ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## PENERAPAN METODE C4.5 UNTUK KLASIFIKASI MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT
Asmaul Husnah Nasrullah asmaulhusnel@gmail.com

## UNIVERSITAS ICHSAN GORONTALO

## Abstrak
Kualitas  pendidikan  di  perguruan  tinggi  dapat  dilihat  dari  tingginya  tingkat  keberhasilan mahasiswa dan rendahnya kegagalan mahasiswa. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa adalah kasus  Drop  Out  (  berhenti  studi).  Permasalahan  Drop  Out    menjadi  sesuatu  yang  menarik  untuk diteliti,  karena  hal  ini  dapat  mempengaruhi  kualitas  pendidikan  tersebut. Fakultas  Ekonomi  UNISAN Gorontalo  merupakan  Fakultas  favorit  di  UNISAN  Gorontalo  sehingga  memiliki  jumlah  mahasiswa kurang  lebih  1000  mahasiswa  sampai  tahun  2017.  Namun  rasio  jumlah  mahasiswa  lulus  dan  tidak lulus  tidak  seimbang.  Sehingga  menghasilkan  jumlah  mahasiswa  Drop  Out    kurang  lebih  200 mahasiswa  pertahunnya.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diusulkan  model  baru  dengan memanfaatkan sebuah metode komputasi C4.5, agar menghasilkan pola berdasarkan hasil  klasifikasi yang  tepat  dalam  menentukan  mahasiswa  yang  berpotensi  Drop  Out.  Adapun  hasil  yang  diperoleh dari  penerapan  metode  C4.5  pada  penelitian  ini  yaitu  ditemukannya  17  rule  yang  dapat  dijadikan sebagai pola untuk menetukan mahasiswa yang berpotensi Drop Out.
Kata kunci: Drop Out, Klasifikasi, Metode C4.5

## Abstract
The quality of education in universities can be seen from the high level of student success and the low failure of students. One indicator of student failure is the case of Drop Out (stop study). The problem  of  Drop  Out  becomes  something  interesting  to  study,  because  this  can  affect  the  quality  of education. Faculty of Economics UNISAN Gorontalo is a favorite Faculty in UNISAN Gorontalo so it has a number of students of approximately 1000 students until 2017. But the ratio of the number of graduate  students  and  not  pass  unbalanced.  So  as  to  produce  the  number  of  students  Drop  Out approximately 200 students per year. To solve the problem, we proposed a new model by utilizing a C4.5  computation  method,  in  order  to  produce  a  pattern  based  on  the  results  of  the  correct classification in determining the potential Drop Out students. The results obtained from the application of method C4.5 in this research is the discovery of 17 rules that can be used as a pattern to determine the potential students Drop Out.
Keywords : Drop Out, Classification, C4.5 Method

## 1.  Pendahuluan
Universitas  Ichsan  Gorontalo  (UNISAN)  berdiri  sejak  tahun  2001,  merupakan  salah  satu Perguruan  Tinggi  Swasta  terbaik  yang  ada  di  Kota  Gorontalo  dan  memiliki  5  Fakultas.  UNISAN bertujuan menghasilkan lulusan berkualitas, inovatif, kreatif serta memiliki semangat kerakyatan yang mampu  mendukung  pembangunan  nasional,  memajukan  masyarakat  serta  mempertinggi  mutu kebudayaan.  Fakultas  Ekonomi  adalah  salah  satu  fakultas  yang  memiliki  mahasiswa  terbanyak diantara fakultas yang ada. Fakultas ini terdiri dari 2 program studi yaitu Manajemen dan Akuntansi. Berikut  jumlah mahasiswa  yang  berstatus  aktif,  lulus  dan  Drop  Out  sampai  dengan  tahun  akademik 2016/2017 [1].
AKTIF LULUS
DROP
OUT
MANAJEMEN 787 909 185
AKUNTANSI 517 689 156 0 200 400 600 800 1000
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Tingginya  tingkat  keberhasilan  mahasiswa  dan  rendahnya  tingkat  kegagalan  mahasiswa merupakan  cermin  kualitas  dari  suatu  Perguruan  Tinggi.  Kegagalan  mahasiswa  dan  faktor-faktor penyebabnya  merupakan  topik  yang  menarik  untuk  diteliti.    Saat  ini,  Institusi  Perguruan  Tinggi  di Gorontalo  berada dalam  lingkungan  yang  sangat  kompetitif,  setiap perguruan  tinggi  berusaha  untuk terus memperbaiki manejemennya demi meningkatkan mutu pendidikan dan meningkatkan akreditasi. Berdasarkan buku panduan akademik UNISAN alas an mahasiswa Drop Out terbagi tiga poin yaitu; 1).
Drop Out karena nonaktif selama 3 tahun akademik, 2) Drop Out karena Prestasi Akademik (tidak menyelesaikan 15 sks di 2 semester pertama dan IPK < 2.00 dan 3) Drop Out karena melewati masa  Maksimal  Studi.    Keberadaan  mahasiswa  drop  out  di  UNISAN  dimulai  dari  ketidak  aktifan mahasiswa sendiri di masa perkuliahan dan ini tentunya berpengaruh terhadap mahasiswa lulus tidak tepat waktu. Semakin banyak mahasiswa non-aktif maka semakin banyak juga mahasiswa lulus tidak tepat waktu yang berakibat besarnya peluang untuk drop out.
>>Semakin  banyak  mahasiswa  non-aktif  maka  semakin  banyak  juga  mahasiswa  lulus  tidak  tepat waktu yang berakibat besarnya peluang untuk drop out.<< << lulus tepat waktu berarti lulus dalam kurun waktu 4 thn (8 smstr) krn status mhswa nonaktif (tdk aktif selama 6 smst) maka lulusnya tidak tepat waktu, dan jika lulus tidak tepat waktu maka berpotensi drop out krn lama masa studi akan bertambah.
>>  Apa  yang  dimaksud  mahasiswa  non  aktif  di  sini?  Apakah  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu  = mahasiswa drop out?
<<  mahasiswa  yg  tidak  mengurus  KRS  selama  6  smstr,  mhs  lulus  tidak  tepat  waktu  tidak  sama dengan mhs drop out. Tapi mahasiswa yg lulus tdk tepat waktu berpotensi menjadi DO.
Berdasarkan uraian diatas, mahasiswa yang berpotensi drop out dapat menimbulkan masalah yang dapat menurunkan mutu pendidikan dan akreditasi perguruan tinggi. oleh karena itu, diperlukan analisa terhadap data-data mahasiswa Drop out yang telah lalu sehingga dapat diketahui karakteristik mahasiswa  drop  out  sejak  dini.  Berdasarkan  data  mahasiswa  yang  dimiliki  fakultas  ekonomi  yang cukup  besar  sehingga  bisa  dimanfaatkan  dalam  pengolahan  data  mining.  Dimana  data  mining digunakan untuk menggali dan mendapatkan informasi dari data dengan jumlah besar [3]. Salah satu metode  data  mining  adalah  pengklasifikasian  data.  Klasifikasi  merupakan  kegiatan  dalam mengekstrak dan kemudian memprediksi label kategori untuk masing-masing data. Dengan kata lain, klasifikasi  adalah  proses  pencarian  model  yang  dapat  membedakan  kelas  data  dengan tujuan  agar model  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  suatu  obyek  yang  belum  diketahui kelasnya. Salah satu algoritma klasifikasi yang bisa digunakan adalah C4.5 [4].
Permasalahan diatas dapat diatasi dengan melakukan penelitian lebih lanjut dengan membuat suatu  aplikasi  data  mining  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  mahasiswa  yang  memasuki semester V ke atas apakah berpotensi Drop Out atau tidak dengan menggunakan atribut yaitu Jenis Kelamin, Umur, Agama, Kelas, Asal Daerah, Dan Nilai IPS Semester I – Semester IV maka penulis menggunakan  model  pohon  keputusan  algoritma  C4.5.  Model    ini    dipilih    karena    proses    learning dan  klasifikasi  pada  algoritma  C4.5 sederhana dan cepat [4][5]. Secara umum,  model  algoritma C4.5 mempunyai tingkat akurasi yang tinggi.
Berdasarkan  latar  belakang,  maka  permasalahan  dapat  dirumuskan  yaitu  sebagai  berikut “ Bagaimana hasil penerapan algoritma C4.5 untuk klasifikasi mahasiswa yang berpotensi mengalami drop  out  ?  “ .  Penelitian  ini  bertujuan  agar  dapat  diketahui  hasil  penerapan  algoritma  C4.5  dalam melakukan klasifikasi terhadap mahasiswa yang berpotensi drop out.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  berupa  sistem  /  aplikasi  yang  dapat digunakan oleh Fakultas Ekonomi (khususnya) dan seluruh Fakultas di Universitas Ichsan Gorontalo (umumnya)  dalam  mengelompokkan  (meng-klasifikasikan)  mahasiswa  yang  berpotensi  drop  out. Serta  dapat  memberikan  acuan  bagi  pihak  pengambil  kebijakan  dalam  menentukan  strategi  terkait permasalahan drop out tersebut.

## 2.  Metode

## 2.1 Algoritma C4.5
Pada akhir tahun 1970 sampai awal tahun 1980 J. Ross Quinlan, seorang peneliti di  bidang machine  learning,  membuat  sebuah  algoritma  decision  tree  yang  dikenal  dengan  ID3    (Iterative Dichotomiser).  Quinlan  kemudian  membuat  algoritma    C4.5    (sering    disebut    dengan      pohon keputusan)  yang  merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3
[10].  Algoritma    ini    memiliki kelebihan,   yaitu   mudah   dimengerti,   fleksibel,   dan   menarik   karena   dapat divisualisasikan
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
dalam bentuk gambar (pohon keputusan)
[11]. Algoritma   C4.5   merupakan   struktur   pohon dimana      terdapat      simpul      yang  mendeskripsikan  atribut-atribut,  setiap  cabang  menggambarkan hasil  dari  atribut  yang    diuji,    dan    setiap    daun    menggambarkan    kelas.    Algoritma    C4.5  secara rekursif  mengunjungi  setiap  simpul  keputusan,  memilih  pembagian  yang  optimal,  sampai  tidak  bisa dibagi  lagi.  Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep  information  gain  atau    entropy  reduction  untuk memilih pembagian yang optimal [10].
Pohon keputusan mirip sebuah sebuah struktur pohon dimana terdapat node internal   (bukan daun)   yang   mendeskripsikan   atribut-atribut,   setiap   cabang menggambarkan hasil dari atribut yang  diuji,  dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas.    Pohon    keputusan    bekerja    mulai    dari    akar paling  atas,  jika  diberikan sejumlah data uji, misalnya X  dimana kelas dari data X belum diketahui, maka  pohon  keputusan  akan  menelusuri  mulai  dari    akar  sampai  node  dan  setiap  nilai  dari  atribut sesuai data X diuji apakah sesuai dengan aturan  pohon keputusan, kemudian pohon keputusan akan memprediksi kelas dari tupel X.
Gambar  2. Contoh Konsep Pohon Keputusan untuk memprediksi kelas dari tupel X.
Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah  pohon  keputusan dengan algoritma C4.5  [4], yaitu : 1. Menyiapkan data training. Data training biasanya diambil dari data histori yang   pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas- kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang   terpilih, dengan cara menghitung nilai  gain  dari  masing-masing  atribut,  nilai gain  yang  paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai  entropy.  Untuk  menghitung  nilai entropydigunakan rumus:
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒊(𝑺) = ∑ −𝒑 𝒊 𝐥𝐨𝐠 𝟐 𝒑 𝒊 𝒌 𝒊 =𝟏 ...................... (1) Keterangan: S = himpunan kasus k   = jumlah partisi S pi   = probabilitas yang didapat dari jumlah (ya/tidak) dibagi total kasus 3.  Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus:
𝑮𝒂𝒊𝒏(𝑺, 𝑨) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒊(𝑺) − ∑ − |𝑺 𝒊 | |𝑺| 𝒏 𝒊=𝟏 ∗ 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒊(𝑺 𝒊 ) .................... (2)
Keterangan: S  = himpunan kasus A = fitur n  = jumlah partisi atribut A
│Si│ = proporsi Si  terhadap S
│S│ = jumlah kasus dalam S ‘
4.  Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5.  Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong
2.2 Penelitian Terkait
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Berikut ini adalah beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan algoritma C4.5, secara garis besar tinjauan studi untuk penelitian ini meliputi: Penelitian yang dilakukan oleh Siti Nurhayati, Kusrini,  Emha  Taufiq  Luthfi,  2016, Prediksi  Mahasiswa  Drop  Out  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine. Tingginya  tingkat  keberhasilan  mahasiswa  dan  rendahnya  tingkat  kegagalan mahasiswa dapat mencerminkan kualitas dari suatu perguruan tinggi. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa  adalah  kasus  drop  out.  Untuk  mengatasi  permasalah,  dilakukan  prediksi  menggunakan metode support vector machine. Support Vector Machine berusaha mencari hyperplane yang optimal dimana dua kelas pola dapat dipisahkan dengan maksimal, parameter yang di gunakan pada Support Vector Machine hanya parameter kernel dalam satu parameter C yang memberikan pinalti pada titik data  yang  di  klasifikasikan  secara  acak.  Dalam  Support  Vector  Machine  bobot  (w)  dan  bias  (b) merupakan  solusi  global  optium  dari  quadratic  programming  sehingga  cukup  dengan  sekali  running akan  menghasilkan  solusi  yang  akan  selalu  sama  untuk  pilihan  kernel  dan  parameter  yang  sama. Melalui  penerapan  support  vector  machine  diharapakan  untuk  mendapatkan    parameter    Support Vector  Machine  yang  digunakan  tepat  untuk  memperoleh  margin  terbaik  dalam  memprediksi mahasiswa drop out[6].
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Khafiizh  Hastuti,  2015,  Analisis  Komparasi  Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif.Mahasiswa non aktif adalah mahasiswa yang berhenti studi dan tidak melakukan registrasi administratif. Mahasiswa yang memiliki status non aktif  memiliki  kecenderungan  untuk  drop  out.  Tingginya  persentase  mahasiswa  dengan  status  non aktif  mempengaruhi  nilai  akreditasi  universitas.  Perlu  diketahui  faktor-faktor  penyebab  mahasiswa memiliki  status  non  aktif.  Teknik  klasifikasi  data  mining dapat digunakan  untuk    prediksi mahasiswa non  aktif.  Banyak  algoritma  klasifikasi  data  mining  yang  dapat  digunakan,  sehingga  perlu  dilakukan komparasi untuk mengetahui tingkat akurasi dari masing-masing algoritma. Algoritma yang digunakan adalah  logistic  regression,  decision  tree,  naïve  bayes  dan  neural  network.  Data  yang  digunakan sebanyak  3861  mahasiswa  program  studi  Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi  dan  Desain Komunikasi  Visual  Universitas  Dian  Nuswantoro.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  dievaluasi  dengan menggunakan cross validation, confusion matrix, ROC Curve dan T-Test untuk mengetahui algoritma klasifikasi data mining yang paling akurat untuk prediksi mahasiswa non aktif [7].
Penelitian  yang  dilakukan  olehDwi  Untari,  2015,  Data  Mining  Untuk  Menganalisa  Prediksi Mahasiswa  Berpotensi  Non-Aktif  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  C4.5.  Keberhasilan  dan kegagal  studi  mahasiswa  merupakan  cerminan  kulitas  suatu  perguruan  tinggi.  Mahasiswa  non-aktif adalah  mahasiswa  yang  tidak  melakukan  registrasi  pada  awal  semester  atau  tidak  mengikuti perkuliahan  sekurang-kurangnya  satu  semester.  Keberadaan  mahasiswa  non-aktif  ini  tentunya berpengaruh  terhadap  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu,  semakin  banyak  mahasiswa  non-aktif maka  semakin  banyak  juga  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu  selain  itu mahasiswa  non-aktif  dapat meningkatkan jumlah mahasiswa berpotensi drop out. Lulus tepat waktu merupakan elemen penilaian akreditasi  perguruan  tinggi.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diterapkan  data miningdengan  metode  C.4.5  untuk  mencari  karakteristik  mahasiswa    berpotensi  non-aktif.  Desain penelitian  ini  menggunakan  CRISP-DM  dan  penelitian  menggunakan  data  mahasiswa  S1  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro. Proses validasi yang digunakan adalah spilt validation, dan  untuk  pengujian  model  menggunakan  confusion  matrix.  Hasil  menunjukan  nilai  akurasi  terbaik adalah 97.60% dengan ratio data training 90%. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, mahasiswa dengan  IPS  Semester  3  adalah  dibawah  2.60,  SKS  semester  3  yang  diambil  adalah  <20  sks,  SKS semester  4  adalah  kosong  dan  IPS  semester  4  adalah  kosong  lebih  besar  berpotensi  menjadi mahasiswa non-aktif [8].

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan dijelaskan mengenai  tahapan penelitian  untuk memperoleh  hasil  klasifikasi mahasiswa  yang  berpotensi  Drop  out  menggunakan metode  C4.5.  adapun  tahapan  tersebut  adalah tahap  persiapan  data  set,  penentuan  akar,  dan  penentuan  rule.  dan  klasifikasi.  Data  set  yang digunakan  adalah  data  mahasiswa  FEKON  UNISAN  Gorontalo  yang  diperoleh  dari  BAAK  UNISAN Gorontalo tahun akademik 2016/2017.
1. Persiapan Data Set
Data set yang digunakan dalam penelitian ini dikomposisikan sebagai berikut:
Tabel 1. Kelompok Dataset Kelas target Data yang digunakan Data training 50% Data validasi 25% Data testing 25% Jumlah data Non DO 120 50 50 220 DO 100 50 50 200
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Jumlah 220 100 100 420
Selanjutnya data disiapkan dengan melakukan seleksi dan transformasi data set (lampiran a). Seleksi  data  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  variable-variabel  relevan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Dan  transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah  dataset  sehingga  konten  informasi terbaik diambil dan dimasukkan pada tool mining yang digunakan dalam format yang tepat.
Tahapan berikutnya yang dilakukan pada penelitian ini yaitu mengikuti cara kerja metode C4.5 mulai  dari  training  data,  menghitung  entropi  hingga  menghasilkan  rule  yang  dijadikan  sebagai  pola untuk  penentuan  mahasiswa  yang  berpotensi  Drop  Out.  Atribut  adalah  bagian  data,  yang  mewakili karakteristik  atau  fitur  dari    objek  data.  Atribut,  dimensi,  fitur  dan  variabel  sering  digunakan  secara bergantian dalam literatur. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini diambil berdasarkan referensi dari penelitian sebelumnya.
Tabel 2.  Atribut Klasifikasi Potensi mahasiswa Drop Out
* Ket: Nilai IPS (Nilai mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial) Sembilan (9) atribut tersebut kemudian diolah menggunakan algoritma C4.5 berdasarkan dataset yang telah di seleksi (lampiran a).
2. Penentuan Akar (Node)
Akar akan diambil dari atribut yang   terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masing- masing  atribut,  nilai  gain  yang  paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama.  Sebelum  menghitung nilai  gain  dari    atribut,    hitung    dahulu    nilai    entropy.    Nilai  entropi  yang  diperoleh  berdasarkan persamaan (1) adalah sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆) = (− ( 41 98 ) 𝑥 log 2 ( 41 98 )) + (− ( 57 98 ) 𝑥 log 2 ( 57 98 )) = 0.9806857
Tabel 3.Hasil Perhitungan pada Dataset
Total Kasus Sum(DO) Sum (TIDAK DO) EntropiTotal 98 41 57 0.9806857
Setelah nilai entropi  didapatkan dari keseluruhan kasus,dilakukan analisis pada setiap atribut dan  nilai-nilainya.  Hasil  perhitungan  nilai  entropi  setiap  atribut   dapat  dilihat pada (lampiran  b).  Nilai Gain  berdasarkan  persamaan  (2)  dihitung  untuk  setiap  atribut  yang  digunakan  (lampiran  b).
No Atribut Nilai Atribut
8 Nilai IPS Semester III 9 Nilai IPS Semester IV 4 Asal Daerah
5 Kelas 6 Nilai IPS Semester I 7 Nilai IPS Semester II 1 Jenis Kelamin 2 Umur 3 Agama
<2,75 2,75 - 3,00 >3,00 <2,75 2,75 - 3,00 >3,00
Muslim
Non Muslim <20 Tahun 20 s/d 25 Tahun
>25 Tahun Laki-laki Perempuan Dalam Kota Gorontalo Luar Kota Gorontalo Luar Provinsi Kelas Reguler Kelas Karyawan <2,75 2,75 - 3,00 >3,00 <2,75 2,75 - 3,00 >3,00
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Selanjutnya dibuat pohon keputusan berdasarkan node yang telah ditentukan, hingga menghasilkan node keputusan terakhir seperti di bawah ini;
NILAI IPS SEMESTER IV Nilai IPS I Nilai IPS II Asal Daerah >3.0 0 2.75-3 .00 < 2. 75 Nilai IPS III Jenis Kelamin TIDAK DO Asal Daerah DO DO TIDAK DO DO TIDAK DO Lua r Pr ovin si Lu ar K ot a Go ro nt alo D al am K ot a G or on ta lo >3 .0 0 < 2. 75 2.7 5-3 .00 > 3. 00 <2 .75 2.75 -3.0 0 TIDAK DO DO TIDAK DO TIDAK DO Kelas DO Jenis Kelamin Jenis Kelamin PE RE MP UA N LA KI -L AK I >3 .0 0 < 2. 75 Lu ar P rov ins i Luar K ota G oronta lo Dalam Kota G orontalo 2.7 5-3 .00 DO TIDAK DO Re gu ler Ka ry aw an DO TIDAK DO PE R EM PU AN LA KI- LA KI DO P E R E M P U A N
Gambar 3.Node Keputusan Terakhir
Pada node keputusan terakhir dapat dilihat bahwa atribut agama tidak lagi dijadikan sebagai Node sebab nilai gain yang diperoleh untuk atribut agama pada perhitungan gain Node ke 2 diperoleh nilai gain atribut agama sebesar -4.53.
<< 200 dari dataset << 98 data yang telah di cleaning
3. Klasifikasi (Rules)
Selanjutnya hasil dari pohon keputusan tersebut di ekstrasi menjadi rule seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Rule berdasarkan node akhir
Id Rule
1 JIKA Nilai IPS IV = 2.75 - 3.00 DAN Nilai IPS I = 2.75 - 3.00 MAKA Klasifikasi =TIDAK DO
2 JIKA Nilai IPS IV = 2.75 - 3.00 DAN Nilai IPS I = <2.75 MAKA Klasifikasi =DO
3 JIKA Nilai IPS IV = 2.75 - 3.00 DAN Nilai IPS I = >3.00 MAKA Klasifikasi =TIDAK DO
4 JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = 2.75 - 3.00 MAKA Klasifikasi =DO
5 JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = <2.75 MAKA Klasifikasi =DO
6 JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Provinsi MAKA Klasifikasi =TIDAK DO
7 JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Provinsi MAKA Klasifikasi = DO
8 JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Nilai IPS III = <2.75 MAKA Klasifikasi = TIDAK DO
9 JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Nilai IPS III = >3.00 MAKA Klasifikasi = TIDAK DO
10  JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Kota Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Laki-Laki MAKA Klasifikasi = TIDAK DO
11  JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Kota Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Perempuan MAKA Klasifikasi = DO
12  JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Laki-Laki MAKA Klasifikasi = TIDAK DO
13  JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Perempuan MAKA Klasifikasi = DO
14  JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Kota Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Laki-Laki MAKA Klasifikasi = DO
15  JIKA Nilai IPS IV = <2.75 DAN Nilai IPS II = >3.00 DAN Asal Daerah = Luar Kota
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Gorontalo DAN Jenis Kelamin = Perempuan MAKA Klasifikasi = TIDAK DO 16  JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Nilai IPS III = 2.75 - 3.00 DAN Kelas = Karyawan MAKA Klasifikasi = TIDAK DO 17  JIKA Nilai IPS IV = >3.00 DAN Asal Daerah = Dalam Kota Gorontalo DAN Nilai IPS III = 2.75 - 3.00 DAN Kelas = Reguler MAKA Klasifikasi = DO
Tujuh belas (17) rule tersebut  merupakan 17 kelas yang dihasilkan dalam  mengelompokkan mahasiswa  yang  berpotensi  Drop  Out.  Selanjutnya  ke-17  kelas  (rules)  tersebut  dapat  dijadikan sebagai  kelas/kelompokk dalam menentukan mahasiswa yang berpotensi drop out sebelum diterima menjadi  mahasiswa  di  FEKON  UNISAN  Gorontalo.  Akurasi  dan  tingkat  error  tidak  dihitung dikarenakan hanya melihat hasil klasifikasi mahasiswa yang Drop Out dan tidak Drop Out

## 4.  Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1.  Metode C4.5 yang digunakan dalam klasifikasi mahasiswa yang berpotensi drop out menghasilkan tujuh belas (17) rule .
2.  17 rule tersebut dapat dijadikan sebagai pola dalam menentukan mahasiswa yang berpotensi mengalami drop out.

## 4.2 Saran
Penelitian yang dilakuan masih jauh dari kesempurnaan, sehingga dibutuhkan beberapa saran diantaranya:
1.  Perlunya Pengumpulan Sampel yang lebih banyak yang dapat mewakili populasi, valid, dan tidak biasa, terutama pada data testing agar dapat menghasilkan model yang efisien dan efektif untuk digunakan dalam melakukan klasifikasi penentuanmahasiswa berpotensi drop out.
2.  Pola yang ditemukan sebaiknya dibuatkan  aplikasi sehingga dapat memudahkan FEKON UNISAN dalam mengolah data mahasiswa.

## Daftar Pustaka
[1]   BAAK Unisan, 2016 [2]   Panduan Akreditasi Fakultas Ekonomi UNISAN Gorontalo,2014
[3] Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A.,“Data Mining: Practical Machine Learning and Tools” Burlington : Morgan Kaufmann Publisher,2011.
[4] Kusrini, “Konsep dan Aplikasi”,  Yogyakarta, Andi,2009.
[5] Kusrini&Luthfi,E.T.,”Algoritma Data Mining”,Yogyakarta,Andi Publishing, 2009.
[6] Siti Nurhayati,”Prediksi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Metode Support Vector Machine”, 2016.
[7] Khafiizh Hastuti,” Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif”,2015.
[8] Dwi Untari,”Data Mining Untuk Menganalisa Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non-Aktif Menggunakan Metode Decision Tree C4.5”,2015.
[9]   panduan akademik UNISAN,2011.
[10] Han, J., & Kamber, M., “Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann”, 2006.
[11] Gorunescu, Florin,”Data Mining: Concepts, Models, and Techniques”,Verlag Berli n Heidelberg : Springer, . 2011.