## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH UNTUK MENGESTIMASI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA C4.5
Dewi Arianti Wulandari 1* , Herman Bedi 2 , Luqman 3 , Ahmad Arfan Mashuda 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, Fakultas Telematika Energi, Institut Teknologi PLN, DKI Jakarta, Indonesia Email: 1* dewiarianti@itpln.ac.id, 2 hermanbedi@itpln.ac.id, 3 luqman@itpln.ac.id, 4 arfan1831178@itpln.ac.id (*: corresponding author)
Abstrak- Faktor – faktor yang berpengaruh pada kelulusan mahasiswa untuk menyelesaikan studi di perguruan tinggi antara lain adalah nilai akademik, keaktifan dalam berorganisasi, asal sekolah, motivasi dan kesibukan dalam bekerja. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi komponen yang mempengaruhi waktu kelulusan mahasiswa. Hasil yang didapat ternyata faktor Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), asal sekolah menengah atas, aktif organisasi, aktif Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM), sudah bekerja dan motivasi berpengaruh pada tingkat kelulusan mahasiswa baik yang tepat waktu maupun yang tidak. Dan berdasarkan pengujian menggunakan confussion matrix didapatkan hasil akurasi lebih dari 70% yang artinya dengan algoritma  C4.5 dan model yang dihasilkan dapat mengestimasi dengan baik apakah mahasiswa dapat lulus tepat waktu atau tidak dengan faktor-faktor tersebut.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Data Mining, Prediksi, Kelulusan, Mahasiswa
Abstract- Factors  that  influence  student  graduation  to  complete  studies  at  university  include  academic  grades, activeness in organizations, school origin, motivation, and busyness in work. The purpose of this study was to identify the  components  that  influence  the  graduation  time  of  students.  The  results  obtained  turned  out  to  be  cumulative achievement  index  (GPA)  factors,  high  school  origin,  active  organizations,  active  student  activity  units  (UKM), already working and motivation affect student graduation rates both on time and those who are not. Based on testing using  a  confusion  matrix,  accuracy  results  of  more  than  70%  were  obtained,  which  means  that  with  the  C4.5 algorithm, the resulting model can estimate well whether students can graduate on time or not with these factors.
Keywords: Algorithm C4.5, Data Mining, Prediction, Graduation, Student

## 1. PENDAHULUAN
Pada dunia yang kompetitif sekarang ini, sangat penting bagi sebuah lembaga untuk meramalkan kinerja siswa, mengklasifikasikan individu berdasarkan bakat mereka, dan berusaha untuk meningkatkan kinerja mereka dalam tes di masa depan. Siswa harus disarankan jauh sebelumnya untuk memusatkan upaya mereka di bidang tertentu untuk meningkatkan prestasi akademik mereka [1]. Di lembaga pendidikan tinggi, tingkat kelulusan adalah salah satu dari banyak aspek untuk menilai kesetaraan proses pembelajaran[2]. Keberhasilan dalam memprediksi prestasi akademik siswa sejak dini akan memudahkan guru dalam memberikan bantuan kepada siswa dengan prestasi akademik di bawah rata  –  rata  kelas  atau  yang  kesulitan  mengikuti  proses  pembelajaran  di  kelas  [3].  Putus  sekolah  siswa  Brasil  dari pendidikan  tinggi  adalah  subjek  yang  telah dieksplorasi dengan  baik,  di  mana  tingginya  tingkat  siswa  yang  putus sekolah diverifikasi . Masalah yang timbul dari putus sekolah siswa masih belum memiliki solusi karena putus sekolah itu sendiri adalah masalah yang belum terpecahkan [4]. Siswa yang masuk dalam jumlah besar, tetapi siswa yang lulus tepat waktu di bawah standar yang ditentukan. Akibatnya, ada akumulasi siswa yang sangat besar di setiap periode kelulusan.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  membutuhkan  sistem  berbasis data  mining dalam  memantau  atau memanfaatkan  perkembangan  mahasiswa  dalam  memprediksi  kelulusan  menggunakan  algoritma  C4.5[5]. Memfasilitasi  proses  pembelajaran  yang  efektif  adalah  tujuan  dari  lembaga  pendidikan  tinggi.  Meskipun  ada peningkatan dalam kurikulum dan sumber daya, banyak siswa tidak dapat lulus tepat waktu. Sebagian besar, jumlah lulusan yang tepat waktu lebih rendah dari jumlah murid baru yang mendaftar ke universitas [6]. Ada 9 atribut yang digunakan untuk memprediksi faktor ketepatan waktu, dan metode yang dimaksud adalah algoritma C4.5 dan atribut hasil IPK adalah akar tertinggi yang memberikan pengaruh tertinggi[7].
Memperkenalkan algoritma C4.5 ke dalam bidang ketenagakerjaan lulusan, mengatur dan menganalisis sejumlah besar data historis yang dikumpulkan, membangun pohon keputusan klasifikasi, menghasilkan set aturan, membangun model  prediksi  pekerjaan  lulusan[8].  Metode  pohon  keputusan  dan  algoritma  C4.5  sebagai  pendukung,  bersama dengan  data  mining,  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  [9].  Untuk  mengetahui  prediksi  waktu  lulus calon  mahasiswa  di  akhir  semester  menggunakan  algoritma  C4.5[10].  Tinjauan  literatur  yang komprehensif  untuk meramalkan  kinerja  siswa  menggunakan  teknik  penambangan  data  khususnya  menggunakan  algoritma  C4.5 direkomendasikan untuk meningkatkan prestasi siswa[11].

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Hasil dari penelitian ini  dapat mengestimasi  memprediksi jumlah lulusan yang lulus tepat waktu berdasarkan variabel  nilai Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  asal  sekolah  menengah  atas,  aktif  organisasi,  aktif  Unit  Kegiatan Mahasiswa (UKM), sudah bekerja dan motivasi. Sehingga hasil dari penelitian ini dapat membantu institusi untuk membuat kebijakan terkait tentang kelulusan agar mahasiswanya dapat lulus tepat waktu.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian terdiri dari 4 tahapan seperti yang ditunjukkan pada gambar 1 yaitu, tahapan 1 penetapan indikator  ( indicators )  yang  terdiri  dari  nilai gain ,  nilai entropy dan  atribut  penilaian,  tahapan  2  penentuan  metode ( proposed  method )  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian  yaitu  algoritma  C4.5,  tahapan  3  menentukan  tujuan penelitian ( objective ) yaitu untuk memperkirakan apakah mahasiswa akan lulus pada waktunya atau tidak dan yang terakhir adalah tahapan measurement yaitu pengukuran hasil dari penelitian pada tahapan ini menggunakan metode confusion matrix untuk pengujian akurasinya dan untuk pengujian aplikasinya menggunakan metode black box testing .
Gambar 1 . Kerangka Penelitian

## 2.2 Algoritma C4.5
Pola  penyelesaian  prediksi  dibuat  dengan  data  mining,  selanjutnya  data  dikelompokkan  dengan    cara diklasifikasikan  untuk  dapat  memprediksi  kelulusan  tepat  waktu  dan  terlambat  dengan  algoritma  C4.5[12][13]. Algoritma C4.5 dapat diaplikasikan untuk memprediksi masa studi mahasiswa dengan baik [14][15].
Proses pengulangan metode Decision Tree ini berakhir ketika semua data dibagi rata, tidak ada lagi atribut yang dapat dibagi, dan tidak ada data dalam cabang yang kosong. Model algoritma C4.5 yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari langkah-langkah menentukan variabel inputan yaitu Nim, IPK, Asal Sekolah, Aktif Organisasi, Aktif UKM, Bekerja dan Motivasi, kemudian dilakukan proses menghitung nilai entropy dan gain setiap atribut, selanjutnya membuat simpul akar pohon dan nilai gain tertinggi. Tahapan berikutnya mencari apakah ada atribut yang ambigu kalau ada dilanjutkan dengan menghitung kembali sampai dihasilkan atribut yang terpilih setelah itu membuat simpul akar pohon dari gain tertinggi. Sementara jika tidak maka proses selesai, tahapan ini dapat dilihat pada gambar 2. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung gain dan entropy. Untuk menghitung gain, rumus berikut digunakan:
Gain (S, A) = Entropy (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Rumus berikut dapat digunakan untuk menghitung nilai entropy : Entropy (S) = ∑ − 𝜌𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝜌𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Confusion Matrix merupakan salah satu metode untuk menguji tingkat keakuratan metode data mining . Akurasi merupakan presentase dari total data yang diidentifikasi dan dinilai. Rumusnya adalah sebagai berikut:
Akurasi = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) ∗ 100% (3)

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 2 . Model Algoritma C4.5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  IT-PLN  angkatan  2016-2017  sebagai  data training dan data mahasiswa angkatan 2019 sebagai data testing . Adapun data kelulusan mahasiswa tahun 2016-2017 sebanyak 664 data yang terdiri dari 6 atribut yang akan dijadikan sebagai variabel perhitungan. Deskripsi dari atribut yang terdapat pada data set yang digunakan sebagai data training seperti yang tercantum dalam tabel 1.
Tabel 1 . Atribut-Atribut Variabel Atribut Proses Keterangan Skala Penilaian IPK IPK Nilai Indeks Prestasi Kumulatif Semester 4 A= IPK lebih besar sama dengan 3.5 B= IPK lebih besar dari 3&IPK kurang dari 3.5 C=IPK  lebih  besar  sama  dengan  2.5  &  IPK kurang dari 3 D=IPK kurang dari 2.5 Asal Sekolah Asal Sekolah Penilaian  terhadap  asal sekolah - Negeri - Swasta Aktif Organisasi Aktif Organisasi Penilaian  terhadap  aktif atau tidak dalam organisasi - Aktif - Tidak Aktif Aktif Unit Kegiatan Mahasiswa Aktif UKM Penilaian  terhadap  aktif atau  tidak  dalam  Unit Kegiatan Mahasiswa - Aktif - Tidak Aktif Bekerja Status Bekerja Penilaian  terhadap  status bekerja  atau  tidak  saat menjadi mahasiswa - Bekerja - Tidak Bekerja Motivasi Motivasi dalam menjalankan kuliah Penilaian terhadap motivasi mahasiswa dalam menjalankan kuliah - Kuat - Cukup - Lemah Kategori Label Keputusan - Lulusan Tepat Waktu (LTW) - Lulusan Tidak Tepat Waktu (LTTW)

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Berdasarkan data yang diperoleh, kemudian dilakukan proses klasifikasi dengan data training yang tercantum dalam tabel 2.
Tabel 2 . Data Hasil Klasifikasi NIM IPK ASAL SEKOLAH AKTIF ORGANISASI AKTIF UKM BEKERJA MOTIVASI KET (Tepat Waktu: TW; Tidak Tepat Waktu: TTW) 20161 2.96 Negeri Aktif Aktif Bekerja Kuat TW 20162 3.37 Negeri Aktif Aktif Bekerja Lemah TTW 20164 3.14 Negeri Aktif Tidak Aktif Bekerja Cukup TTW 20166 3.46 Swasta Aktif Aktif Bekerja Lemah TTW 20168 3.42 Swasta Aktif Tidak Aktif Tidak Bekerja Kuat TW 20169 3.23 Negeri Tidak Aktif Aktif Tidak Bekerja Kuat TW 201610 ……. 3.15 … Swasta …… Aktif ……. Aktif …….. Tidak Bekerja ……. Lemah ……. TTW …… Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn
Setelah diklasifikasikan selanjutnya data masuk ke tahap transformasi berdasarkan skala penilaian dari masing- masing atribut yang sudah ditentukan pada tahap data understanding , yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Data Hasil Transformasi NIM IPK ASAL SEKOLAH AKTIF ORGANISASI AKTIF UKM BEKERJA MOTIVASI KET (Tepat Waktu: TW; Tidak Tepat Waktu: TTW) 20161 C Negeri Aktif Aktif Bekerja Kuat TW 20162 B Negeri Aktif Aktif Bekerja Lemah TTW 20164 B Negeri Aktif Tidak Aktif Bekerja Cukup TTW 20166 B Swasta Aktif Aktif Bekerja Lemah TTW 20168 B Swasta Aktif Tidak Aktif Tidak Bekerja Kuat TW 20169 B Negeri Tidak Aktif Aktif Tidak Bekerja Kuat TW 201610 ……. B … Swasta …… Aktif ……. Aktif …….. Tidak Bekerja ……. Lemah ……. TTW …… Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn
Selanjutnya dicari nilai entropy dari masing-masing atribut, seperti yang ditunjukkan dalam tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Nilai E ntropy Dari Masing-Masing Atribut Jumlah Data Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Total 664 368 298 (− 368 664 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 368 664 ) ) + (− 296 664 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 396 664 ) ) 0.99 IPK A 175 114 61 (− 115 175 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 115 175 ) ) + (− 61 175 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 61 175 ) ) 0.93 B 375 225 150 (− 225 375 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 225 375 ) ) + (− 150 375 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 150 375 ) ) 0.97 C 52 29 23 (− 29 52 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 29 52 ) ) + (− 23 52 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 23 52 ) ) 0.99 D 62 0 62 (− 0 62 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 0 62 ) ) + (− 62 62 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 62 62 ) ) 0.00 Asal Sekolah Negeri 519 287 232 (− 287 519 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 297 519 ) ) + (− 232 519 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 232 519 ) ) 0.99 swasta 145 81 64 (− 81 145 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 81 145 ) ) + (− 64 146 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 64 145 ) ) 0.99 Aktif Organisasi Aktif 366 184 182 (− 184 366 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 184 366 ) ) + (− 182 366 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 182 366 ) ) 1.00

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Jumlah Data Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Tidak Aktif 298 184 114 (− 184 298 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 184 298 ) ) + (− 114 298 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 114 298 ) ) 0.96 Aktif UKM Aktif 378 184 194 (− 184 378 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 184 378 ) ) + (− 194 378 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 194 378 ) ) 1.00 Tidak Aktif 286 184 102 (− 184 286 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 184 286 ) ) + (− 102 286 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 102 286 ) ) 0.94 Bekerja Bekerja 331 149 182 (− 149 331 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 149 331 ) ) + (− 182 331 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 182 331 ) ) 0.99 Tidak Aktif 333 219 114 (− 219 333 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 219 333 ) ) + (− 114 333 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 114 333 ) ) 0.93 Motivasi Lemah 160 0 160 (− 0 160 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 0 160 ) ) + (− 160 160 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 160 160 ) ) 0.00 Cukup 175 104 71 (− 104 175 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 104 175 ) ) + (− 71 175 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 71 175 ) ) 0.97 Kuat 329 264 65 (− 264 329 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 264 329 ) ) + (− 65 329 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 65 329 ) ) 0.72
Setelah didapat nilai entropy setiap atribut, maka  tindakan berikutnya adalah mencari nilai gain dari masing- masing atribut yang tercantum pada tabel 5.
Tabel 5 . Nilai Gain Dari Masing-Masing Atribut Atribut Perhitungan Nilai Gain IPK = 0.99 −  (( 175 664 x 0.93) + ( 375 664 x 0.97) + ( 52 664 x 0.99) + ( 62 664 x 0.00) 0.1197496 Asal Sekolah = 0.99 −  (( 519 664 x 0.99) + ( 145 664 x 0.99)) 0.0000158 Aktif Organisasi = 0.99 −  (( 366 664 x 1.00) + ( 298 664 x 0.96)) 0.0095447 Aktif Unit Kegiatan Mahasiswa = 0.99 −  (( 378 664 x 1.00) + ( 286 664 x 0.94)) 0.0176922 Bekerja = 0.99 −  (( 331 664 x 0.99) + ( 333 664 x 0.93)) 0.0316705 Motivasi = 0.99 −  (( 160 664 x 0.00) + ( 175 664 x 0.97) + ( 329 664 x 0.72)) 0.3794691
Pada tahapan terakhir menentukan node sebagai dasar dalam membuat model pohon keputusannya seperti yang disajikan pada tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Perhitungan Untuk Mencari Node Node Atribut IPK Asal Sekolah Aktif Organisasi Aktif UKM Bekerja Motivasi 1 0.1197496  0.0000158 0.0095447 0.0176922 0.0316705 0.3794691 1.1 0.2667320  0.0028229 0.0189690 0.0426429 0.0504623 - 1.2 0.1446527  0.0017942 0.0549157 0.0643267 0.0528878 - 1.1.1 - 0.0432382 0.1241411 0.1402609 0.0053631 - 1.1.2 - 0.0366561 0.1229057 0.1165491 0.1507829 - 1.1.3 - 0.0307622 0.0648999 0.0725758 0.0991791 - 1.2.1 - 0.1379254 0.3112781 0.5487949 0.3112781 - 1.2.2 - 0.0162843 0.0715792 0.0450532 0.0113299 - 1.2.3 - 0.0002792 0.0577201 0.1899162 0.4163430 - 1.1.1.1 - 0.0851236 0.2340681 - 0.0003791 - 1.1.2.1 - 0.1078610 0.2488649 0.2590615 - - 1.1.3.1 - 0.0571049 0.1999446 0.1187148 - - 1.2.1.1 - 0.0729056 0.1709506 - 0.0316705 -

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Node Atribut IPK Asal Sekolah Aktif Organisasi Aktif UKM Bekerja Motivasi 1.2.2.1 - 0.1185794 - 0.0044832 0.0316705 - 1.2.2.2 - 0.0000578 - 0.1879772 0.0089162 - 1.2.3.1 - 0.0105230 0.1388147 0.3810602 - - 1.1.1.1.1 - 0.2488424 - - 0.0069003 - 1.1.2.1.1 - 0.3159853 0.4468034 - - - 1.1.3.1.1 - 0.1864743 - 0.1431085 - - 1.2.2.1.1 - - - 0.0272064 0.0316705 - 1.2.2.2.1 - 0.0094968 - - 0.1350424 - 1.2.3.1.1 0.0153588 0.3210238 - - - 1.1.1.1.1.1 - - - - 0.0058021 - 1.1.2.1.1.1 - 0.8571484 - - - 1.1.3.1.1.1 - - - 0.2128966 - - 1.2.2.2.1.1 - 0.0467848 - - - -
Langkah  selanjutnya  adalah membuat  pohon  keputusan berdasarkan hasil  pencarian node yang  terdapat pada tabel 6 dan digambarkan pada gambar 3.
Gambar 3 . Pohon Keputusan
Gambar 3 menjelaskan tentang pohon keputusan yang dihasilkan dari proses klasifikasi sehingga menghasilkan sebanyak 32 rules yang akan dijadikan dasar keputusan kelulusan mahasiswa.

## 3.1. Pengujian dan Pembahasan
Pada tahapan ini dilakukan pengujian, dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 7, 8 dan 9.
Tabel 7 . Data Uji NIM IPK Asal Sekolah Aktif Organisasi Aktif UKM Bekerja Motivasi Ket 20171435 B Negeri Aktif Aktif Bekerja Kuat TW 20171436 B Swasta Tidak Aktif Aktif Bekerja Lemah TTW 20171437 A Negeri Tidak Aktif Aktif Bekerja Cukup TTW 20171438 B Negeri Aktif Tidak Aktif Bekerja Cukup TW 20171439 D Negeri Tidak Aktif Aktif Bekerja Kuat TTW

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
NIM IPK Asal Sekolah Aktif Organisasi Aktif UKM Bekerja Motivasi Ket 20171440 B Negeri Tidak Aktif Aktif Tidak Bekerja Kuat TW Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn Xn
Pengujian akurasi pada aplikasi dengan data testing yang digunakan pada penelitian ini adalah berjumlah 10% dari data training yaitu 64 data, data training harus lebih banyak dari data testing karena hasil analisa data training yang akan menjadi rule untuk diuji ke data testing , dimana data tersebut merupakan bagian dari data training untuk menguji akurasi yang telah dibuat pada tahap modelling phase dalam pembuatan keputusan dengan Algoritma C4.5. Setelah data testing sudah diprediksi langkah selanjutnya adalah membuat tabel Confusion Matrix .
Tabel 8 . Hasil pengujian antara data aktual dengan hasil pengujian
Data Data Aktual Hasil Pengujian Data Testing 1 LTTW LTTW Data Testing 2 LTTW LTTW Data Testing 3 LTTW LTW Data Testing 4 LTTW LTW Data Testing 5 LTTW LTTW Data Testing 6 LTW LTW Data Testing 7 LTTW LTTW Data Testing 8 LTW LTTW Data Testing 9 LTTW LTTW Data Testing 10 LTTW LTTW Data Testing 11 LTW LTTW Data Testing 12 LTTW LTW Data Testing 13 LTTW LTTW Data Testing 14 LTW LTW Data Testing 15 LTTW LTTW Data Testing 16 LTTW LTTW Data Testing 17 LTW LTW Data Testing 18 LTW LTW Data Testing 19 LTTW LTW Data Testing 20 LTTW LTTW Data Testing 21 LTW LTW Data Testing 22 LTTW LTTW Data Testing 23 LTTW LTTW Data Testing 24 LTW LTW Data Testing 25 LTTW LTTW Data Testing 26 LTW LTW Data Testing 27 LTTW LTTW Data Testing 28 LTW LTW Data Testing 29 LTTW LTW Data Testing 30 LTTW LTTW Data Testing 31 LTTW LTTW Data Testing 32 LTW LTW Data Testing 33 LTW LTW Data Testing 34 LTW LTW Data Testing 35 LTTW LTW Data Testing 36 LTTW LTTW Data Testing 37 LTW LTW Data Testing 38 LTW LTW Data Testing 39 LTW LTW Data Testing 40 LTW LTW Data Testing 41 LTW LTW Data Testing 42 LTW LTW Data Testing 43 LTTW LTTW Data Testing 44 LTTW LTTW

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Data Data Aktual Hasil Pengujian Data Testing 45 LTW LTW Data Testing 46 LTW LTW Data Testing 47 LTW LTW Data Testing 48 LTTW LTTW Data Testing 49 LTTW LTTW Data Testing 50 LTTW LTTW Data Testing 51 LTW LTTW Data Testing 52 LTTW LTTW Data Testing 53 LTW LTW Data Testing 54 LTW LTW Data Testing 55 LTW LTW Data Testing 56 LTW LTTW Data Testing 57 LTTW LTTW Data Testing 58 LTW LTW Data Testing 59 LTW LTTW Data Testing 60 LTW LTTW Data Testing 61 LTW LTW Data Testing 62 LTW LTW Data Testing 63 LTTW LTTW Data Testing 64 LTTW LTTW
Pada  tabel  8,  terdapat  12  data  yang  berbeda  antara  data  aktual  dengan  data  hasil  pengujian.  Hal  ini  dapat dibuktikan pada hasil pengujian menggunakan confusion matrix seperti yang terlihat pada tabel 9.
Tabel 9 . Hasil confusion matrix Actual Predicted Class Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu 28 6 Tidak Tepat Waktu 5 25 Akurasi = ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ) ∗ 100%
Akurasi = ( 28+25) 28+25+5+6 ) ∗ 100 % = 82.81 %
Pada  tahap modelling dihasilkan rule sebanyak  32 rule yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  keputusan  untuk prediksi kelulusan mahasiswa yang tercantum dalam tabel 10.
Tabel 10 .   Hasil Rule No Rule
1 Apabila Motivas Lemah maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
2 Apabila Motivasi Cukup dan IPK D maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
3 Apabila Motivasi Cukup, IPK C dan Aktif UKM maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
4 Apabila Motivasi Cukup, IPK C, Aktif UKM dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
5 Apabila Motivasi Cukup, IPK C, Aktif UKM dan Bekerja maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
6 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Tidak  Aktif  Organisasi  dan  Asal  Sekolah  Swasta maka Lulusan Tepat Waktu
7 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Tidak  Aktif  Organisasi,  Asal  Sekolah  Negeri  dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
8 Aapbila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Tidak  Aktif  Organisasi,  Asal  Sekolah  Negeri  dan Bekerja maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
9 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Aktif  Organisasi,  dan  Aktif  UKM  maka  Lulusan Tidak Tepat Waktu
10 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Aktif  Organisasi,  Tidak  Aktif  UKM,  dan  Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
No Rule
11 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Aktif  Organisasi,  Tidak  Aktif  UKM,  Bekerja  dan Asal Sekolah Swasta maka Lulusan Tepat Waktu
12 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  B,  Aktif  Organisasi,  Tidak  Aktif  UKM,  Bekerja  dan Asal Sekolah Negeri maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
13 Apabila Motivasi Cukup, IPK A dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
14 Apabila Motivasi Cukup, IPK A, Bekerja, dan Tidak Aktif UKM maka Lulusan Tepat Waktu
15 Apabila Motivasi Cukup, IPK A, Bekerja, Aktif UKM dan Tidak Akif Organisasi maka Lulusan Tepat Waktu
16 Apabila  Motivasi  Cukup,  IPK  A,  Bekerja,  Aktif  UKM  dan  Akif  Organisasi  maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
17 Apabila Motivasi Kuat dan IPK D maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
18 Apabila Motivasi Kuat, IPK C, dan Tidak Aktif UKM maka Lulusan Tepat Waktu
19 Apabila Motivasi Kuat, IPK C, Aktif UKM dan Tidak Aktif Organisasi maka Lulusan Tepat Waktu
20 Apabila Motivasi Kuat, IPK C, Aktif UKM, Aktif Organisasi dan Asal Sekolah Swasta maka Lulusan Tepat Waktu
21 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK  C,  Akitf  UKM,  Akitf  Organisasi,  Asal  Sekolah  Negeri dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
22 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK  C,  Aktif  UKM,  Aktif  Organisasi,  Asal  Sekolah  Negeri dan Bekerja maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
23 Apabila Motivasi Kuat, IPK B dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
24 Apabila Motivasi Kuat, IPK B, Bekerja dan Tidak Aktif UKM maka Lulusan Tepat Waktu
25 Apabila Motivasi Kuat, IPK B, Bekerja, Aktif UKM dan Tidak Aktif Organisasi maka Lulusan Tepat Waktu
26 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK  B,  Bekerja,  Aktif  UKM,  Aktif  Organisasi  dan  Asal Sekolah Swasta maka Lulusan Tepat Waktu
27 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK  B,  Bekerja,  Aktif  UKM,  Aktif  Organisasi  dan  Asal Sekolah Negeri maka Lulusan Tidak Tepat Waktu
28 Apabila Motivasi Kuat, IPK A dan Tidak Bekerja maka Lulusan Tepat Waktu
29 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK  A,  Bekerja  dan  Tidak  Aktif  Organisasi  maka  Lulusan Tepat Waktu
30 Apabila  Motivasi  Kuat,  IPK A,  Bekerja,  Aktif  Organisasi  dan  Asal  Sekolah  Swasta maka Lulusan Tepat Waktu
31 Apabila Motivasi Kuat, IPK A, Bekerja, Aktif Organisasi, Asal Sekolah Negeri dan Tidak Aktif UKM maka Lulusan Tepat Waktu
32 Apabila Motivasi Kuat, IPK A, Bekerja, Aktif Organisasi, Asal Sekolah Negeri dan Aktif UKM maka Lulusan Tidak Tepat Waktu

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi komponen yang mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa. Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan melalui algoritma C4.5 ternyata faktor Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), asal  sekolah  menengah  atas,  aktif  organisasi,  aktif  Unit  Kegiatan  Mahasiswa  (UKM),  sudah  bekerja  dan  motivasi berpengaruh  pada  tingkat  kelulusan  mahasiswa  baik  yang tepat  waktu  maupun  yang  tidak.  Berdasarkan pengujian menggunakan confussion matrix didapatkan hasil akurasi lebih dari 70% yang artinya dengan algoritma C4.5, model yang dikembangkan dapat memprediksi dengan cermat apakah mahasiswa akan lulus pada waktunya dengan faktor- faktor tersebut. Dimana pada tahap modelling dihasilkan rule sebanyak 32 rule yang akan digunakan sebagai dasar keputusan  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dan    hasil  akurasi  pengujian  dari  proses  prediksi  kelulusan  yang mencakup 64 data testing dan 600 data training , dimana data testing diambil dari 10% dari data training didapatkan hasil  akurasi  sebesar  82,81%  atau  lebih  besar  dari  70%  dengan  pengujian  menggunakan confussion  Matrix ini sehingga algoritma C4.5 dikatakan dapat memprediksi dengan baik apakah mahasiswa akan lulus tepat waktu atau tidak.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 136-145 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ucapkan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi PLN yang telah  banyak  memberikan  dukungan  baik  materil  maupun  moril  sehingga  penelitian  ini  dapat  diselesaikan  dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Pallathadka,  A.  Wenda,  E.  Ramirez-Asís,  M.  Asís-López,  J.  Flores-Albornoz,  and  K.  Phasinam, “Classification  and  prediction  of  student  performance  data  using  various  machine  learning  algorithms,” Materials Today: Proceedings , vol. 80. pp. 3782–3785, 2023. doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.382.
[2] A. Mailana, A. A. Putra, S. Hidayat, and A. Wibowo, “Comparison of C4.5 Algorithm and Support Vector Machine in Predicting the Student Graduation Timeliness,” Jurnal Online Informatika , vol. 6, no. 1. p. 11, 2021. doi: 10.15575/join.v6i1.608.
[3] U. Pujianto, W. Agung Prasetyo, and A. Rakhmat Taufani, “Students Academic Performance Prediction with k-Nearest  Neighbor  and  C4.5  on  SMOTE-balanced  data,” 2020  3rd  International Seminar  on  Research  of Information  Technology  and  Intelligent  Systems,  ISRITI  2020 .  pp.  348–353,  2020.  doi: 10.1109/ISRITI51436.2020.9315439.
[4] A. M. Mariano, A. B. De Magalhães Lelis Ferreira, M. R. Santos, M. L. Castilho, and A. C. F. L. C. Bastos, “Decision trees for predicting dropout in Engineering Course students in Brazil,” Procedia Computer Science , vol. 214, no. C. pp. 1113–1120, 2022. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.285.
[5] D.  Kurniawan,  A.  Anggrawan,  and  H.  Hairani,  “Graduation  Prediction  System  On  Students  Using  C4.5 Algorithm,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2. pp. 358–365, 2020. doi: 10.30812/matrik.v19i2.685.
[6] H. Yuliansyah, R. A. P. Imaniati, A. Wirasto, and M. Wibowo, “Predicting Students Graduate on Time Using C4.5 Algorithm,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , vol. 7, no. 1. p. 67, 2021. doi: 10.20473/jisebi.7.1.67-73.
[7] Y. T. Samuel, J. J. Hutapea, and B. Jonathan, “Predicting the timeliness of student graduation using decision tree  c4.5  algorithm  in  universitas  advent  Indonesia,” Proceedings  of  2019  International  Conference  on Information  and  Communication  Technology  and  Systems,  ICTS  2019 .  pp.  276–280,  2019.  doi: 10.1109/ICTS.2019.8850948.
[8] F. Zhou, L. Xue, Z. Yan, and Y. Wen, “Research on college graduates employment prediction model based on  C4.5  algorithm,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1453,  no.  1.  2020.  doi:  10.1088/1742- 6596/1453/1/012033.
[9] F. Wiza and B. Febriadi, “Classification Analysis Using C4.5 Algorithm To Predict The Level of Graduation of Nurul Falah Pekanbaru High School Students,” IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) , vol. 2, no. 2. p. 43, 2019. doi: 10.30645/ijistech.v2i2.21.
[10] A.  Ramadhanu,  S.  Defit,  and  S.  W.  Kareem,  “Hybrid  Data  Mining  with  the  Combination  of  K-Means Algorithm  and  C4.5  to  Predict  Student  Achievement,” International  Journal  of  Artificial  Intelligence Research , vol. 5, no. 2. 2021. doi: 10.29099/ijair.v6i1.225.
[11] L.  I.  P.  Aji  and  A.  Sunyoto,  “An  Implementation  of  C4.5  Classification  Algorithm  to  Analyze  student’s Performance,” 2020  3rd  International  Conference  on  Information  and  Communications  Technology, ICOIACT 2020 . pp. 126–130, 2020. doi: 10.1109/ICOIACT50329.2020.9332088.
[12] N. A. Prahastiwi, R. Andreswari, and R. Fauzi, “Students Graduation Prediction Based on Academic Data Record  Using  the  Decision  Tree  Algorithm  C4.5  Method,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi) , vol. 8, no. 3. pp. 295–304, 2022. doi: 10.33330/jurteksi.v8i3.1680.
[13] A. Buulolo and E. Bu’ulolo, “Implementasi Algoritma Data Mining J48 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Yang Layak Mendapat Beasiswa PPA,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 1. 2022. doi: 10.47065/bits.v4i1.1641.
[14] Y. A. Gerhana, I. Fallah, W. B. Zulfikar, D. S. Maylawati, and M. A. Ramdhani, “Comparison of naive Bayes classifier and C4.5 algorithms in predicting student study period,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1280, no. 2. 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1280/2/022022.
[15] X. Wang, C. Zhou, and X. Xu, “Application of C4.5 decision tree for scholarship evaluations,” Procedia Computer Science , vol. 151. pp. 179–184, 2019. doi: 10.1016/j.procs.2019.04.027.