## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.21, No.2, Januari 2024, pp. 46 - 55 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 46

## Prediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Akademik Menggunakan Model Decision Tree
Badroe Zaman 1* , Lenny Margaretta Huizen 2 , Muhammad Basyier Ardima 3 1 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, Semarang, telp:024-6702757, e-mail: badroezaman@usm.ac.id
2 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, Semarang, telp:024-6702757, e-mail: lenny@usm.ac.id 3 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, Semarang, telp:024-6702757, e-mail: ardima@usm.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 8 Desember 2023 Received in revised form 8 Desember 2023 Accepted 12 Desember 2023 Available online 31 Desember 2024

## Keywords:
Data  Mining;  Decision  Tree;  C4.5;  Kepuasan Mahasiswa
* Correspondece:
Telepon: +62 82299020081
E-mail: badroezaman@usm.ac.id

## ABSTRACT
Higher  Education  is  an  educational  institution  in which it has a duty in academic services. One of the things  that  is  done  to  improve  the  quality  of  a university is to provide the best academic services. The purpose of this research is to find out how the level  of  satisfaction  of  Informatics  Engineering study  program  students  in  terms  of  obtaining teaching  by  lecturers,  regarding  facilities  and infrastructure.  The  classification  and  prediction method  used  in  this  research is  taken  from one  of the  Decision  Tree  models,  namely  the  C4.5 algorithm.  The  C4.5  algorithm  functions  to extrapolate data, find hidden relationships between a number of candidate input variables and a target variable. The measurement results obtained are an accuracy value of 94.23%. The recall value of each class is 94.12% for the Yes class and 100% for the No class. While the precision value of each class is 100% for the Yes class and 25% for the No class.

## INTRODUCTION
Perguruan Tinggi merupakan sebuah lembaga pendidikan dimana didalamnya mempunyai tugas dalam penyelenggaraan pendidikan [1]. Organisasi perguruan Tinggi mempunyai kesamaan dalam organisasi bisnis yaitu sama-sama mempunyai tujuan yaitu memuaskan pelanggan dalam hal ini  adalah  kepuasan  mahasiswa  dalam  memperoleh  pelayanan  akademik.  Salah  satu  hal  yang dilakukan  untuk  meningkatkan  mutu  dari  sebuah  Perguruan  Tinggi  adalah  pemberian  sebuah layanan  yang  terbaik,  hal  ini  dilakukan  untuk  upaya  peningkatan  mutu  perguruan  tinggi,  yaitu memenuhi kebutuhan akademik dari setiap mahasiswa sebagai pengguna dalam hal ini mahasiswa sebagai customer jasa dari sebuah perguruan tinggi [2]. Agar mampu bersaing pengelolaan yang
dilandasi mutu pendidikan pada sebuah Perguruan Tinggi perlu ditingkatkan, yaitu dengan melihat tingkat kepuasan mahasiswa pada sebuah Program Studi pada Universitas.
Dalam  sistem  belajar  mengajar  pada  Perguruan  Tinggi,  keaktifan  antara  dosen  dan mahasiswa mempunyai peran penting dalam proses belajar dan mengajar yang dilakukan dalam suatu perkuliahan [3]. Dalam hal memperoleh pengajaran ada beberapa faktor yang dapat dinilai untuk melihat tingkat kepuasan mahasiswa, mulai dari faktor disiplin waktu, strategi perkuliahan, materi perkuliahan, evalusi perkuliahan, dorongan untuk mahasiswa tingkat akhir [4].
Data  mining merupakan  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  menganalisa  tingkat kepuasan. Data mining dapat digunakan untuk dapat memprediksi perkiraan nilai pada masa depan. Dari teknik ini kemudian dibuatlah sebuah pohon keputusan , salah satu teknik dari data mining adalah  Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  Algoritma  klasifikasi  data  dimana  dengan menggunakan teknik pohon keputusan menghasilkan aturan-aturan yang mudah diinterpretasikan dan tercepat diantara Algoritma yang lain [5].
Penelitian  sebelumnya  [6]  mengusulkan  penggunaan  algoritma  C4.5  untuk  mengukur tingkat  kepuasan  pelanggan.  Hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  94%, dimana nilai ini didapat dengan menggunakan data observasi dan wawancara kepada pelanggan. Pada  penelitian  lain,  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  kelulusan  siswa berdasarkan beberapa factor Eksternal, hasil yang didapat adalah tingkat akurasi sekitar 60% [5].
Dalam penelitian ini, algoritma C4.5 diterapkan ke dalam hasil kuisioner mengenai tingkat kepuasan  mahasiswa  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  mahasiswa  tersebut  puas  akan  pelayanan akademik  selama  ini.  Penerapan  algoritma  C4.5  akan  menghasilkan  nilai  yang  digunakan  untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Semarang. Hal  ini  sangat  penting  bagi  sebuah  Perguruan  Tinggi  dalam  Program  Studi  untuk  mengetahui tingkat kepuasan mahasiswanya. Sehingga dengan mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa, pihak Fakultas  khususnya  Program  Studi  Teknik  Informatika  dapat  memperbaiki  pelayanan  akademik apabila dirasa kurang dan dapat lebih ditingkatkan pelayanan akademik jika dirasa tingkat kepuasan sudah baik.

## RESEARCH METHODS
Data  mining adalah  bagian  dari Artificial  Intelligence yang  dapat  diartikan  bahwa data mining merupakan sebuah proses yang mempunyai tujuan untuk menghasilkan pengetahuan dari data serta dapat menyajikan temuan yang diterima secara baik untuk pengguna [7].
Data  mining dapat  digunakan  untuk  membantu  menganalisa  untuk      pemantauan, pencegahan  dan  pencemaran  pada  lingkungan  atmosfer  yang  dikombinasikan  dengan  data  daya sebagai  evaluasi  dan  pencegahan  polusi  udara. Melalui  deteksi  dan  evaluasi indeks  pencemaran lingkungan  regional  secara real-time ,  dimungkinkan  untuk  melakukan  perawatan  tepat  waktu ketika  pencemaran  lingkungan  atmosfer  tidak  memenuhi  standar  [8]. Data  mining merupakan sebuah  proses  yang  dimana  proses  tersebut  terdiri  dari  pemilihan  data,  pra-pemrosesan  data, analisis  data  dimana  termasuk  memberikan  gambaran  hasil,  interpretasi  temuan,  dan  penerapan pengetahuan [7].

## Pengelompokan Data Mining
Data mining terbagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas dilakukan, yaitu [9]: 1. Deskripsi
Deskripsi  adalah  gambaran  pola  dan  kecenderungan  yang  terdapat  dalam  data  secara sederhana. Deskripsi dari pola dan kecenderungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2. Klasifikasi
Suatu  teknik  dengan  melihat  pada  kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah didefinisikan.  Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan  memanipulasi data yang telah diklasifikasi dan dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan. Klasifikasi menggunakan supervised learning . 3. Estimasi
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, perbedaanya adalah variabel target estimasi lebih ke  arah  numerik  daripada  ke  arah  kategori.  Model  dibangun  dengan  menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi.
4. Prediksi
Prediksi memiliki kesamaan dengan klasifikasi dan estimasi, perbedaanya adalah hasil dari prediksi akan ada dimasa mendatang. Beberapa teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat juga digunakan (untuk keadaan yang tepat) untuk prediksi.
5. Klastering Klastering  merupakan  pengelompokan  record,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk kelas objek-obek yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-record dalam kluster lain. Klastering menggunakan unsupervised learning . 6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam data  mining adalah  menemukan  relasi  atau  korelasi  diantara himpunan item dan menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Asosiasi menggunakan unsupervised  learning .  Penting  tidaknya  suatu  aturan  assosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua parameter, support dan confidence .
Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  termasuk  kategori  kelompok  prediksi, karena menggunakan teknik klasifikasi yang hasilnya akan ada dimasa mendatang

## Model Decision Tree
Decision  tree merupakan flow-chart seperti  struktur  pohon,  dimana  tiap  internal node menunjukkan sebuah test pada sebuah atribut, tiap cabang menunjukkan hasil dari test , dan leaf node menunjukkan class distribution .
Selain  karena  pembangunannya  relatif  cepat,  hasil  dari  model  yang  dibangun  mudah  untuk dipahami. Terdapat 3 jenis node pada decision tree , yaitu:
1. Root Node , merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
2. Internal  Node ,  merupakan node percabangan,  pada node ini  hanya  terdapat  satu input dan mempunyai output minimal dua.
3. Leaf node atau terminal node , merupakan node akhir, pada node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output .
Gambar 1. Decision Tree

## Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 dipergunakan untuk membangun sebuah pohon keputusan ( decision tree ). Pohon  keputusan  berguna untuk mengekspolari  data, menemukan  hubungan  tersembunyi  antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Proses pada pohon keputusan adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon, mengubah model pohon menjadi rule, dan menyederhanakan rule [10].
Ada beberapa tahapan yang ada pada Algoritma C4.5 yaitu: a.  Menyiapkan data set b.  Menghitung Nilai Entropy
Entropy ( s) = ∑ −𝑗 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑗 𝑘 𝑗=1 (1)
dimana s merupakan himpunan (dataset) kasus, k merupakan banyaknya partisi s dan p j adalah probabilitas yang didapat dari Sum (Ya dibagi Total Kasus).
c.  Menghitung Nilai Gain
Gain (A)=entropy (s)- ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑆| 𝑋𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (2)
dimana  S merupakan ruang (data) sampel yang digunakan untuk training, A adalah atribut , |S i | merupakan jumlah sampel untuk nilai V dan |S| merupakan jumlah seluruh sampel data sedangkan Entropy ( S i ) merupakan entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai i d.  Menghitung Nilai Split Info
Split Info (S,A) = - ∑ 𝑠 𝑖 𝑆 𝑙𝑜𝑔 2 𝑠 𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1
(3)
dimana S adalah ruang (data) sampel yang digunakan untuk training, A adalah atribut dan S i adalah jumlah sampel untuk atribut i
e.  Menghitung Nilai Gain Ratio
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆,𝐴) (4)
f.  Membuat cabang untuk tiap-tiap nilai g.  Ulangi proses untuk setiap cabang hingga semua node terpartisi

## Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  melalui  beberapa  tahapan,  dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data, persiapan data, pengujian algoritma C4.5 dan terakhir yaitu validasi. Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan hasil kuisioner menggunakan google form sebanyak 42 pertanyaan dan 1 pertanyaan untuk klasifikasi. Pada hasil kuisioner, tidak semua data digunakan sehingga data atau informasi yang tidak digunakan dalam penelitian ini diseleksi. Sehingga ada 43 faktor yang akan digunakan dalam penelitian ini. Data hasil kuisioner sebanyak 174 responden yang sudah disiapkan kemudian  diolah  menggunakan  algoritma  C4.5.  Hasil  yang  sudah  diuji  kemudian  dilakukan validasi  menggunakan confusion  matrix .  Hasil  nilai  dari confusion  matrix digunakan  untuk menampilkan  nilai accuracy,  precision dan recall .  Tahapan  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan daftar pertanyaan yang digunakan untuk kuisioner penelitian ini didapatkan dari beberapa literatur jurnal yang membahas mengenai tingkat kepuasan mahasiswa, dari beberapa literatur  tersebut  dipilihlah  sebanyak  42  pertanyaan  yang  nantinya  dijadikan  kuisioner.  Daftar pertanyaan kuisioner dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Pertanyaan Kuisioner
No. Pertanyaan KODE 1 Perkuliahan Tepat Waktu P1 2 Informasi Silabus Dari dosen P2 3 Tugas Pada setiap Materi P3 4 Referensi Terkini P4 5 Peyampaian Materi P5 6 Kemampuan Berkomunikasi dan berbahasa
P6 PENGUMPULAN DATA PERSIAPAN DATA
PENGUJIAN DENGAN ALGORITMA C4.5

## CONFUSION MATRIX
Gambar 2. Tahapan Penelitian
7 Penggunaan LCD dan Komputer (OFFLINE) atau penggunaan Media Online (ONLINE) P7 8 Penyampaian Materi menarik dan Tidak membosankan P8 9 Memotivasi Mahasiswa  dalam menyimak Materi baik ONLINE atau OFFLINE P9 10 pemberian Quiz di akhir Kuliah P10 11 Kesesuaian Materi Kontrak perkuliahan P11 12 Kesediaan Modul perkuliahan P12 13 Kesempatan berdiskusi topik - topik terbaru berkaitan materi perkuliahan P13 14 Sistem pendingin (AC) berjalan dengan baik di setiap ruang kelas dan laboratorium P14 15 Peralatan kuliah seperti papan tulis, spidol, LCD tersedia di ruangan kuliah P15 16 lab Komputer sudah memenuhi standar untuk kebutuhan mahasiswa P16 17 Ruangan kuliah tertata dengan rapi, bersih, terang, dan nyaman P17 18 Jumlah dan Kualitas prasarana penunjang kegiatan mahasiswa P18 19 Kualitas Perawatan prasarana penunjang kegiatan mahasiswa P19 20 Dosen mengakhiri perkuliahan tepat waktu P20 21 Dosen berpenampilan rapi ketika mengajar P21 22 Dosen bersikap ramah kepada mahasiswa P22 23 Dosen membuat kontrak perkuliahan dengan mahasiswa dan dijalankan dengan baik P23 24 Dosen pembimbing akademik (PA) mudah ditemui dan cepat tanggap terhadap permasalahan yang dihadapi mahasiswa P24 25 Tingkat kehadiran dosen rata-rata diatas 90% dari jumlah seluruh pertemuan dalam satu semester P25 26 Jadwal kuliah mudah diakses dan dilaksanakan dengan tepat P26 27 Terbuka kesempatan yang sama untuk mahasiswa memperoleh beasiswa P27 28 Petugas yang memberikan pelayanan kepada mahasiswa berikap sopan, ramah, dan membantu P28 29 Petugas cepat tanggap dan memberikan solusi sesuai terhadap keluhan mahasiswa P29 30 Perpustakaan telah memiliki sistem dan menerapkan prosedur peminjaman buku yang mudah dipahami dan dijalankan P30 31 Perpustakaan telah memiliki peraturan yang jelas mengenai waktu pelayanan, denda keterlambatan/menghilangka buku, dan bebas perpustakaan P31 32 Buku, artikel, jurnal, e-book, majalah, dan sumber referensi lainnya yang ada di perpustakaan merupakan koleksi terkini P32 33 Perpustakaan telah memiliki sistem komputerisasi dan menerapkannya dalam pencarian katalog buku yang mudah digunakan oleh pengunjung P33 34 Kepala dan petugas perpustakaan bersikap sopan, rapi, dan ramah dalam memberikan pelayanan kepada pengunjung P34 35 Perpustakaan mempunyai ruang baca yang bersih, tenang, luas, dan terang P35 36 Ruang perpustakaan dan rak buku tertata rapi dan kondisinya bersih P36 37 Perpustakaan mempunyai tata tertib yang jelas dan ditaati oleh pengunjung P37
38 Perpustakaan mempunyai sistem pengamanan yang memadai terhadap barangbarang bawaan pengunjung P38 39 Kuantitas tempat ibadah memadai dengan kualitas kondisi yang bersih dan berfungsi baik P39 40 Kuantitas kantin memadai dengan kualitas kondisi yang bersih dan berfungsi baik P40 41 Kuantitas lapangan dan tempat-tempat olah raga memadai, mudah diakses, dan berfungsi baik P41 42 Jaringan internet kampus baik dan cepat P42

## Persiapan Data
Daftar  kuisioner  tersebut  dibagikan  melalui google  form secara  acak  dan  hasil  kembali sebanyak 174 mahasiswa, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Kuisioner Kepuasan Mahasiswa
Korespon den P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P1 0 P1 1 P1 2 P1 3 ⁞ P3 9 P4 0 P4 1 P4 2 HAS IL
1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ⁞ 3 3 3 3 P 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ⁞ 4 4 4 4 P 3 4 3 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 ⁞ 4 4 4 4 P 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ⁞ 4 3 4 2 P 5 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ⁞ 3 4 3 3 P
6 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ⁞ 4 4 4 4 P
7 3 3 3 3 3 3 2 3 3 4 3 3 3 ⁞ 3 3 3 3 P
8 3 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 ⁞ 3 3 3 3 P 9 2 3 3 4 3 4 2 3 2 3 3 3 2 ⁞ 4 4 4 2 TP 10 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 ⁞ 4 4 4 4 P ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞
⁞  ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 174 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ⁞ 4 4 4 4 P
Persiapan data hasil kuisioner dibagi menjadi dua untuk data training 70% dan data testing 30%.  Pendistribusian  data menjadi  data training dan data testing menggunakan Split  Validation yang ada pada aplikasi RapidMiner5.3 dengan teknik pembagian data dilakukan secara acak.  Data training merupakan  data  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  pembelajaran  sedangkan  data testing adalah data yang digunakan untuk proses pengujian kebenaran.

## RESULTS AND DISCUSSION
Pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner 5.3. untuk proses analisa data kuisioner yang dimana ada 174 data dari responden. Perhitungan nilai Entropy , Gain , Split Info dan Gain Ratio pada aplikasi RapidMiner ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Proses Algoritma C4.5 di RapidMiner
Dari pengolahan data dengan menggunakan aplikasi RapidMiner didapatkan hasil sebuah pohon keputusan yang ditunjukkan Gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan
Ada tiga nilai yang digunakan untuk mengukur kemampuan sistem prediksi yang dibangun, yakni Accuracy , Precision dan Recall . Perhitungan nilai Accuracy , Precision dan Recall dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner. Pada  penelitian  ini,  pengujian  algoritma  C4.5 menggunakan operator yang ada pada RapidMiner . Adapun gambaran dari implementasi algoritma ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Penerapan Model Algoritma C4.5 pada RapidMiner
Pada  Gambar  5,  operator Retrieve  data digunakan  untuk mengambil  data  hasil  kuisioner dataset penelitian dalam format Excel . Operator Set Role digunakan untuk memberikan label pada dataset mengenai keputusan Ya dan Tidak. Operator Split Data digunakan untuk membagi dataset menjadi data training dan data testing yaitu 70% dan 30%. Operator Decision Tree menghasilkan
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, Januari 2023, pp. 55 - 46
model klasifikasi sesuai dengan perhitungan dari algoritma Decision Tree (C4.5). Operator Apply Model digunakan  untuk  menerapkan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya  menggunakan  data training pada data testing .  Tujuannya adalah untuk mendapatkan prediksi pada data testing yang belum memiliki  label.  Yang  perlu  diperhatikan  adalah  data  testing  harus  memiliki  urutan, jenis, maupun peran atribut yang sama dengan data training . Operator terakhir pada bagian ini adalah operator performance yang berguna untuk menampilkan evaluasi dari algoritma klasifikasi. Operator performance digunakan untuk mengevaluasi kinerja model  yang  memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja  secara  otomatis  sesuai  dengan  tugas  yang diberikan.  Misalkan  untuk  klasifikasi,  kriteria  yang  diberikan  adalah accuracy,  precision dan recall .  Adapun  hasil  dari performance algoritma  C4.5    dapat  dilihat  pada  Gambar  6  Hasil Performance Algoritma C4.5
Gambar 6. Hasil Performance Algoritma C4.5
Berdasarkan Gambar 6 terlihat Accuracy terhadap hasil prediksi dari algoritma C4.5 adalah sebesar 94,23%. Hasil rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan dengan keseluruhan data yang  benar  positif  ditunjukkan  dengan  nilai Recall masing-masing  kelas  sebesar  94,12%  untuk kelas Ya dan 100% untuk kelas Tidak. Sedangkan hasil rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif  ditunjukkan  dengan  nilai Precision masing- masing kelas adalah sebesar 100% untuk kelas Ya dan 25% untuk kelas Tidak. Nilai akurasi ini disebabkan  adanya  beberapa  data  yang  salah  diklasifikasikan  oleh  sistem  yaitu  3  data  Ya diklasifikasikan data Tidak dan 0 data Tidak layak diklasifikasikan menjadi Ya.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  174  data  responden  hasil kuisioner mahasiswa didapatkan nilai Accuracy sebesar 94,23%, nilai Recall sebesar 94,12% untuk kelas Ya dan 100% untuk kelas Tidak, serta nilai Precision sebesar 100% untuk kelas Ya dan 25% untuk kelas Tidak. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat dilakukan komparasi algoritma yang  ada  pada Data  Mining seperti Naïve  Bayes,  KNN dan  sebagainya  sehingga  dapat  dilihat akurasi mana yang lebih tinggi.

## REFERENCES
[1] B. PT, Akreditas Perguruan Tinggi Kriteria Panduan Pelaksanaan Pemantauan dan Evaluasi Peringkat Akreditasi, Jakarta, 2020.
[2]   K. Azan, "MUTU LAYANAN AKADEMIK (Studi tentang Pengaruh Pemanfaatan Fasilitas Belajar dan Kinerja Staf Program Studi terhadap Mutu Layanan Akademik Program Studi di Sekolah Pascasarjana Universitas Pendidikan Indonesia)," Jurnal Penelitian LPPM Universitas Pendidikan Indonesia, pp. 41-51, 2015.
[3]   D. Y. Yhanu Pitalianto, "STUDI ANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KINERJA DOSEN DALAM," Jurnal Kesehtan Olahra, pp. 550-555, 2019.
[4]   B. Paly, "TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KINERJA," Jurnal Al-Hikmah, pp. 250-262, 2014.
[5]   B. D. S. I. Rizky Haqmanullah Pambudi, "Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Fakrtor Eksternal," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 2637-2643, 2018.
[6]   Y. Bastian, H. S. Tambunan and W. Saputra, "Analisis Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pelanggan Indihome Pada Kota Pematangsiantar," Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer &Manajemen), pp. 62-69, 2021.
[7]   G. Schuh, G. Reinhart, J.-P. Prote, F. Sauermann, J. Horsthofer, F. Oppolzer and D. Knoll, "Data Mining Definitions and Applications for the Management of Production Complexity," procedia- computer-science, pp. 874-879, 2019.
[8]   L. N. T. Y. H. W. Qichun Xu, "Application of data mining combined with power data in assessment and prevention of regional atmospheric pollution," Energy Report, vol. 9, no. 2023, pp. 3397-3405, 2023.
[9]   D. T.Larose and C. D. Larose, "Data mining Predictuion Theory," in Data mining Predictuion Theory , Hoboken, New Jersey, John Wiley & Son, Inc, 2015, p. 794.
[10]  Pambudi, R. Haqmanullah, B. D. Setiawan and Indriati, "Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 2637-2643, 2018.
[11]  YULIANINGSIH and YUYUN, "TINGGI, MANAJEMEN AKREDITASI PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN," Jurnal Kependidikan Islam, pp. 92-116, 2015.
[12]  Y. A. Wijaya, A. Bahtiar, Kaslani and N. R, "Analisa Klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Log Firewall," Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen, pp. 256-264, 2021.
[13]  Suryana and Sayan, "Peran Perguruan Tinggi Dalam Pemberdaya Masyarakat," Jurnal Pendidikan Islam Rabbani, pp. 368-379, 2018.
[14]  I. G. I. Sudipa, I. N. A. Arsana and M. L. Radhitya, "PENENTUAN TINGKAT PEMAHAMAN MAHASISWA TERHADAP SOCIAL DISTANCING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5," SINTECH JOURNAL, pp. 1-7, 2020.
[15]  Rohmawan and E. Prasetiyo, "PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN METODE DESICION TREE DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK," Jurnal Ilmiah Matrik, pp. 21-30, 2018.
[16]  S. M. Putri and S. A. Arnomo, "Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen(Studi Kasus:Hinet Batam)," Journal of Information System Research (JOSH), pp. 70-76, 2020.
[17]  Legowo and M. Broto, "Mercurius Broto Legowoa, Budi Indiarto," Jurnal resti, pp. 90-98, 2017.
[18]  N. M. D. K. R. B. Dost Muhammad Khan, "A Unified Theoretical Framework for Data Mining," Precedia Computer Science, pp. 104-113, 2013.
[19]  N. Azwantia and E. Elisa, "Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5," in Seminar Nasional Ilmu Sosial dan teknologi , Batam, 2020.
[20]  M. Adriansa, L. Yulianti and L. Elfianty, "Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), pp. 115-121, 2022.