khazanah
informatika

## Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika
Ratna Puspita Sari Putri * , Indra Waspada Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Semarang *ratnapsp@gmail.com
Abstrak- Data tentang mahasiswa yang lulus merupakan sebuah data yang penting baik bagi departemen, fakultas maupun universitas karena data tersebut digunakan dalam proses akreditasi. Data tentang mahasiswa yang lulus terus bertambah di tiap tahunnya dan menumpuk seperti data yang terabaikan karena jarang digunakan. Data tentang mahasiswa yang lulus dapat memberikan informasi yang berguna jika dimanfaatkan dengan maksimal. Maka dari itu, penelitian ini akan memanfaatkan data tentang mahasiswa yang lulus dengan mengolahnya menggunakan data mining untuk mendapatkan informasi berupa prediksi kelulusan mahasiswa. Metode yang akan digunakan adalah metode pohon keputusan yang dibangun dengan algoritma C4.5 disertai dengan algoritma error-based pruning untuk proses pemotongan pohon keputusan. Kriteria yang akan digunakan adalah jenis kelamin, asal daerah, IPK, dan TOEFL. Dalam penerapannya, algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menghasilkan prediksi kelulusan dengan nilai rata-rata precision 63.93%, recall 60.73%, dan akurasi 60.52% . Setelah pohon keputusan dipotong dengan menggunakan metode error-based pruning , didapatkan hasil yang lebih baik. Pohon yang dipotong dengan menggunakan nilai confidence 0,4 menghasilkan precision 70.70%, recall 50.65%, dan akurasi 61.57%. Sedangkan pohon yang dipotong dengan menggunakan nilai confidence 0,25 menghasilkan precision 73.77%, recall 48.84%, dan akurasi 62.44%.
Kata Kunci: data mining ; kelulusan mahasiswa, pohon keputusan, C4.5, error-based pruning

## 1. Pendahuluan
Di era digital ini banyak instansi dan perusahaan yang telah menyimpan data mereka di dalam sebuah database yang terkomputerisasi. Dunia pendidikan pun tidak terlepas dari perkembangan teknologi ini.
Universitas Diponegoro termasuk salah satu perguruan tinggi yang telah menyimpan datanya dalam database yang terkomputerisasi. Data tersebut merupakan data mahasiswa, data dosen, serta berbagai data lain yang berhubungan dengan Universitas Diponegoro.
Data tersebut tidak banyak memiliki kegunaan dan seolah-olah menjadi sekumpulan data terabaikan yang bertambah besar tiap tahunnya. Data tersebut hanya digunakan saat universitas membutuhkan suatu informasi tertentu atau saat proses akreditasi. Saat mahasiswa telah lulus maka data mereka akan semakin jarang digunakan. Padahal data tentang mahasiswa yang lulus merupakan data yang penting dan digunakan dalam proses akreditasi.
Data tentang mahasiswa yang lulus dapat memberikan informasi yang berguna bagi universitas jika dimanfaatkan dengan maksimal. Salah satu cara untuk memanfaatkan data tentang mahasiswa yang lulus ini adalah dengan mengolahnya menggunakan data  mining . Dengan proses data  mining ini dapat ditemukan pola atau aturan yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu informasi seperti prediksi kelulusan mahasiswa.
Prediksi kelulusan mahasiswa dapat digunakan lebih lanjut untuk membantu universitas dalam mengevaluasi dan memperbaiki sistem pembelajaran sehingga universitas dapat menghasilkan lulusan yang berkualitas.
Penelitian ini akan dilaksanakan di Prodi Informatika. Prodi Informatika telah berdiri dari tahun 2004 dan memiliki sasaran untuk menjadi program studi unggulan. Oleh karena itu hasil prediksi kelulusan mahasiswa dapat membantu Prodi Informatika dalam mengambil langkah strategis. Dalam penelitian yang berjudul Comparative Study of K-NN, Naive Bayes and Decision Tree Classification Techniques , Jadhav dan Channe membandingkan performa metode K-NN, Naïve Bayes, dan pohon keputusan dalam berbagai aspek dengan menggunakan berbagai dataset . Dari hasil penelitian tersebut dapat diketahui bahwa pohon keputusan merupakan metode yang paling cepat performanya dibandingkan dengan metode yang lain. Selain itu pohon keputusan lebih akurat dan memiliki error rate yang rendah [1]. Dalam penelitian lain yang berjudul Comparative Analysis  of   Decision  Tree  Algorithms  for  The  Prediction  of Eligibility of  A Man for Availing Bank Loan , Mohankumar dkk membandingkan berbagai algoritma untuk membangun pohon keputusan dan algoritma C4.5 merupakan algoritma dengan performa tercepat dan memiliki akurasi yang paling tinggi [2].
David Kamagi mengimplementasikan algoritma C4.5 dalam penelitian berjudul “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa” dan menghasilkan prediksi dengan tingkat keakuratan yang tinggi, yaitu 87,5% [3]. Kamagi menggunakan empat kelas target, yaitu lulus cepat, lulus tepat, lulus terlambat, dan drop out . Atribut yang digunakan adalah IPS, jenis kelamin, asal sekolah, tipe kelulusan, dan
jumlah SKS. Dalam penelitian ini akan digunakan kelas target  <5  tahun  dan  ≥5  tahun.  Sedangkan  atribut  yang digunakan adalah IPK, TOEFL, asal daerah, dan jenis kelamin.
Berdasarkan penjelasan di atas akan dibangun sebuah aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa Prodi Informatika dengan menggunakan metode pohon keputusan yang dibangun menggunakan algoritma C4.5.

## 2. Metode

## a.  Pemahaman Domain dan Tujuan KDD
Data tentang mahasiswa yang lulus merupakan sebuah data yang penting karena data tersebut digunakan dalam proses akreditasi. Dalam penelitian sebelumnya telah dibangun sebuah aplikasi repositori lulusan yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data tentang mahasiswa Prodi Informatika yang lulus. Setelah disimpan data tersebut tidak terlalu banyak digunakan dan semakin bertambah besar tiap tahunnya.
Data tentang mahasiswa yang lulus dapat memberikan informasi yang berguna bagi prodi jika dimanfaatkan dengan maksimal. Salah satu cara untuk memanfaatkan data tentang mahasiswa yang lulus ini adalah dengan mengolahnya menggunakan data  mining . Dengan proses data  mining ini dapat ditemukan pola atau aturan yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu informasi seperti prediksi tepat atau tidaknya kelulusan mahasiswa.
Untuk itu akan dilakukan proses penggalian informasi dari data tentang mahasiswa yang lulus Prodi Informatika dengan menggunakan model knowledge discovery in databases (KDD). Tujuan yang diharapkan dari proses KDD ini adalah mendapatkan informasi mengenai kelulusan seorang mahasiswa berdasarkan jenis kelamin, asal daerah, IPK, serta nilai TOEFL-nya.
b.  Pemilihan dan Penambahan Data Data yang akan digunakan dalam proses KDD adalah data tentang mahasiswa yang lulus Prodi Informatika dari Januari 2013 sampai Agustus 2017. Data tentang mahasiswa yang lulus tersebut diambil dari aplikasi repositori lulusan. Tidak semua data tentang mahasiswa yang lulus akan digunakan. Data yang akan digunakan adalah nama mahasiswa, jenis kelamin, asal daerah, IPK, nilai TOEFL, dan lama studi. Jenis kelamin, asal daerah, IPK, dan nilai TOEFL akan digunakan sebagai atribut dan lama studi akan digunakan sebagai kelas.
Dalam pembangunan aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa, IPK menggambarkan performa akademik mahasiswa. Nilai TOEFL menggambarkan pemahaman mahasiswa dalam memahami literatur pembelajaran yang menggunakan bahasa Inggris. Asal daerah menggambarkan pengaruh faktor keluarga dan perbedaan kultur terhadap performa akademik mahasiswa. Keluarga dan kemandirian belajar merupakan faktor yang menentukan prestasi mahasiswa [4]. Selain itu fenomena culture shock seringkali terjadi pada mahasiswa perantauan. Culture shock tersebut dapat menimbulkan efek stres yang dapat mempengaruhi prestasi mahasiswa [5]. Sedangkan jenis kelamin menggambar pengaruh gender terhadap performa akademik mahasiswa. Dalam sebuah penelitian yang meneliti pengaruh gender dan motivasi belajar terhadap prestasi siswa, perempuan dinilai lebih berprestasi
daripada laki-laki. Hal ini dikarenakan perempuan lebih tekun dan rajin daripada laki-laki [6].
Jumlah data yang digunakan adalah 382 data dengan 212 data untuk kelas <5 tahun dan 170 data untuk kelas ≥5 tahun.
c.  Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data Pembersihan data dilakukan untuk membersihkan noise pada data. Dalam penelitian ini proses pembersihan data dilakukan dalam aplikasi repositori lulusan. Aplikasi repositori lulusan telah diatur sedemikian rupa sehingga setiap data tentang mahasiswa yang lulus termasuk data nama, jenis kelamin, asal daerah, IPK, nilai TOEFL, dan lama studi yang disimpan tidak kosong dan konsisten.

## d.  Transformasi Data
Transformasi data dilakukan untuk mengubah data menjadi nilai dengan format tertentu. Dalam proses KDD ini akan digunakan data yang bersifat diskrit, oleh karena itu data yang bersifat kontinu akan diubah menjadi data diskrit. Selain itu ada data yang cakupannya terlalu luas dan akan mempengaruhi proses KDD sehingga perlu dikelompokkan menjadi beberapa kelompok kecil. Data asal daerah merupakan data yang cakupannya luas. Asal daerah dalam data lulusan berisi nama provinsi asal dari masing-masing mahasiswa. Asal daerah akan dibagi menjadi 3 (tiga) kelompok, yaitu Jateng (Jawa Tengah), luar Jateng (luar Jawa Tengah), dan luar Jawa.
Tabel 1. Tabel Transformasi Data No. Atribut Nilai Atribut Keterangan 1. Asal daerah Jateng Provinsi bernilai Jawa Tengah Luar Jateng Provinsi selain Jawa Tengah yang masih berada di Pulau Jawa Luar Jawa Provinsi di luar Pulau Jawa 2. IPK Memuaskan IPK kurang dari 2,75 Sangat Memuaskan IPK di antara 2,76 sampai dengan 3,50 Dengan Pujian IPK lebih dari 3,50 3. TOEFL Dasar Nilai TOEFL kurang dari 420 Menengah Bawah Nilai TOEFL di antara 421 sampai 480 Menengah Atas Nilai TOEFL di antara 481 sampai 520 Mahir Nilai TOEFL lebih dari 520 4. Lama studi <5 tahun lama studi kurang dari 5 tahun ≥5 tahun lama studi lebih dari sama dengan 5 tahun
Gambar 1. Flowchart ROS
Pengelompokan IPK akan dibagi menjadi 3 kategori, yaitu tinggi, sangat memuaskan, dan rendah. Nilai per kelompok dibagi berdasarkan Peraturan Rektor Universitas Diponegoro Tahun 2012 Pasal 20. Untuk mahasiswa dengan IPK kurang dari 2,75 akan dikelompokkan sebagai IPK memuaskan, mahasiswa dengan IPK antara 2,76 sampai 3,50 akan dikelompokkan sebagai IPK sangat memuaskan, dan mahasiswa dengan IPK lebih dari 3,50 akan dikelompokkan sebagai IPK dengan pujian.
Dalam penelitian yang berjudul “ Reading-Writing
Relationship  in  First  and  Second  Language ”, Carson dkk mengelompokkan nilai TOEFL menjadi 4 kelas, yaitu dasar, menengah bawah, menengah atas, dan mahir. Nilai TOEFL kurang dari 420 termasuk dalam kelas dasar, nilai di antara 421 sampai 480 termasuk dalam kelas menengah bawah, nilai di antara 481 sampai 520 termasuk dalam kelas menengah atas, dan untuk nilai di atas 520 termasuk dalam kelas mahir [7].
Pada penelitian ini kelulusan seorang mahasiswa S1 Universitas Diponegoro akan dibagi menjadi dua kelompok, yaitu <5 tahun dan ≥5 tahun.
e.  Data Mining Untuk mencapai tujuan dari proses KDD akan digunakan metode pohon keputusan sebagai metode data mining dan algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan. Untuk proses pemotongan pohon keputusan akan digunakan metode error-based  pruning. Selain itu dikarenakan adanya imbalance  data , data yang akan digunakan dalam proses pembuatan pohon keputusan akan ditangani dengan menggunakan algoritma random over sampling (ROS). Tahap data  mining dimulai dengan membagi data tentang mahasiswa yang lulus yang telah ditransformasi menjadi data latih dan data uji. Data latih akan digunakan dalam proses pembuatan pohon keputusan. Sedangkan data uji akan digunakan untuk mengukur kinerja dari pohon keputusan yang telah dibuat. Data latih yang akan digunakan dalam proses pembuatan pohon keputusan harus diseimbangkan terlebih dahulu untuk menghindari adanya kecenderungan terhadap kelas mayoritas dalam pohon yang dibuat. Proses untuk menyeimbangkan data
latih dilakukan dengan menggunakan metode random over  sampling (ROS). Metode ROS dilakukan dengan menghitung selisih dari kelas mayoritas dan kelas minoritas. Kemudian dipilih satu data secara acak dari kelas minoritas.
Data tersebut lalu ditambahkan ke dalam kelas minoritas. Penambahan data akan diulangi sampai jumlah data dalam kelas mayoritas dan kelas minoritas sama [8]. Metode ROS digambarkan dengan flowchart pada gambar 1.
Setelah data latih telah seimbang, data latih siap digunakan dalam proses membuat pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang ditemukan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1993 [9]. Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [10]: 1)  Menghitung jumlah kasus total, jumlah kasus dengan keputusan  <5  tahun,  kasus  dengan  keputusan  ≥5 tahun, dan entropy dari semua kasus dan kasus yang dibagi berdasarkan nilai atribut.
(1)
S   = kumpulan data k   = banyaknya kelas dalam S p j = probabilitas kelas C j
Jika kasus total hanya memiliki satu kelas (<5 tahun atau  ≥5  tahun),  maka  jadikan  node  sebagai  daun dengan nilai kelas yang mayoritas.
2) Menghitung information gain untuk setiap atribut.
(2)
S   = kumpulan data A   = atribut A i = nilai atribut ke-i
|S i | = jumlah data untuk A i |S|  = jumlah data dalam S k   = jumlah nilai atribut
3) Menghitung split info untuk setiap atribut.
(3)
S   = kumpulan data
A   = atribut
A i = nilai atribut ke-i n   = jumlah nilai atribut
S i = jumlah data untuk A i
4) Menghitung gain ratio untuk setiap atribut. (4) A   = atribut S   = kumpulan data 5)  Memilih atribut dengan nilai gain ratio terbesar sebagai node . 6)  Membagi data berdasarkan nilai atribut dari atribut terpilih. Kemudian menggunakannya untuk melakukan langkah selanjutnya.
7)  Ulangi langkah 1 sampai 6 hingga seluruh atribut digunakan atau memenuhi suatu kondisi berhenti.
Untuk pemotongan pohon keputusan akan digunakan metode error-based  pruning.  Error-based  pruning seringkali dideskripsikan sebagai pessimistic  error  pruning yang
ditambah dengan kemungkinan untuk mengganti
parent node dengan child bernilai maksimum. Namun sebenarnya perhitungan estimasi pessimistic  error dalam dua metode tersebut dilakukan dengan cara yang sama sekali berbeda [9]. Dalam metode Error-Based Pruning pemotongan pohon dilakukan dengan cara menilai setiap node bukan daun dari bawah pohon. Jika pengganti sub-pohon dengan daun akan membuat estimasi error rate lebih rendah, maka pohon akan dipotong. Setiap estimasi error  rate untuk semua pohon yang termasuk di dalam sub-pohon ini akan terpengaruh. Karena error rate untuk keseluruhan pohon akan menurun seiring dengan menurunnya error rate dari sub-pohon, proses ini akan membuat sebuah pohon keputusan dengan error rate minimal, sehubungan dengan cara pemotongan pohon yang dilakukan [10]. Metode error-based pruning adalah sebagai berikut:
1)  Menghitung jumlah kasus total, jumlah kasus dengan keputusan <5 tahun, dan kasus dengan keputusan ≥5 tahun dari sub pohon yang akan dihitung.
2)  Menghitung nilai f untuk masing-masing node pada sub pohon. Nilai didapatkan dengan membagi jumlah kasus dengan keputusan kelas minoritas dengan jumlah kasus total.
3) Menghitung error  estimate dari setiap node pada sub pohon.
(5)
e   = estimasi error rate f   = kesalahan dalam data pelatihan
N   = jumlah kasus pada node z   = confidence limit, dimana z = z 1 – (α/2) untuk confidence level α 4) Menghitung error  estimate rata-rata untuk node anak sesuai dengan rasionya. Rasio untuk node anak dihitung dengan membagi jumlah kasus node anak dengan jumlah kasus node orang tua.
5) Membandingkan error  estimate anak dan orang tua.
Jika error estimate orang tua lebih kecil dari anak, maka pohon akan dipotong. Lalu node orang tua akan diubah menjadi daun dengan nilai kelas mayoritas. Sebaliknya jika node anak lebih kecil dari orang tua, pohon tidak dipotong.
6)  Ulangi langkah 1 sampai 5 hingga seluruh sub pohon diperiksa.

## 3. Hasil
Pada bagian ini disajikan hasil penelitian yang berupa implementasi aplikasi prediksi kelulusan serta interpretasi dan evaluasinya.
a. Implementasi
Implementasi program dilakukan berdasarkan kebutuhan fungsional yang tertera pada tabel 2. Untuk implementasi dari fungsional menampilkan data lulusan (SRS-PrediksiMhs-F-01) dapat dlihat pada gambar 2, berikutnya adalah implementasi dari fungsional melakukan dan menampilkan partisi data (SRS-PrediksiMhs-F-02) untuk memisahkan antara data training dengan data uji, disajikan pada gambar 3
Tabel 2. Kebutuhan fungsional No. SRS-ID Deskripsi 1. SRS- PrediksiMhs-F-01 Menampilkan data lulusan 2. SRS- PrediksiMhs-F-02 Melakukan dan menampilkan partisi data 3. SRS- PrediksiMhs-F-03 Membuat dan menampilkan pohon keputusan 4. SRS- PrediksiMhs-F-04 Melakukan dan menampilkan hasil pengukuran kinerja 5. SRS- PrediksiMhs-F-05 Mengidentifikasi  kelulusan mahasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan .
Gambar 2. Implementasi fungsional menampilkan data lulusan
Gambar 3. Implementasi fungsional melakukan dan menampilkan partisi data
Gambar 4. Implementasi fungsional membuat dan menampilkan pohon keputusan
Gambar 5. Implementasi fungsional melakukan dan menampilkan hasil pengukuran kinerja
Gambar 6. Implementasi fungsional mengidentifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan

## Gambar 7. Hasil prediksi kelulusan mahasiswa
Implementasi dari fungsional membuat dan menampilkan pohon keputusan (SRS-PrediksiMhs-F-03) beserta pengaturan nilai confidence factor dapat dlihat pada gambar 4. Implementasi dari fungsional melakukan pengukuran kinerja dan menampilkan hasilnya (SRS- PrediksiMhs-F-04) disajikan pada gambar 5.
Yang terakhir adalah fitur mengidentifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan (SRS- PrediksiMhs-F-05) dapat dlihat tampilan implementasinya pada gambar 6, yang hasilnya disajikan pada gambar 7.
Tabel 3. Detail pengukuran kinerja Pengukuran ke- Data Latih Data Uji Pruning Nilai confidence 1 304 115 Tidak - 2 304 115 Ya 0,25 3 304 115 Ya 0,4 4 308 115 Tidak - 5 308 115 Ya 0,25 6 308 115 Ya 0,4 7 302 115 Tidak - 8 302 115 Ya 0,25 9 302 115 Ya 0,4 10 298 115 Tidak - 11 298 115 Ya 0,25 12 298 115 Ya 0,4 13 290 115 Tidak - 14 290 115 Ya 0,25 15 290 115 Ya 0,4 Tabel 4. Confusion matrix pengukuran ke-1 Prediksi <5 tahun Prediksi ≥5 tahun Aktual <5 tahun True positives: 38 False negatives: 22 Aktual ≥5 tahun False positives: 23 True negatives: 32 Tabel 5. Hasil pengukuran kinerja Pengukuran ke- Precision Recall Akurasi 1 62.3% 63.33% 60.86% 2 69.7% 38.33% 59.13% 3 69.7% 38.33% 59.13% 4 64% 55.17% 61.74% 5 66.07% 63.79% 65.22% 6 64.58% 53.45% 61.74% 7 60.66% 60.66% 58.26% 8 69.23% 59.02% 64.35% 9 69.23% 59.02% 64.35% 10 65.52% 60.32% 60.87% 11 83.87% 41.27% 63.48% 12 83.87% 41.27% 63.48% 13 67.19% 64.18% 60.87% 14 80% 41.79% 60% 15 66.13% 61.19% 59.13% Tabel 6. Hasil rata-rata pengukuran kinerja Pruning Nilai confidence Precision Recall Akurasi Tidak - 63.93% 60.73% 60.52% Ya 0,25 73.77% 48.84% 62.44% Ya 0,4 70.70% 50.65% 61.57%

## b. Interpretasi
Pola yang dihasilkan dari proses data  mining dapat ditampilkan dalam bentuk pohon keputusan dan rules. Berikut adalah contoh pohon keputusan yang dihasilkan:
Dari pohon keputusan tersebut dapat diambil rules sebagai berikut:
1. IF IPK sangat memuaskan THEN ≥5 tahun
2.   IF IPK dengan pujian AND TOEFL dasar THEN <5 tahun
3.   IF IPK dengan pujian AND TOEFL menengah bawah THEN <5 tahun
4.   IF IPK dengan pujian AND TOEFL menengah atas THEN <5 tahun
5.   IF IPK dengan pujian AND TOEFL mahir AND asal daerah Jateng AND jenis kelamin perempuan THEN <5 tahun
6.   IF IPK dengan pujian AND TOEFL mahir THEN ≥5 tahun
7. IF IPK memuaskan THEN ≥5 tahun
c.  Pengukuran Kinerja Pohon Keputusan Pengukuran kinerja dilakukan untuk mengevaluasi pohon keputusan yang telah dibangun sebelumnya. Pengukuran kinerja dilakukan dengan menggunakan confusion  matrix.  Confusion  matrix didapatkan dengan melakukan perbandingan hasil prediksi dari aplikasi dan hasil sebenarnya. Untuk mengetahui kinerja dari pohon keputusan akan digunakan precision, recall, dan akurasi. Proses pengukuran kinerja akan dilakukan sebanyak 15 kali terhadap 5 data uji berbeda. Lima pengukuran kinerja akan dilakukan terhadap pohon keputusan tanpa pemotongan dan sisanya dilakukan terhadap pohon keputusan yang telah dipotong. Untuk pohon keputusan dengan pemotongan, proses pemotongan pohon dilakukan dengan nilai confidence sebesar 0,25 dan 0,4. Sedangkan data uji yang digunakan dalam proses pengukuran kinerja adalah sebesar 30% dari data tentang mahasiswa yang lulus yang telah di transformasi. Detail dari pengukuran kinerja yang akan dilakukan dapat dilihat pada tabel 3.
Untuk melakukan pengukuran kinerja pohon keputusan, langkah pertama yaitu hitung true  positives, true  negatives,  false  positives, dan false  negatives dari setiap pengukuran, kemudian masukkan hasilnya ke dalam confusion matrix. Langkah kedua, hitung precision, recall, dan akurasi. Akurasi didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara  nilai  hasil prediksi dengan nilai aktual. Precision didefinisikan sebagai pengukuran ketepatan. Jika data diprediksi positif, seberapa seringkah data prediksi tersebut benar. Sedangkan recall didefinisikan  sebagai  pengukuran  kelengkapan.  Dari jumlah data sebenarnya yang bernilai positif, sebanyak apakah data yang diprediksi positif [11].
Precision = TP / (TP+FP)
(6)
Recall= TP / (TP+FN) (7) Akurasi= (TP+TN) / N (8) TP  = nilai true positives
TN  = nilai true negatives FP  = nilai false positives FN  = nilai false negatives N   = jumlah data
Kemudian ubah nilai precision,  recall, dan akurasi menjadi nilai persentase. Hasil dari pengukuran yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 5.
Hasil pada tabel 5 kemudian dirata-rata berdasarkan pohon keputusan tanpa pemotongan, pohon keputusan yang dipotong dengan nilai confidence 0,25, dan pohon keputusan yang dipotong dengan nilai confidence 0,4. Pengukuran kinerja yang dilakukan terhadap pohon keputusan tanpa pemotongan menghasilkan nilai precision sebesar 63,93%, nilai recall sebesar 60,73%, dan nilai akurasi sebesar 60,52%. Sedangkan untuk pohon keputusan yang dipotong dengan nilai confidence 0,25 menghasilkan nilai precision sebesar 73,77%, nilai recall sebesar 48,84%, dan nilai akurasi sebesar 62,44%. Pengukuran kinerja untuk pohon keputusan yang dipotong dengan nilai confidence 0,4 menghasilkan nilai precision sebesar 70,70%, nilai recall sebesar 50,65%, dan nilai akurasi sebesar 61,57%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa pemotongan pohon keputusan dengan menggunakan metode error-based pruning dapat meningkatkan akurasi. Pemotongan dengan menggunakan nilai confidence sebesar 0,25 meningkatkan akurasi lebih baik daripada nilai confidence 0,4.
d.  Mengolah Pengetahuan Hasil dari proses KDD dalam penelitian ini adalah prediksi apakah seorang mahasiswa akan lulus <5 tahun atau ≥5 tahun. Hasil tersebut langsung digunakan dengan diperlihatkan secara langsung kepada pengguna setelah proses prediksi dilakukan.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.   Dari hasil penerapan algoritma C4.5 dalam prediksi kelulusan mahasiswa Prodi Informatika dapat disimpulkan bahwa atribut yang paling dominan dalam kelulusan mahasiswa adalah IPK, kedua adalah TOEFL, ketiga adalah asal daerah, dan yang terakhir adalah jenis kelamin.
2.   Pemotongan pohon keputusan pada algoritma C4.5 dapat meningkatkan akurasi. Pohon tanpa pemotongan menghasilkan nilai rata-rata precision 63.93%, recall 60.73%, dan akurasi 60.52%.
Sedangkan pohon keputusan yang dipotong dengan menggunakan metode error-based  pruning dengan menggunakan nilai confidence 0,4 menghasilkan precision 70.70%, recall 50.65%, dan akurasi 61.57%. Pohon yang dipotong dengan menggunakan nilai confidence 0,25 menghasilkan precision 73.77%, recall 48.84%, dan akurasi 62.44%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan nilai confidence 0,25 meningkatkan akurasi lebih baik daripada nilai confidence 0,4.

## 5.  Daftar Pustaka
[1]  S. D. Jadhav and H. Channe, “Comparative Study of K-NN, Naive Bayes and Decision Tree Classification Techniques,” International Journal of Science and Research (IJSR), vol. 5, no. 1, pp. 1842-1845, January 2016.
[2]   M. Mohankumar, S. Amuthakkani and G. Jeyamala, “Comparative Analysis of Decision Tree Algorithms for The Prediction of Eligibility  of A  Man  for Availing  Bank  Loan,” International Journal of Advanced Research in Biology Engineering Science and Technology (IJARBEST), vol. 2, no. 15, pp. 360-366, 2016.
[3]   D. H. Kamagi, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,” ULTIMATICS, vol. VI, no. 1, pp. 15-20, Juni 2014.
[4]   V. Anggresta, “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Belajar Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang,” Journal of Economic and Economic Education, vol. 4, pp.
19-29, 2015.
[5]   M. Devinta, “Fenomena Culture Shock (Gegar Budaya) pada Mahasiswa Perantauan di Yogyakarta,” Jurnal Pendidikan Sosiologi, 2015.
[6]   Y. Kusnia, “Pengaruh Karakteristik Gender dan Motivasi Belajar terhadap Prestasi Belajar Matematika Siswa Kelas X IPA 1 di MAN 2 Semarang,” 2017.
[7]    J. E. Carson, P. L. Carrell, S. Silberstein, B. Kroll and P. A. Kuehn, “Reading-Writing Relationships in First and Second Language,” TESOL Quarterly, vol. 24, pp. 245-266, 1990.
[8]   A. Saifudin and R. S. Wahono, “Pendekatan Level Data untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Prediksi Cacat Software,” Journal of Software Engineering, vol. 1, pp. 76-85, 2015.
[9]    K. Grabczewski, Meta-Learning in Decision Tree Induction , Springer, 2014.
[10]  J. R. Quinlan, C4.5: Programs for Machine Learning , San Mateo: Morgan Kauffman, 1993.
[11]  J. Han, M. Kamber and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques , 3rd ed., Waltham:
Elsevier Inc., 2014.