## Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Adaboost Classification Pada Klasifikasi Nilai Mahasiswa Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
Optimizing the C4.5 Algorithm Using Adaboost Classification Method for Student Grade Classification Case Study: Muhammadiyah University of East Kalimantan
Suci Mawaddah Wawan Joko Pranoto Faldi Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur Jalan Ir. Juanda No.15 Samarinda Ulu, Kalimantan Timur, Indonesia 1911102441089@umkt.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi  nilai  mahasiswa  dengan  menggunakan  optimasi  algoritma  C4.5  menggunakan Adaboost Classification. Dengan adanya permasalahan yang dihadapi yaitu, penurunan nilai mahasiswa yang drastis, maka tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  indikator  yang  mempengaruhi  penurunan  nilai  mahasiswa  dan  meningkatkan persentase akurasi pada algoritma C4.5 menggunakan metode Adaboost Classification . Hasil pengujian awal dengan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi sebesar 81% dalam klasifikasi nilai mahasiswa. Namun, akurasi tersebut perlu ditingkatkan. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menerapkan  metode  seleksi  fitur  dengan  menambahkan  metode Adaboost  Classification untuk mengoptimalkan akurasi algoritma C4.5. hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan metode Adaboost Classification , akurasi dapat meningkat menjadi 85% dengan indikator yang berpengaruh antara lain progress, course completed, tugas 1, tugas 2 dan  simbol  sebagai  kelas  targetnya.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan  akurasi  dengan mengoptimalkan algoritma C4.5 melalui metode Adaboost Classification serta dapat digunakan untuk meningkatkan system evaluasi nilai mahasiswa untuk meningkatkan kualitas pendidikan.
Kata kunci: Akurasi, Algoritma C4.5, Metode Adaboost Classification, Nilai Mahasiswa, Klasifikasi.

## ABSTRACT
This study focuses on the classification of student grades using the optimization of the C4.5 algorithm using Adaboost Classification. The main objective is to identify the indicators influencing the drastic decrease in student grades and improve the accuracy percentage of the C4.5 algorithm using the Adaboost Classification method. The initial testing of the C4.5 algorithm showed an accuracy of 81% in classifying student grades. However, this accuracy needs to be improved. Therefore, this study applies feature selection methods by incorporating the Adaboost Classification method to optimize the accuracy of the C4.5 algorithm. The results of the testing indicate that  with  the  Adaboost  Classification  method,  the  accuracy  can  be  increased  to  85%,  with  indicators  such  as  progress,  course completion, assignment 1, assignment 2, and symbols as the target class. This research contributes to enhancing the accuracy  of student grade classification by optimizing the C4.5 algorithm through the Adaboost Classification method. The findings can be used to  improve  the  student  grade  evaluation  system  at  Muhammadiyah  University  of  East  Kalimantan  and  enhance  the  quality  of education.
Keywords: Accuracy, C4.5 Algorithm, Adaboost Classification Method, Student Grades, Classification.

## Pendahuluan
Pada  perguruan  tinggi,  mahasiswa  merupakan parameter penting dalam pergerakan bisnis proses dan evaluasi  penyelenggaraan  program  studi  (Atma  &
Setyanto,  2018).  Untuk  menjaga  hal  yang  berkaitan dengan  prestasi,  kompetensi,  dan  presensi  mahasiswa maka  institusi  pendidikan  khususnya  Universitas Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  (UMKT)  perlu
Suci Mawaddah, Wawan Joko Pranoto, Faldi. Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Adaboost  Classification  Pada  Klasifikasi  Nilai  Mahasiswa  Studi  Kasus:  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
memberikan perhatian yang serius dalam evaluasi kinerja mahasiswa.
Dengan  adanya  data  dari  Mata  Kuliah Dasar  Umum (MKDU)  UMKT  salah  satunya  nilai  mata  kuliah  Bahasa Indonesia,  yang  menunjukkan  bahwa  nilai  mahasiswa UMKT dari angkatan 2020 ke angkatan 2021 mengalami penurunan drastic, maka untuk menjaga kualitas kinerja mahasiswa  perlu  adanya  proses  monitoring  secara berkala  sebagai  proses  tindak  lanjutnya,  sehingga menciptakan pengaruh besar untuk kinerja mahasiswa itu sendiri  dalam  akademik,  serta  berpengaruh  juga  pada rasio dan poin akreditasi perguruan tinggi tersebut.
Dalam rangka menggali informasi tersebut salah satu teknik  yang  dapat  digunakan  yakni,  teknik  data  mining. Salah satu algoritma yang dapat digunakan,yaitu algoritma C4.5.  Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk membuat decision  tree  berdasarkan  training  data  yang telah disediakan. Sebagai salah satu pengembangan dari ID3  yang  diciptakan  oleh  Ross  Quinlan,  beberapa pengembangan yang dilakukan pada C4.5 antara lain bisa mengatasi  missing  value,  bisa  mengatasi  data  kontinyu, dan pruning (Wanto et al., 2020).
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kerendahan akurasi  pada  algoritma  C4.5  menggunakan  metode Adaboost  Classification  dengan  mengklasifikasikan  data atribut  yang  diperoleh  dari  Mata  Kuliah  Dasar  Umum (MKDU) Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  beberapa penggunaan    algoritma  C4.5  pada  kinerja  mahasiswa dalam  klasifikasi  nilai,  diantaranya  :  Penelitian  yang dilakukan oleh (Rustam, 2020) pada kasus menentukan kelayakan  mata  kuliah  konsentrasi  didapatkan  hasil akurasi  terbaik  89.86%  dalam  pengklasifikasian kompetensi. Penelitian selanjutnya dengan kasus prediksi kelulusan mahasiswa dilakukan (Anggita & Ikmah, 2021) dengan  mengoptimasi  bobot  atribut  yang  digunakan sebagai faktor kelulusan mahasiswa pada Algoritma C4.5 menggunakan  optimasi  PSO  menghasilkan  akurasi 90.73%,  setelah  dilakukan  optimasi  menggunakan algoritma  PSO  untuk  membobotkan  atribut  pada algoritma  C4.5  diperoleh  akurasi  sebesar  97.78%. Meskipun  demikian,  masih  terdapat  kerendahan  nilai akurasi  saat  ditambahkan  fitur optimasi  pada  algoritma C4.5. Penelitian yang dilakukan (Atma & Setyanto, 2018) dalam mengidentifikasi mahasiswa berpotensi drop out dengan  membandingkan  algoritma  C4.5  dan  KNN dengan penambahan fitur Forward Selection, performa KNN + Forward Selection lebih unggul dengan akurasi 98.34%, sedangkan algoritma C4.5 + Forward Selection memiliki  akurasi  96.66%.  Hal  tersebut  menjadi  sebuah alasan  untuk  mengatasi  kerendahan  akurasi  pada
algoritma C4.5 dengan melakukan penambahan metode seleksi atau fitur optimasi yang berbeda pada penelitian sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  seleksi Adaboost Classification.

## Metode
Adapun  metode  penelitian  dari  penelitian  ini menggunakan  Metodologi  Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  CRISP-DM memiliki  6  tahapan,  yaitu  seperti  pada  Gambar  1 (Komang Aditya Pratama et al., 2020):

## Gambar 1 Metode Penelitian
1. Business Understanding
Business  Understanding  merupakan  tahapan  dalam mengenal  proses  bisnis  berupa  mengenal  tujuan  bisnis, kondisi dan permasalahan lapangan serta kebutuhannya. 2. Data Understanding
Data  Understanding  merupakan  tahapan  pengumpulan data,  pemahaman  terhadap  data  yang  akan  digunakan, data yang telah terkumpul dideskripsikan untuk diketahui mana yang menjadi atribut, kelas dan jenis tipe datanya; evaluasi kualitas data dan mengidentifikasi masalah yang berkaitan dengan kualitas data.
3. Data Preparation Data  Preparation  merupakan  tahapan  pengolahan  data mentah  sehingga  menjadi  data  yang  lebih  berarti. Penerapan data Preparation pada dataset dilakukan dalam beberapa tahap, antara lain:
1) Data Cleaning, yaitu tahap untuk membersihkan atribut-atribut dan data yang kosong.
2) Data  Integration,  yaitu  menyatukan  beberapa data yang berbeda menjadi satu data.
3) Data Reduction, yaitu mengurangi jumlah atribut dan  data  yang  dianggap  sudah  terlalu  banyak,  juga melakukan penghapusan duplikat.
4) Data Conversion, yaitu mengklasifikasikan data menjadi beberapa kategori berdasarkan atributnya.
4. Modelling
Modelling  merupakan  tahapan  penerapan  algoritma untuk mencari, mengidentifikasi, dan menemukan pola.
Beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk membentuk  sebuah  pohon  keputusan  dengan menerapkan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut (Galih, 2019):
1. Menyiapkan data latih
Data  latih  merupakan  data  histori  yang  sudah  pernah diolah  sebelumnya  dan  sudah  dibagi  menjadi  beberapa kelas yang telah ditentukan.
2. Menentukan akar dari pohon
Dalam menentukan akar diperoleh dari atribut yang telah terpilih,  yang  dilakukan  dengan  proses  menghitung  nilai gain yang ada pada setiap atribut dan jika nilai gain paling tinggi yang dihasilkan maka  akan menjadi akar pertama. Sebelum  menentukan  nilai  gain,  ditentukan  terlebih dahulu  nilai  entropy  yang  merupakan  distribusi probabilitas  pada  teori  informasi  yang  digunakan  oleh Pohon  Keputusan  (C4.5)  dalam  menentukan  tingkat kesamaan  (homogenitas)  distribusi  kelas  dari  sebuah dataset. Jika pada sebuah dataset memiliki nilai yang tinggi tingkat  entropy  nya  maka  semakin  homogen  distribusi kelas tersebut.
Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖
𝑛
𝑖=1 Keterangan : S = himpunan (dataset) kasus N = banyaknya partisi S Pi = proporsi Si terhadap S

## 3.
Menghitung nilai Gain dengan persamaan 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) Keterangan :
S = Himpunan Kasus A = Fitur n
= Jumlah Partisi Atribut A
|Si| = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah Kasus dalam S
Beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk melakukan  seleksi  fitur  menggunakan Adaboost Classification , sebagai berikut :
Tahap  seleksi  fitur  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan  metode  Adaboost  Classification,  dengan cara  kerjanya  yang  memberikan  bobot  yang  sama  pada setiap  sampel  awalnya,  lalu  setelah  setiap  diklasifikasi bobot yang benar berkurang dan bobot hasil yang salah bertambah  maka  dilakukan  proses  ini  berulang  hingga mencapai batas atau jumlah siklus maksimum

## 5. Evaluasi
Evaluasi merupakan suatu tahapan yang digunakan untuk  mengetahui  kinerja  sistem,  salah  satunya  dengan dilakukannya evaluasi berupa pengecekan akurasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Pada  confusion  matrik  tersebut  ada  4  kolom    yaitu (Daqiqil, 2021)  :
1. TP (True Positif) berisi jumlah data points diberi label Yes yang memang sebenarnya bernilai Yes. 2. TN  (True  Negatif)  berisi  jumlah  data  points diberi label No yang memang sebenarnya bernilai No.
3. FP (False Positif) berisi jumlah data points diberi label Yes yang memang sebenarnya bernilai No. Error ini biasa disebut Error Type 1.
4. FN  (False  Negatif)  berisi  jumlah  data  points diberi  label  No  yang  memang  sebenarnya  bernilai  Yes. Error ini biasa disebut Error Type 2.

## Hasil Dan Pembahasan Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Penelitian  ini  menggunakan  nilai  akhir  mahasiswa  yang diperoleh dari bagian Mata Kuliah Dasar Umum (MKDU) UMKT dan Bagian Administrasi Akademik (BAA) UMKT. Data  nilai  mata  kuliah  yang  digunakan  yaitu  Bahasa Indonesia seluruh program studi angkatan 2020 dan 2021 dengan records data sebanyak 1028 mahasiswa.

## Data Understanding (Pemahaman Data)
Data  nilai  akhir  mahasiswa  yang  diperoleh  dari  BAA memiliki  5  atribut  diantaranya,  jenis  kelamin,  nomor induk  mahasiswa  (nim),  nama,  nilai  akhir,  bobot  dan simbol.
Data  nilai  mahasiswa  yang  diperoleh  dari  MKDU  pada mata  kuliah  “Bahasa  Indonesia”  memiliki  18  atribut diantaranya, profile  name,  learner  name,  learner  email, enrolment  ID,  institution  membership  id,  enrolment  date, completion  date,  time  spent  on  course,  progress,  %course completed, certificate ID, comments, kudos, enrolment cost , tugas1, tugas2, tugas3, dan UTS.
No Atribut Keterangan
1 NIM Nomor induk mahasiswa 2 Nama Mahasiswa Nama mahasiswa 3 Nilai Akhir Nilai akhir mahasiswa 4 Bobot Bobot nilai  standar penilaian 5 Simbol Skala penilaian
6 Jenis Kelamin Jenis Kelamin mahasiswa
Tabel 1 Data BAA
Suci Mawaddah, Wawan Joko Pranoto, Faldi. Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Adaboost  Classification  Pada  Klasifikasi  Nilai  Mahasiswa  Studi  Kasus:  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

## Data Preparation Data Selection dan Integration
Dengan adanya tahap seleksi dan integrasi, atribut yang tidak  diperlukan  seperti  nim,  nama,  dan  nilai  akhir  dari data  BAA  dihapuskan.  Sementara  itu  atribut  yang dihapuskan pada data MKDU adalah profile name, learner name,  learner  email,  enrolment  ID,  institution
membership  id,  enrolment  date,  completion  date, certificate ID, kudos, enrolment cost. Pada tabel dibawah merupakan hasil dari tahap integrasi data MKDU dan data BAA menjadi satu dan seleksi atribut pada data.

## Table 3 Data Setelah Seleksi dan Integrasi
No Jenis Kelamin Time spent on course Progress % Course completed Comments Tugas 1 Tugas 2 Tugas 3 UTS Simbol 1 Perempuan 10 Hrs 43 Mins 99,37 99,37 61 88 80 80 77 B 2 Laki-laki 10 Hrs 45 Mins 100 100 139 82 80 82 80 A 3 Laki-laki 4 Hrs 57 Mins 100 100 38 84 80 80 77 A 4 Perempuan 7 Hrs 25 Mins 100 100 86 82 80 84 78 A 5 Perempuan 12 Hrs 0 Mins 100 100 29 84 82 84 75 A : : : : : : : : : : 1028 Perempuan 10 Hrs 57 Mins 96,86 96,86 14 80 80 80 90 AB

## Transformasi data
Tahap  transformasi  data  dilakukan  guna  mengubah struktur,  format,  nilai  ataupun  tipe  pada  dataset  sesuai dengan  kebutuhan.  Ada  3  atribut  data  yang  melakukan perubahan  tipe  data  yaitu  time  spent  on  course,  jenis kelamin dan symbol .
Pada  atribut  "time  spent  on  course",  awalnya direpresentasikan  dalam  format  waktu  seperti "jam:menit:detik",  maka  dapat  diubah  menjadi  tipe  data numerik seperti jumlah total detik atau menit.

## Tabel 4 Transformasi Data Atribut Time Spent On Course
Time spent on course
(Sebelum Transformasi) Time spent on course (Sesudah Transformasi) 10 Hrs 43 Mins 643 10 Hrs 45 Mins 645 4 Hrs 57 Mins 297 7 Hrs 25 Mins 445 12 Hrs 0 Mins 720 : : 10 Hrs 57 Mins 657
Berdasarkan ketentuan standar kelulusan mata kuliah jika nilai mahasiwa A, AB, atau B maka ditransformasi menjadi Lulus Lulus sebagai kelas “1”, dan mahasiswa yang bernilai BC, C, D dan E maka kelas diubah menjadi Tidak Lulus sebagai kelas “0”.

## Table 5 Transformasi Data Atribut Simbol
Simbol (Sebelum Transformasi ) Simbol (Sesudah Transformasi ) Simbol(Sesuda h Transformasi sebagai kelas 1 dan 0) B LULUS 1 A LULUS 1
No Atribut Keterangan 1 Profile name Id mahasiswa pada sistem OpenLearning 2 Learner name Nama mahasiswa 3 Learner email Email mahasiswa 4 Enrolment ID Id pendaftaran OpenLearning
5 Institution Membership ID
Id anggota institusi
6 Enrolment date
Tanggal daftar 7 Completion date
Tanggal menyelesaikan mata kuliah 8 Time spent on course Lama waktu mahasiswa berada di mata kuliah 9 Progress Persentase kemajuan mahasiswa 10 %Course Completed Persentase kemajuan mahasiswa dalam menyelesaikan mata kuliah 11 Certificate ID ID sertifikat 12 Comments Banyaknya komentar mahasiswa selama perkuliahan 13 Kudos Penghargaaan 14 Enrolment Cost Biaya pendaftaran 15 Tugas 1 Nilai mahasiswa pada tugas yang pertama dimata kuliah 16 Tugas 2 Nilai mahasiswa pada tugas yang kedua dimata kuliah 17 Tugas 3 Nilai mahasiswa pada tugas yang ketiga dimata kuliah 18 UTS Nilai mahasiswa ujian yang dilakukan tengah semester dimatakuliah
Table 2 Data MKDU
Gambar 3 Reduksi Data
A LULUS 1 A LULUS 1 A LULUS 1 : : : AB LULUS 1
Tahap transformasi terakhir dilakukan pada atribut jenis kelamin yang semula direpresentasikan sebagai "Laki- laki" menjadi "1" dan "Perempuan" menjadi "2".

## Table 6 Transformasi Atribut Jenis Kelamin
Jenis Kelamin(Sebelum Transformasi) Jenis Kelamin(Sesudah Transformasi) Perempuan 2 Laki-laki 1 Laki-laki 1 Perempuan 2 Perempuan 2 : : Perempuan 2

## Reduksi Data
Tahap ini melakukan pembagian kelas yang tidak balance serta  menghindari  data  yang  tidak  konsisten.  Dalam penelitian ini kelas target Baik sebanyak 969 dan Buruk sebanyak  59  lalu  diterapkan  teknik  undersampling  yaitu yang  bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  sampel  dari kelas  target  mayoritas  dengan  jumlah  records  data  59 yang diambil secara acak.
Berikut  tabel  yang  telah  melalui  tahap  reduksi  dan pembersihan data Table 7 Hasil Data Reduksi
No Jenis Kelamin Time spent on course Progress % Course completed Comments Tugas 1 Tugas 2 Tugas 3 UTS Simbol 1 1 490 100.0 100.0 23 90 85 80 46 1 2 1 338 100.0 100.0 24 64 73 73 65 1 3 2 4080 100.0 100.0 24 76 78 78 61 1 4 2 468 100.0 100.0 25 69 72 63 41 1 5 1 284 100.0 100.0 71 86 78 80 77 1 : : : : : : : : : : 118 1 236 62.89 62.89 10 78 67 78 85 0

## Modelling (Pemodelan) Pemodelan Algoritma C4.5 Dengan Python
Setelah  itu  melewati  beberapa  tahap  data  preparation sebelumnya, dataset kini siap untuk dilakukan pengujian dengan menerapkan algoritma C4.5.
Hasil evaluasi kinerja algoritma C4.5 rata rata confusion matrix  dan  akurasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan penjabaran confusion matrix pada Tabel 7 dengan akurasi pada perhitungan dibawah ini.
Table 8 Confusion Matrix
Actual Predict Lulus  Tidak Lulus Lulus 48 11 Tidak Lulus 12 47
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁 𝑥 100 % = 48  +  47 48  +  47  +  11  +  12 𝑥 100 %
= 95 118 𝑥 100 %
=  0.80508474 𝑎𝑡𝑎𝑢 81 %
Pada  tingkat  akar  (node  0),  fitur  yang  digunakan  untuk membagi  sampel  adalah  "Progress"  yang  memiliki  nilai ambang batas <= 92.765. Sampel dengan nilai "Progress" di  bawah  ambang  batas  akan  diklasifikasikan  ke  kelas  0
Gambar 2 Tampilan Cross Validation dari Fold 1 sampai 10
Gambar 4 Avarage Confusion Matrix
Suci Mawaddah, Wawan Joko Pranoto, Faldi. Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Adaboost  Classification  Pada  Klasifikasi  Nilai  Mahasiswa  Studi  Kasus:  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
(Tidak Lulus), sedangkan sampel dengan nilai "Progress" di  atas  atau  sama  dengan  ambang  batas  akan diklasifikasikan ke kelas 1 (Lulus).

## Gambar 5 Hasil Pohon Keputusan C4.5

## Pemodelan  Algoritma  C4.5  Dan  Metode Adaboost Classifier
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menyeleksi  fitur  dengan menggunakan Adaboost Classifier guna melihat korelasi antara  atribut  jenis  kelamin,  time  spent  on  course, progress, % course completed, comments, tugas 1, tugas 2, tugas 3, terhadap simbol sebagai kelas target. Hasil  dari  seleksi  fitur  dengan  menambahkan  metode adaboost  didalamnya  didapatkan  atribut  yang  memiliki korelasi pada simbol dengan nilai >0.50 yaitu progress, % course completed, tugas 1, dan tugas 2.
Pada tahap selanjutnya pengujian ini menggunakan dataset dengan  atribut  yang  sudah  terseleksi  dengan  metode Adaboost  Classifier  yang  memiliki  korelasi  terhadap simbol  dengan  melakukan  pemodelan  dengan  C4.5
dengan  tujuan  dapat  mengoptimalkan  akurasi  pada algoritma tersebut.
Hasil evaluasi berupa accuracy dengan teknik confusion matrix yang mampu memberikan hasil yang optimal pada algoritma  C4.5  menggunakan  metode  Adaboost Classifier.
Pada  pengujian  pemodelan  algoritma  C4.5  dan  metode Adaboost Classification didapatkan hasil rata-rata akurasi dari  semua  fold  dalam  10-fold  cross-validation,  dengan perhitungan akurasi dibawah ini sebesar 85% yang mana menunjukkan  bahwa  model  berhasil  meningkatkan akurasi sebesar 4%, dari 81% menjadi 85%.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
= 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁 𝑥 100 %
= 51  +  49 51  +  49  +  8  +  10 𝑥 100 %
= 100 118 𝑥 100 %

## =  0.847457 𝑎𝑡𝑎𝑢 85 %
Hasil dari visualisasi pohon keputusan, pada tingkat akar (node  0),  fitur  yang  digunakan  untuk  membagi  sampel adalah  "Progress"  yang  memiliki  nilai  ambang  batas  <= 92.765. Sampel dengan nilai "Progress" di bawah ambang batas  akan  diklasifikasikan  ke  kelas  0  (Tidak  Lulus), sedangkan  sampel  dengan  nilai  "Progress"  di  atas  atau sama dengan ambang batas akan diklasifikasikan ke kelas 1 (Lulus).
Gambar 8 Avarage Confusion Matrix
Gambar 6 Hasil Seleksi Fitur Gambar 7 Urutan Fold 1-10

## Simpulan Dan Saran
Dalam  implementasi  Algoritma  C4.5  dan  Seleksi FiturAdaboost  Classification,  metode  K-Fold  Cross Validation  dengan  skema  10-Fold  digunakan  untuk pembagian  data,  karena  menghasilkan  akurasi  yang konsisten.  Implementasi  Algoritma  C4.5  pada  klasifikasi nilai  Mahasiswa  Mata  Kuliah  Bahasa  Indonesia  Tahun Akademik  2020/2021  menggunakan  data  dari  Bagian Administrasi & Akademik dan Bagian Mata Kuliah Dasar Umum  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur. Tingkat  akurasi  yang  diperoleh  adalah  81%  dan  85%. Terdapat peningkatan akurasi sebesar 5% ketika Seleksi Fitur Adaboost Classification diterapkan pada Algoritma C4.5.  Rekomendasi  penambahan  atribut  termasuk absensi  kehadiran,  informasi  keuangan  mahasiswa, penghasilan orang tua, dan profesi. Dengan meningkatkan jumlah  atribut,  diharapkan  akurasi  klasifikasi  dapat ditingkatkan. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan  penggunaan  metode  seleksi  fitur alternatif  seperti  Forward  Selection,  Backward Elimination,  dan  metode  lainnya  pada  algoritma  C4.5. Selain itu, eksplorasi penggunaan Seleksi Fitur Adaboost Classification  dengan  algoritma  machine  learning  yang berbeda juga disarankan. Tujuannya adalah menggabungkan  teknik  seleksi  fitur  dan  algoritma machine learning untuk mencapai hasil yang optimal.

## Pustaka Acuan
Anggita,  S.  D.,  &  Ikmah,  I.  (2021).  Implementasi  Pso Untuk Optimasi Bobot Atribut Pada Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Kelulusan Mahasiswa. JIPI (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan  Pembelajaran Informatika), 6(2), 416 – 423. https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.2440
Atma,  Y.  D.,  &  Setyanto,  A.  (2018).  Perbandingan algoritma  c4.5  dan  k-nn  dalam  identifikasi mahasiswa  berpotensi  drop  out.  Metik  Jurnal ISSN : 2580-1503, 2(2), 31 – 37.
Galih, G. (2019). Data Mining di Bidang Pendidikan untuk Analisa  Prediksi  Kinerja  Mahasiswa  dengan Komparasi  2  Model  Klasifikasi  pada  STMIK Jabar.  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan Aplikasi, 2(1), 23. https://doi.org/10.32493/jtsi.v2i1.2643
Komang  Aditya  Pratama,  Gede  Aditra  Pradnyana,  &  I Ketut  Resika  Arthana.  (2020).  Pengembangan Sistem  Cerdas  Untuk  Prediksi  Daftar  Kembali Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Naive  Bayes (Studi Kasus: Universitas Pendidikan Ganesha). SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 3(1), 22 – 34.
https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v3i1.52 3
Rustam,  S.  (2020).  Klasifikasi  Komptensi  Mahasiswa Dengan  Algoritma  Decision  Tree  Dalam Menetukan  Kelayakan  Mata  Kuliah  Kosentrasi.
Simtek :  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Komputer, 5(2), 59 – 62.
https://doi.org/10.51876/simtek.v5i2.76
Wanto, A., Siregar, N. H., Windarto, A. P., Hartama, D., Ginantra, N. L. W. S. R., Napitulu, D., Negara, E.  S.,  Lubis,  M.  R.,  Dewi,  S.  V.,  &  Prianto,  C. (2020).  Data  Mining  ALGORITMA  & IMPLEMENTASI  (T.  Limbong  (ed.)).  Yayasan Kita Menulis.
Gambar 9 Hasil Pohon Keputusan