algorithm, Decession Tree

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  sebuah  perguruan  tinggi,  salah  satunya  dilihat  berdasarkan  jumlah mahasiswa  yang  diperoleh  setiap  tahunnya.  Pada  perguruan  tinggi  terutama  swasta,
perolehan  mahasiswa  setiap  tahunnya  menjadi  faktor  utama  dalam  berkembangnya perguruan  tinggi  tersebut.  Dikarenakan,  mahasiswa  menjadi  sumber  daya  utama  bagi perguruan tinggi swasta untuk mendapat dana dalam menjalankan operasional yang ada di perguruan  tinggi.  Semakin  banyaknya  mahasiswa,  maka  akan  semakin  besar  pemasukan bagi  perguruan  tinggi,  sehingga  perguruan  tinggi  mudah  dalam  menjalankan  operasional kampus  tanpa  keterbatasan  dana.  Saat  ini  Program  Studi  Manajemen  Informatika, Universitas  Catur  Insan  Cendekia  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  penurunan  jumlah mahasiswa.  Dari  tahun  2018-2020  terjadi  penurunan  jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar sebesar  20%.  Maka  saat  ini  Program  Studi  berusaha  semaksimal  mungkin  untuk mendapatkan calon mahasiswa baru untuk dapat melanjutkan pendidikan di Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia.
Dalam  memilih  perguruan  tinggi,  seorang  mahasiswa  biasanya  akan  mencari informasi mengenai perguruan tinggi yang dituju. Informasi yang dibutuhkan tersebut antara lain  adalah  biaya  kuliah,  lokasi  perguruan  tinggi,  fasilitas,  perpustakaan,  laboratorium, kegiatan kemahasiswaan, akreditasi ( Brand ) serta Program Studi apa saja yang terdapat pada perguruan tinggi tersebut [1]. Selain dari itu, terdapat juga faktor-faktor yang mempengaruhi calon  mahasiswa  dalam  memilih  perguruan  tinggi,  antara  lain  faktor  pengaruh  orang  tua, teman,  pengaruh  kerabat,  beasiswa,  peluang  kerja  dan  lain-lain  [2].  Dengan  faktor-faktor tersebut,  pihak  perguruan  dapat  memprediksi  faktor  apa  yang  menjadi  pendorong  utama calon  mahasiswa  memilih  perguruan  tinggi,  sehingga  perguruan  tinggi  dapat  membuat keputusan terbaik untuk dapat merekrut calon mahasiswa sebanyak-banyaknya.
Informasi  dan  faktor  tersebut  dapat  di  olah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  minat calon  mahasiswa  memilih  sebuah  perguruan  tinggi.  Minat  dapat  diartikan  suatu kecenderungan  dan  kegairahan  yang  tinggi  atau  keinginan  yang  besar  terhadap  sesuatu. Minat dapat timbul karena daya tarik dari luar dan juga datang dari hati sanubari [3]. Untuk mengetahui faktor yang mendukung minat calon mahasiswa, maka perlu dilakukan analisis dan pengolahan data dengan menggunakan Data Mining . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui minat calon mahasiswa baru terhadap sebuah perguruan tinggi.Selain dari itu bagaimana menerapkan proses Data Mining dengan algoritma C4.5 untuk memprediksi minta calon mahasiswa berdasarkan faktor penilaiannya menggunakan.
Data Mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan [4]. Data mining merupakan bagian dari Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari beberapa tahapan seperti pemilihan data, pra pengolahan data, transformasi, data mining dan evaluasi hasil [5]. Dengan menggunakan data mining maka informasi berharga di dalam kumpulan data dapat digali.
Dengan  menggunakan data  mining ,  data-data  minat  calon  mahasiswa  baru  dapat diolah  dengan  sebuah  algoritma.  Didalam data  mining terdapat  algoritma-algoritma  yang mampu menganalisis sebuah data. Dalam penelitian ini, algoritma  yang digunakan adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang digunakan untuk  membentuk Decission  Tree berdasarkan  data training [6]. Decission  tree adalah struktur flowchart yang memiliki Tree (Pohon), dimana setiap simpul internal menandakan suatu  tes  atribut,  setiap  cabang  merepresentasikan  hasil  tes  dan  simpul  daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas [7].
Pada  Penelitian  Sebelumnya,  dalam  memprediksi  minat  mahasiswa  digunakan pendekatan Theory Of Planned Behavior . Pendekatan ini mengukur minat mahasiswa dalam berwirausaha  dengan  mengutamakan  3  determinan  faktor  keinginan  untuk  berwitausaha, yaitu  Sikap  Terhadap  Perilaku,  Norma  Subjektif,  dan  Kontrol  Keperilakuan.  Hasil  dari
pendekatan    ini  adalah  sebuah  kesimpulan  dimana  sikap  terhadap  perilaku  tidak mempengaruhi minat mahasiswa sedangkan 2 faktor lainnya mempengaruhi [8].
Algoritma  lain  yang  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk  prediksi  minat siswa  SMK  untuk  masuk  Perguruan  Tinggi  adalah  algoritma Naive  Bayes .  Data  yang digunakan adalah data lulusan tahun 2018 dan 2019 dimana terdapat 158 data. Selanjutnya data diolah dengan menggunakan algoritma Naive bayes dengan 9 atribut, yaitu keahlian, nilai  rapor,  nilai  UN,  pekerjaan  orang  tua,  dan  lain-lain.  Data  tersebut  diuji  dengan menggunakan  aplikasi  RapidMinner.  Hasilnya  dari  pengolah  tersebut  diperoleh  prediksi atribut pendapatan orang tua, nilai rapor, dan keinginan siswa,  yang mempengaruhi minat siswa  untuk  melanjutkan  pendidikan  ke  perguruan  tinggi  dengan  tingak  akurasi  sebesar 92,96% [9].
Pada  penelitian  sebelumnya,  algoritma  C4.5  telah  digunakan  untuk  memprediksi faktor  penyebab  mahasiswa  mengulang  sebuah  matakuliah.  Pada  penelitian  tersebut, ditentukan  variabel  berupa  Jumlah  Semester,  IPK,  Nilai,  Keadaan  Ekonomi  dan  Status. Selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  algoritma  C4.5  sebanya  141  data  record sebagai  data training .  Setelah  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  algoritma  C4.5, selanjutnya dilakukan pengujian dengan menggunakan aplikasi WEKA . Hasil dari penelitian ini  adalah  informasi  berupa rule yang  dapat  memprediksi  mahasiswa  yang  mengulang sebuah matakuliah [10].
Selanjutnya  algoritma  C4.5  juga  digunakan  untuk  Klasifikasi  prediksi  tingkat keberhasil  mahasiswa  pada  AMIK  Tunas  Bangsa.  Dalam  penelitian  ini,  beberapa  varibel atribut  ditentukan  seperti  Jenis  Kelamin,  Kehadiran,  Sesi  Perkuliahan,  Nilai  rata-rata  dan asal sekolah. Selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan menggunakan algoritma C4.5. setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5,  dilakukan pengujian hasil dengan menggunakan Rapid Minner . Hasil dari pengolahan aplikasi Rapid Minner ditemukan bahwa hasil keputusan yang diperoleh berdasarkan perhitungan manual dan menggunakan Rapid Minner menghasilkan akurasi sebesar 92% terhadap prediksi [11]. Dari penelitian sebelumnya yang telah dijelaskan, penggunaan pendekatan Theory Of Planned Behavior belum optimal dalam membantu pengambil keputusan. Hal ini disebabkan tingkat akurasi prediksi tidak akurat, sedangkan algoritma Naive Bayes dibandingkan dengan algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang rendah, dan juga tidak menggambarkan bentuk sebuah keputusan dengan Decession Tree . Penggunaan aplikasi WEKA belum optimal dalam menguji  algoritma  C4.5.  Maka  untuk  itu  dalam  penelitian  ini  algoritma  C4.5  akan  diuji dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner dengan tingkat akurasi yang tinggi. Maka data mining dengan menggunakana algoritma C4.5 dan diuji dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner cocok  digunakan  untuk  memprediksi  minat  calon  mahasiswa  baru  dalam  memlih perguruan tinggi sehingga pihak perguruan tinggi dapat mengambil keputusan terbaik dalam menarik minta calon mahasiswa baru tersebut.

## 2. Kajian Pustaka
2.1 Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  kandungan  ikhtisar  dari  sekelompok  data  yang bertujuan untuk dapat menggali informasi yang bermanfaat didalam data tersebut, dimana informasi yang berharga tersebut tidak diketahui sebelumnya [12]. Data Mining juga dapat diartikan  suatu  keilmuan  yang  mempelajari  metode  dan  algoritma  untuk  pengekstraan pengetahuan  atau  menemukan  pola  dari  suatu  data  [32]. Data  Mining banyak  digunakan untuk  mengelola  sekumpulan  data,  sehingga  hasil  pengelolaan  tersebut  membantu  para
pengambil  keputusan  untuk  membuat  sebuah  keputusan  terbaik. Data  Mining jugamerupakan  bagian  dari  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang merupakan  tahapan  dalam  proses  penggalian  data  untuk  mendapatkan  informasi  yang bermanfaat.

## 2.2 Metode Klasifikasi
Metode  Klasifikasi  merupakan  suatu  metode  yang  menjelaskan  proses  penemuan model (atau fungsi) yang mendeskripsikan dan membedakan kelas data dengan tujuan untuk memprediksi  kelas  dari  objek  yang  data  label  kelasnya  tidak  diketahui  atau  samar  [14]. Dalam kalsifikasi terdapat 4 komponen, yaitu class , Predictor , training dataset, dan testing dataset . Selain dari itu didalam metode Klasifikasi terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan dan salah satunya adalah algoritma C4.5.

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang  melakukan perbaikan  untuk  mengatasi missing data,  data kontinu dan pruning [15].  Algoritma  C4.5 mengkonstruksi  pohon  keputusan  dari  data  yang  berupa  kasus-kasus  atau record-record (tupel)  dalam  data  [16].  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  menghasilkan sebuah keputusan dalam bentuk pohon keputusan yang diambil berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan.
Secara  umum,  algoritma  C4.5  dalam  membangun  sebuah  keputusan  melakukan langkah-langkah sebagai berikut [15]:
1) Pilih atribut sebagai akar.
2) Buat Cabang untuk tiap-tiap nilai.
3) Bagi kasus dalam cabang.
4) Ulangi proses setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## 2.4 Decession Tree
Decession Tree adalah sebuah diagram alir yang berbentuk seperti struktur pohon yang mana  setiap internal  node menyatakan  pengujian  terhadap  suatu  atribut,  setiap  cabang menyatakan output dari pengujian dan leaf node (bagian daun) menyatakan kelas-kelas atau distribusi  kelas [17]. Node paling atas dari Decession Tree disebut sebagai rootnode atau node akar, dari node akar ini lah lahir leaf node yang merupakan hasil akhir yang mewakili label  kelas  dari  kombinasi  atribut  sehingga  terbentuk  menjadi rule (aturan).  Alur  pada Decession  Tree selalu  ditelusuri  dari node akar  ke node daun  yang  memegang  prediksi, adapun bentuk Decession tree secara umum dapat dilihat pada Gambar 1.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Gambar 1.Bentuk Umum Decession Tree

## 3. Metode Penelitian
Pada penelitian ini, dijelaskan tahapan-tahapan dalam proses mendapatkan keputusan terbaik dengan menggunakan algoritma C4.5 berdasarkan data yang telah diperoleh. Adapun tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.Tahapan Proses Penelitian
Dari Gambar 2, maka dapat dijelaskan tahapan penelitian sebagai berikut:

## 3.1 Analisis Kebutuhan Data
Kebutuhan data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data-data berupa data hasil survei  terhadap  mahasiswa  dan  data  kriteria  yang  menjadi  faktor  dalam  penentuan  calon mahasiswa berminat untuk kuliah di kampus tersebut. Terdapat 5 kriteria beserta subkriteria yang menjadi faktor penentu yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.Kriteria Faktor Penentu Minat Calon Mahasiswa Memilih Kampus
No Kriteria Subkriteria 1 Uang Kuliah  - Murah             - Terjangkau       - Mahal 2 Fasilitas - Sangat Baik    - Memadai          - Cukup 3 Akreditasi - Sangat Baik    - Baik                  - Cukup 4 Pelayanan - Sangat Baik    - Baik                  - Cukup 5 Lokasi - Dekat              - Terjangkau       - Jauh
Alasan  pemilihan  kriteria  Akreditasi,  Pelayanan  dan  fasilitas  dilihat  dari  segi kebutuhan  mahasiswa  terhadap  perguruan  tinggi.  Dari  segi  Uang  Kuliah  dikarenakan banyaknya keluarga di kota Cirebon memiliki pendapatan perbulan menengah ke bawah dan segi  lokasi,  banyak  mahasiswa  yang  datang  dari  luar  daerah  kota  Cirebon.  Berdasarkan kriteria  faktor  penentu  di  atas,  maka  dilakukan  survei  terhadap  beberapa  mahasiswa berdasarkan kriteria faktor penentu tersebut sehingga diperoleh data survei minat mahasiswa yang  memilih  dan  tidak  memilih  untuk  kuliah  di  kampus  tersebut.  Selanjutnya  data  hasil survei dilakukan Transformasi Data untuk dilakukan pengolahan.

## 3.2 Transformasi Data
Transformasi  Data  adalah  perubahan  data  dengan  mengubah  nilai  atribut  awalnya menjadi  nilai  atribut  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  data  dalam  pengolahannya  [18]. Berdasarkan hasil survei minat calon mahasiswa dalam memilih kampus terhadap kriteria, maka selanjutnya dilakukan Transformasi Data. Untuk pengujian menggunakan algoritma C4.5  maka  digunakan  sebagai  25  data  sampel  sebagai training  dataset .  Adapun  hasil Transformasi Data survei dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 2.Transformasi Data Berdasarkan Data Survei
MHS Akreditasi Uang Kuliah Fasilitas Pelayanan Lokasi Minat MHS 1 Baik Terjangkau Sangat Baik  Baik Terjangkau Yes MHS 2 Cukup Murah Cukup Cukup Terjangkau Yes MHS 3 Cukup Terjangkau Cukup Cukup Jauh No MHS 4 Sangat Baik  Murah Sangat Baik  Sangat Baik  Terjangkau Yes MHS 5 Baik Murah Memadai Baik Jauh Yes MHS 6 Sangat Baik  Terjangkau Memadai Baik Terjangkau Yes MHS 7 Cukup Terjangkau Cukup Cukup Jauh No MHS 8 Baik Terjangkau Cukup Baik Dekat Yes MHS 9 Cukup Mahal Cukup Cukup Terjangkau No MHS 10  Cukup Terjangkau Cukup Cukup Jauh No MHS 11  Baik Murah Sangat Baik  Sangat Baik  Dekat Yes MHS 12  Cukup Terjangkau Sangat Baik  Cukup Jauh Yes MHS 13  Cukup Terjangkau Memadai Baik Terjangkau Yes MHS 14  Cukup Mahal Memadai Baik Dekat No
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
MHS Akreditasi Uang Kuliah Fasilitas Pelayanan Lokasi Minat MHS 15  Baik Terjangkau Memadai Cukup Terjangkau Yes MHS 16  Baik Mahal Cukup Baik Terjangkau No MHS 17  Baik Terjangkau Sangat Baik  Baik Dekat Yes MHS 18  Cukup Murah Cukup Cukup Terjangkau Yes MHS 19  Cukup Terjangkau Cukup Cukup Jauh No MHS 20  Cukup Mahal Cukup Cukup Terjangkau No MHS 21  Sangat Baik  Murah Sangat Baik  Baik Terjangkau Yes MHS 22  Baik Terjangkau Cukup Sangat Baik  Jauh Yes MHS 23  Baik Terjangkau Cukup Cukup Dekat Yes MHS 24  Sangat Baik  Murah Sangat Baik  Sangat Baik  Terjangkau Yes MHS 25  Cukup Terjangkau Cukup Cukup Terjangkau No
Data  yang  terdapat  pada  Transformasi  Data  merupakan  data  sampel  yang  akan digunakan untuk pengujian dengan menggunakan Algoritma C4.5.

## 3.3 Proses Algoritma C4.5
Berdasarkan  hasil  Transformasi  Data  yang  telah  diperoleh,  selanjutnya  dilakukan proses algoritma C4.5. Algoritma C4.5 memiliki tahapan atau langkah-langkah dalam proses penyelesaian masalah sehingga sampai dalam tahapan hasil. Adapun tahapan dalam proses Algoritma C4.5 dapat dilihat sebagai berikut [19]:
1) Menghitung jumlah kasus “ Yes ” dan “ No ” berdasarkan data Tranformasi.
2) Menetukan nilai Entropy dari setiap kriteria berdasarkan kasus. Untuk menghitung nilai Entropy dapat menggunakan rumus:
Entropy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana:
S = himpunan kasus n = jumlah partisi S pi = proporsi S i terhadap S
3) Menentukan nilai Gain tertinggi berdasarkan perolehan nilai Entropy yang telah di dapatkan. Untuk menghitung nilai Gain dapat menggunakan rumus:
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 𝑛 𝑖=1 * Entropy(S i ) (2)
Dimana:
S = himpunan kasus A   = fitur n = jumlah partisi Atribut A |S i | = proporsi S i terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S
4) Hasilkan Decission  Tree untuk  menghasilkan node pertama,  lakukan  proses  1 sampai 4 sampai tidak ada record didalam cabang Decission Tree yang kosong.
Berdasarkan rumus diatas dan perolehan data yang telah dilakukan transformasi, maka adapun tahapan proses algoritma C4.5 dalam penelitian ini dapat dijelaskan pada langkah- langkah berikut.Langkah pertama adalah menentukan jumlah “ Yes ” dan “ No ” berdasarkan data Tranformasi yang telah diperoleh, setelah dilakukan penentuan jumlah “ Yes ” dan “ No ” dalam kasus, selanjutnya dilakukan proses pencarian nilai Entropy dan nilai Gain dengan
menggunakan rumus yang telah dijelaskan diatas. Untuk Node 1 hasil dari nilai Entropy dan Gain dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain pada Node 1 Kategori  Sub Kategori  Jumlah Kasus Yes No Entropy Gain Total 25 16 9 0,9427 Akreditasi 0,3207 Sangat Baik 4 4 0 0 Baik 9 8 1 0,5033 Cukup 12 4 8 0,9183 Uang Kuliah 0,4161 Murah 7 7 0 0 Terjangkau 14 9 5 0,9403 Mahal 4 0 4 0 Fasilitas 0,2985 Sangat Baik 7 7 0 0 Memadai 5 4 1 0,7219 Cukup 13 5 8 0,9612 Pelayanan 0,1972 Sangat Baik 4 4 0 0 Baik 9 7 2 0,7642 Cukup 12 5 7 0,9799 Lokasi 0,0594 Dekat 5 4 1 0,7219 Terjangkau 13 9 4 0,8905 Jauh 7 3 4 0,9852
Perolehan nilai Entropy dari tabel diatas, sederhananya dapat dilihat sebagai berikut:
Entropy =( − 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑌𝐸𝑆 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 * Log 2 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑌𝐸𝑆 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 ) + ( − 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑁𝑂 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 * Log 2 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑁𝑂 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 )
Sedangkan  nilai  Gain  dari    dari  tabel  diatas,  sederhananya  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Gain = Entropy Total - ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 * Entropy Kategori )
Berdasarkan perolehan nilai Entropy dan Gain dari Node 1, maka diperoleh nilai Gain tertinggi sebesar 0,4161 pada kategori Uang Kuliah yang selanjutnya dapat dijadikan Node akar. Adapun bentuk Decession Tree sementara dari Node 1 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Decession Tree Pada Node 1
Berdasarkan Decession Tree diatas dijelaskan bahwa kriteria Uang Kuliah - Murah memilik keputusan “ Yes ” bagi minat mahasiswa, sedangkan kriteria Uang Kuliah - Mahal
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
memilik keputusan “ No ” bagi minat mahasiswa. Langkah selanjutnya mencari nilai Entropy dan Gain berdasarkan  kriteria Uang  Kuliah - Terjangkau untuk  menghasilkan Node 2. Adapun nilai Entropy dan Gain pada Node 2 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain pada Node 2 Kategori Sub Kategori Jumlah Kasus Yes No Entropy Gain Uang Kuliah - Terjangkau 14 9 5 0,9403 Akreditasi 0,5087 Sangat Baik 1 1 0 0 Baik 6 6 0 0 Cukup 7 2 5 0,8631 Fasilitas 0,3949 Sangat Baik 3 3 0 0 Memadai 3 3 0 0 Cukup 8 3 5 0,9544 Pelayanan 0,3949 Sangat Baik 1 1 0 0 Baik 5 5 0 0 Cukup 8 3 5 0,9544 Lokasi 0,2889 Dekat 3 3 0 0 Terjangkau 5 4 1 0,7219 Jauh 6 2 4 0,9183
Berdasarkan perolehan nilai Entropy dan Gain dari Node 2, maka diperoleh nilai Gain tertinggi  sebesar 0,5087 pada kategori Akreditasi yang selanjutnya dapat  dijadikan Node cabang dari Node akar. Adapun bentuk Decession Tree sementara dari Node 2 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Decession Tree Pada Node 2
Berdasarkan Decession  Tree diatas  dijelaskan  bahwa  kriteria  Akreditasi  – Sangat Baik dan Akreditasi – Baik memilik  keputusan  “ Yes ”  bagi  minat  mahasiswa.  Langkah selanjutnya mencari nilai Entroy dan Gain berdasarkan Kriteria Akreditasi - Cukup untuk menghasilkan Node 3. Adapun nilai Entropy dan Gain pada Node 3 dapat dilihat pada Tabel 5.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Tabel 5.Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain pada Node 3 Kategori Sub Kategori Jumlah Kasus Yes No Entropy Gain Uang Kuliah – Terjangkau& Akreditasi Cukup 7 2 5 0,8631 Fasilitas 0,8631 Sangat Baik 1 1 0 0 Memadai 1 1 0 0 Cukup 5 1 5 0 Pelayanan 0,3059 Sangat Baik 0 0 0 0 Baik 1 1 0 0 Cukup 6 1 5 0,6500 Lokasi 0,0617 Dekat 0 0 0 0 Terjangkau 2 1 1 1 Jauh 5 1 4 0,7219
Berdasarkan perolehan nilai Entropy dan Gain dari Node 3, maka diperoleh nilai Gain tertinggi  sebesar  0,8631  pada  kategori Fasilitas yang  selanjutnya  dapat  dijadikan Node cabang dari Node akar. Adapun bentuk Decession Tree sementara dari Node 3 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Decession Tree Pada Node 3
Berdasarkan Decession Tree diatas dijelaskan bahwa kriteria Fasilitas – Sangat Baik dan Fasilitas – Memadai memiliki  keputusan  “ Yes ”  bagi  minat  mahasiswa.  Langkah selanjutnya  mencari  nilai Entroy dan Gain berdasarkan  kriteria Fasilitas - Cukup untuk menghasilkan Node 4. Adapun nilai Entropy dan Gain pada Node 4 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6.Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain pada Node 4 Kategori Sub Kategori Jumlah Kasus Yes No Entropy  Gain Uang Kuliah – Terjangkau& Akreditasi Cukup& Fasilitas - Cukup 5 0 0 0 Pelayanan 0 Sangat Baik 0 0 0 0 Baik 0 0 0 0 Cukup 5 0 5 0
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Kategori Sub Kategori Jumlah Kasus Yes No Entropy  Gain Lokasi 0 Dekat 0 0 0 0 Terjangkau 1 0 1 0 Jauh 4 0 1 0
Berdasarkan perolehan nilai Entropy dan Gain dari Node 4, maka untuk peroleh nilai Gain keseluruhan  kategori  adalah  0,  maka  untuk  kategori Pelayanan dan Lokasi tidak menjadi faktor dalam penentuan minat mahasiswa dalam memilih kampus. Adapun bentuk Decession Tree akhir dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Decession Tree PengolahanDatamenggunakanAlgoritmaC4.5
Berdasarkan Decession  Tree dijelaskan  bahwa  kriteria Fasilitas - Cukup memilik keputusan  “ No ”  bagi  minat  mahasiswa.  Maka Decession  Tree diatas  dijadikan  sebagai keputusan akhir dalam prediksi penentuan minta calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi.

## 3.4 Evaluasi Hasil Decession Tree
Setelah  diperoleh  hasil Decession  Tree dari  algoritma  C4.5,  selanjutnya  dilakukan evaluasi terhadap hasil Decession Tree berdasarkan data Transformasi. Evaluasi bertujuan untuk  melihat  apakah  terdapat  kesalahan  dari  hasil Decession  Tree yang  diperoleh  dan apakah perlu dilakukan pengujian kembali.

## 3.5 Hasil
Hasil  dari Decession  Tree selanjutnya  diterjemahkan  kedalam  bentuk  keputusan. Berdasarkan  terjemahan  keputusan  tersebut,  maka  dapat  menjadi  alat  bantu  bagi  seorang pengambil keputusan untuk memprediksi faktor kriteria apa yang mendukung minat calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi yang di inginkan. Sehingga prediksi tersebut, pihak  kampus  dapat  mengambil  tindakan-tindakan  yang  tepat  dalam  menangani permasalahan ini.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan proses algoritma yang telah dijelaskan diatas maka selanjutnya dilakukan pengujian dengan menggunakan software Data Mining, yaitu RapidMiner . Untuk pengujian dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner ini  digunakan  data testing sebanyak  120  data testing .  Pengujian  dilakukan  dengan  mengimport  data  pengujian  dalam  format  excel  ke software Rapid Miner seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7.Import Data Testing ke Software RapidMiner
Selanjutnya berdasarkan data yang telah di import, dilakukan drag dan drop tabel learning dataset kedalam process view dan mengatur operator decession tree yang dapat dilihat pada Gambar 8:
Gambar 8. Process View dalam Software RapidMiner
Berdasarkan process  view yang  telah  dibuat,  maka  apabila  dilakukan running akan menghasilkan hasil decession tree dari data testing yang dapat dilihat pada Gambar 8:
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 7. Decession Tree Hasil Pengujian Dengan Menggunakan Software RapidMiner
Sedangkan  bentuk  keputusan  yang  dihasilkan  melalui software  Rapid  Miner dapat dilihat pada Gambar 8:
Gambar 8.Hasil Keputusan Pengujian Berdasarkan Software RapidMiner
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  faktor  utama yang mempengaruhi minat calon mahasiswa baru dalam memilih sebuah  perguruan tinggi dengan menggunakan algoritma C4.5 sebagai berikut :
1) Jika Uang Kuliah biayanya “Murah”, maka minat calon mahasiswa “YES” untuk memilih  perguruan  tinggi  dan  jika Uang  Kuliah “Mahal”,  maka  minat  calon mahasiswa “NO” untuk memilih perguruan tinggi.
2) Jika Uang Kuliah biayanya “Terjangkau” dan Akreditasi kampus “Sangat Baik” atau “Baik”, maka minat calon mahasiswa “YES” untuk memilih perguruan tinggi.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
3) Jika Uang  Kuliah biayanya  “Terjangkau”  dan Akreditasi kampus  “Cukup”  dan Fasilitas Kampus “Sangat Baik” Atau “Memadai”, maka minat calon mahasiswa “YES”  untuk  memilih  perguruan  tinggi,  namun  jika Uang  Kuliah biayanya “Terjangkau”  dan Akreditasi kampus  “Cukup”  dan Fasilitas kampus  “Cukup”, maka minat calon mahasiswa “NO” untuk memilih perguruan tinggi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  disimpulkan  bahwa  proses datamining dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  telah  dapat  menghasilkan  sebuah  keputusan  untuk memprediksi  minat  calon  mahasiswa  baru  dalam  memilih  perguruan  tinggi  berdasarkan faktor kriterianya. Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan Algoritma C4.5 dengan 25 data sampel, kriteria yang menjadi faktor utama terhadap minat calon mahasiswa baru dalam  memilih  perguruan  tinggi  adalah  kriteria  Uang  Kuliah,  Akreditasi  dan  Fasilitas, dimana  Uang  Kuliah  Murah,  Akreditasi  Sangat  Baik  atau  Baik  dan  Fasilitas  Sangat  Baik atau  Memadai  menarik  minat  calon  mahasiswa  baru  dalam  memilih  perguruan  tinggi. Sedangkan Uang Kuliah Mahal, Akreditasi Cukup dan Fasilitas Cukup tidak menarik minat calon  mahasiswa  baru  dalam  memilih  perguruan  tinggi.  Berdasarkan  pengujian  dengan menggunakan software Rapid Miner dengan 120 data testing, diperoleh hasil Decession Tree dan keputusan antara pengujian manual adalah sama, dengan tingkat akurasi sebesar 100%. Sehingga  penggunaan  algoritma  C4.5  telah  menghasilkan  faktor  penilaian  yang  dapat memprediksi minat calon mahasiswa, serta pihak perguruan tinggi dapat memprediksi minat calon mahasiswa baru untuk kedepannya.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Ary,  “Menentukan  Prioritas  Pilihan  Mahasiswa  Dalam  Memilih  Kampus Menggunakan Analisis CONJOINT,” PARADIGMA, vol. 18, no. 1, pp. 48–55, 2016.
[2] M.  Fakhri,  A.  Gilang,  and  N.  Ratnayu,  “Analisis  Faktor  Pembentukan  Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Universitas Telkom,” Jurnal Ekonomi, Bisnis & Entrepreneurship, vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2017.
[3] Z.  Masriah,  M.N.Malay,  and  A.  Fitriani,  “Persepsi  Mahasiswa  Terhadap  Jurusan Perguruan  Tinggi  Dan  Konsep  Diri  Dengan  Kesesuaian  Minat  Memilih,” ANFUSINA: JOURNAL OF PSYCHOLOGY, vol. 1, no. 1, pp. 61–76, 2018.
[4] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryanan,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal  Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[5] C.  Nas,  “Data  Mining  Pengelompokan  Bidang  Keahlian  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus  :  Universitas  CIC  Cirebon),”  Syntax:  Jurnal Informatika, vol. 09, no. 2, pp. 1–14, 2020.
[6] Rismayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa Di STT Harapan Medan,” Jurnal Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[7] Rismayanti,  “Decission  Tree  Penentuan  Masa  Studi  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika,” QUERY: Jurnal Sistem Informasi, vol. 02, no. 1, pp. 16–24, 2018.
[8] R.L.  Dewanti  and  T.B.  Abad,  “Prediksi  Minat  Mahasiswa  Untuk  Berwirausaha Menggunakan Pendekatan Theory Of Plannned Behavior,” Jurnal Telaah Bisnis, vol. 15, no. 2, pp. 139–150, 2014.
[9] Khoirunnisa, L. Susanti, I.T. Rokhmah and L. Stianingsih, “Prediksi Siswa SMK Al- Hidayah  Yang  Masuk  Perguruan  Tinggi  Dengan  Metode  Klasifikasi,”  Jurnal Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[10] N. Azwanti, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus AMIK Labuhan Batu),” Jurnal SIMETRIS, vol. 09, no. 1, pp. 11– 22, 2018.
[11] Y.S.  Luvia,  D.  Hartama,  D.  Windarto,  and  Solikhun,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Klasifikasi  Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  AMIK  Tunas  Bangsa,” JURASIK, vol. 01, no. 1, pp. 75–79, 2016.
[12] K.  Ahmed,  and  T.  Jesmin,  “Comparative  Analysis  of  Data  Mining  Classification Algorithms in Type-2 Diabetes Prediction Data Using WEKA Approach,” IJSE, vol. 07, no. 02, pp. 155–160, 2014.
[13] H.  Sulastri,  and  A.I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 03, no. 02, pp. 299–305, 2017.
[14] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  MetodeNaïve  Bayes,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 02, pp. 160–165, 2018.
[15] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT. Arupadhatu Adisesanti,” JOIN, vol. 02, no. 01, pp. 36–41, 2017.
[16] D.W.T. Putra, “Algoritma C4.5 Untuk menentukan Tingkat Kelayakan Motor Bekas Yang Akan Dijual,” Jurnal TEKNOIF, vol. 04, no. 01, pp. 16–22, 2016.
[17] P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decession Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi  Calon  Anggota  Tim  Paduan  Suara,”  Innovation  in  Research  of  Informatics (INNOVATICS), vol. 01, no. 02, pp. 63–69, 2019.
[18] Asroni, B.M. Respati, and S. Riyadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis  Pekerjaan  Alumni  di  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta,”  SEMESTA TEKNIKA, vol. 21, no. 2, pp. 158–165, 2018.
[19] W.D.  Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan Naive Bayes Untuk Prediksi penyakit Hepatitis,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.