IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS: UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU)

## Siska Haryati, Aji Sudarsono, Eko Suryana
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139

## ABSTRAK
The  purpose  of  this  study  is  to  use  the  C4.5  decision  tree  algorithm-based  and  implemented  into  an  application  that RapidMiner  is  expected  to  improve  the  accuracy  of  the  analysis  of  the  study  period  the  student.  This  research  was conducted  at  the  Dehasen  University  of  Bengkulu.  In  the  study  discussed  by  monitoring  the  results  of  studies  at  the university in the  form of the GPA and the  number of credits that  have  not been accurate for determining a student to graduate  on  time  or  not.  In  this  study  was  to  classify  the  grading  of  student  used  data  mining  techniques  with  C4.5 algorithms and implemented into Rapid Miner, it aims to see the results of the development can graduate on time or not. From the research results prove that the algorithm C4.5 is more accurate than analysis conducted by  analyst’s students. This is evidenced by the results of the evaluation study found C4.5 algorithms capable of analyzing the punctuality of students completing their study.
Keyword: Data mining, C4.5 Algorithm

## INTISARI
Tujuan dari penelitian ini adalah dengan menggunakan pohon keputusan berbasis algoritma C4.5 dan dimplementasikan ke  suatu  aplikasi  yaitu  RapidMiner  diharapkan  dapat  meningkatkan  keakuratan  analisa  masa  studi  mahasiswa.  Pada penelitian dibahas dengan memantau hasil belajar di universitas berupa nilai IPK dan Jumlah SKS yang belum akurat untuk  menentukan  seorang  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  atau  tidak.  Pada  Penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan kelululan mahasiswa digunakan teknik data mining dengan algoritma C4.5 dan diImplementasikan ke Rapid Miner, hal tersebut bertujuan untuk melihat hasil perkembangan mahasiswa apakah dapat lulus tepat waktu atau tidak. Dari hasil penelitian terbukti bahwa algoritma C4.5 lebih akurat dibandingkan analisa yang dilakukan oleh analis mahasiswa. Hal ini  dibuktikan  dengan  hasil  evaluasi  penelitian  bahwa  algoritma  C4.5  mampu  menganalisa  tingkat  ketepatan  waktu mahasiswa menyelesaikan masa studinya.
Kata Kunci: Data mining, Algoritma C4.5

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  pengetahuan  dan  teknologi beserta  aplikasinya  disegala  bidang  tidak  bisa  lepas dari  perangkat  komputer.  Penggunaan  komputer sudah  menjangkau  hampir  segala  bidang  dalam aktivitas kehidupan manusia, baik dalam lingkungan pendidikan, organisasi, perusahaan maupun masyarakat  umum.  Penggunaan  komputer  terbukti banyak  membantu  kita  dalam  melakukan  pekerjaan dengan  lebih  baik.  Didalam  suatu  Universitas penggunaan komputer.
Kebutuhan  akan  layanan  informasi  sangatlah penting,  melalui  aplikasi  yang  menggunakan  data mining dapat mempermudah dalam proses memprediksi masa studi mahasiswa.
Semakin  ketatnya  persaingan  mahasiswa  dalam mendapatkan lapangan pekerjaann menuntut ilmu di perguruan  tinggi  menghasilkan  sarjana  yang berkualitas  dam  memiliki  daya  saing.  Untuk  itu, setiap  perguruan  tinggi  selalu  melakukan  evaluasi performansi  mahasiswa.  Hasil  evaluasi  tersebut
disimpan  dalam  basis  data  akademik.  Data  tersebut dapat digunakan untuk sebagai pendukung keputusan oleh manajemen perguruan tinggi. Salah satu variabel indikator efisiensi proses pendidikan adalah informsasi mengenai lama masa studi mahasiswa.
Pertumbuhan  yang  sangat  pesat  dari  akumulasi data  telah  menciptakan  kondisi  kaya  akan  data  tapi minim informasi. Data Mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat mengatasi kondisi  tersebut.  Data  Mining  sendiri  memiliki beberapa  teknik  salah  satunya  klasifikasi.  Teknik klasifikasi terdiri beberapa metode, dan dicision tree adalah  bagian  dari  metode  klasifikasi.  Kemudian metode  dicision  tree  memiliki  algoritma,  algoritma C4.5 adalah salah satu dari algoritma yang memiliki dicision tree.
Program  Sarjana  (S1)  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Dehasen  Bengkulu  adalah  program pendidikan akademik setelah pendidikan menengah,
yang  memiliki  beban  sekurang-kurangnya  144 (sesuaikan  pada  kampus)  (seratus  empat  puluh empat) sks (satuan kredit semester) yang dijadwalkan untuk 8 (delapan) semester dan dapat ditempuh dalam waktu kurang dari 8 (delapan) semester paling lama 14  (empat  belas)  semester.  Hal  ini  menunjukan bahwa  masih  banyak  mahasiswa  Program  Sarjana (S1)  regular  Fakultas  Ilmu  Komputer  yang menempuh  lama  studi  dari  8  semester  dari  yang dijadwalkan 8 semester.
Pada  penilitian  ini  dibuat  suatu  Aplikasi  data mining  dengan  algoritma  C4.5  guna  untuk menganalisis  kemungkinan  mahasiswa  lulus  lebih dari  8  semester  dengan  melakukan  klasifikasi  dari kumpulan data mahasiswa yang telah lulus.
Universitas  Dehasen  Bengkulu  merupakan  salah satu Universitas yang ada dibengkulu yang bergerak pada  bidang  pendidikan.  Untuk  memprediksi  masa studi  mahasiswa  selama  ini  masih  berdasarkan perkiraan saja, belum diperhitungkan secara tepat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A) Pengertian Implementasi
Browne  dan  Wildavsky  (dalam  Nurdin  dan
Usman, 2004:70)
mengemukakan bahwa ”implementasi adalah perluasan aktivitas yang saling menyesuaikan”.  Pengertian  implementasi  sebagai aktivitas yang saling menyesuaikan.
Setelah  sistem  informasi  yang  baru  dirancang, sistem  tersebut  harus  diimplementasikan  sebagai sistem  kerja,  dan  dipelihara  agar  dapat  berrjalan dengan  baik.  Proses  implementasi  yang  akan  kita bahas dalam bagian ini adalah kelanjutan dari tahap investigasi,  analis,  dan  desain  siklus  pengembangan sistem yang kita bahas. Implementasi adalah langkah yang vital dalam pengembangan teknologi informasi untuk  mendukung  karyawan,  pelanggan,  dan  pihak- pihak yang berkepentingan lainnya.
B) Pengertian Data Mining Tan (2006:2) mendefinisikan data mining sebagai proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang membantu dalam pengambilan keputusan. Istilah data mining  kadang  disebut  juga knowledge  discovery . (Eko Prasetyo, 2012:2)
Salah satu teknik yang dibuat dalam data mining adalah adalah bagaimanana menelusuri data yang ada untuk  membangun  sebuah  model,  kemudian menggunakan  model  tersebut  agar  dapat  mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Kebutuhan untuk prediksi juga dapat
memanfaatkan  teknik  ini.  Dalam data  mining , pengelompokan data juga bisa dilakukan. Tujuannya adalah  agar  kita  dapat  mengetahui  pola  universal data-data yang ada. Anomali data transaksi juga perlu dideteksi  untuk  dapat  mengetahui  tindak  lanjut berikutnya  yang  dapat  diambil.  Semua  hal  tersebut bertujuan mendukung kegiatan operasional perusahaan  sehingga  tujuan  akhir  perusahaan diharapkan dapat tercapai.
Data  mining  merupakan  bagian  dari  proses Knowledge  Discovery  from  Data  (KDD).  Dibawah ini digambarkan skema dari proses KDD.
Gambar 1 . Data mining sebagai dari proses knowledge discovery (sumber gambar: Data mining concept and tehniques, Han & Kamber).
Gambar  1  menunjukkan  proses  penjelajahan pengetahuan  dimulai  dari  beberapa database dilakukan  proses cleaning dan integration sehingga menghasilkan data  warehouse. Dilakukan  proses selection dan transformation yang kemudian disebut sebagai data  mining hingga  menemukan  pola  dan memperoleh pengetahuan dari data ( knowledge ).
Terdapat beberapa teknik data mining yang sering disebut-sebut  dalam  literatur.  Namun  ada  3  teknik data mining yang populer (Santosa 1999), yaitu:

## 1) Association Rule Mining
Association  Rule  mining  adalah  teknik  mining untuk menemukan asosiatif antara kombinasi atribut. Contoh dari aturan asosiatif dari analisa pembelian di
suatu  pasar  swalayan  dapat  mengatur  penempatan barangnya  atau  merancang  strategi  pemasaran dengan  memakai  kupon  diskon  untuk  kombinasi barang tertentu.

## 2) Clustering
Berbeda  dengan association rule mining dan klasifikasi  dimana  kelas  data  telah  ditentukan sebelumnya, clustering dapat dipakai untuk memberikan  label  pada  kelas  data  yang  belum diketahui.  Karena  itu clustering sering  digolongkan sebagai  metode unsupervised learning .  Prinsip clustring adalah  memaksimalkan  kesamaan  antar cluster . Clustering dapat  dilakukan  pada  data  yang memiliki  beberapa  atribut  yang  dipetakan  sebagai ruang multidimensi.

## 3) Klasifikasi
Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori.  Sebagai contoh, penggolongan  pendapatan dapat  dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu pendapatan  tinggi,  pendapatan  sedang,  pendapatan rendah.

## C) Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode klasifikasi  yang  paling  populer  karena  mudah  di interperensi manusia. Pohon keputusan adalah model prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur berhirarki.  Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan- aturan  keputusan.  Data  dalam  pohon  keputusan biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan atribut  dan  record.  Atribut  menyatakan  suatu parameter  yang  dibuat  sebagai  kriteria  dalam pembentukan tree. Misalkan untuk menentukan main tenis,  kriteria  yang  digunakan  adalah  cuaca,  angin, iklim dan temperatur.
Manfaat  utama  menggunakan  pohon  keputusan adalah kemampuannya untuk membreak downproses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel  sehingga  pengambilan  keputusan  akan menjadi lebih menginterprestasikan solusi
permasalahan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input dengan  sebuat  variabel  target.  Pohon  keputusan memadukan  antara  eksplorasi  data  dan  pemodelan sehingga  sangat  bagus  sebagai  langkah  awal pemodelan  bahkan  ketika  dijadikan  sebagai  model akhir dari beberapa teknik lain.

## D) Algoritma C4.5
Pohon  keputusan  mirip  sebuah  struktur  pohon dimna  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.
Algoritma C4.5 dan pohon keputusan merupakan dua  model  yang  tak  terpisahkan,  karena  untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan,  dibutuhkan algoritma  C4.5.Di  akhir  tahun  1970  hingga  di  awal tahun  1980-an,  J.Ross  Quinlann  seorang  peniliti  di bidang mesin pembelajaran mengembangkan sebuah model  pohon  keputusan  yang  dinamakan  ID3 (Iterative  Dichotomiser),  walaupun  sebenarnya proyek ini telah dibuat sebelumnya oleh E.B.Hunt, J. Marin,  dan  P.T.Stone.  Kemudian  Quinlan  membuat algoritma  dari  pengembangan  ID3  yang  dinamakan C4.5 yang berbasis supervised learning.
Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat  sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 (Kusrini & Lutfhi, 2009), yaitu:
1) Menyiapkan data training. Data training biasnya dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya dan  sudah  dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas tertentu.
2) Menentukan akar dari pohon . akar akan diambil dari atibut 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 yaitu:
   n 1 i 2 pi log * pi - (S) Entropy
Keterangan: S : himpunan kasus
A : atribut
n : jumlah partisi S
pi : proporsi dari Si terhadap S
3) Kemudian  hitung  nilai  Gain  dengan  metode information gain:
   n 1 i Entropy * s si - (S) Entropy A) (S, Gain
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut
n : jumlah partisi atribut A |Si|  : jumlah kasus pada partisi ke-i
|S|  : jumlah kasus dalam S
4) Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua  semua  tupel terpartisi.
5) Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti saat:
a) Semua  tupel  dalma  node  N  mendapat  kelas yang sama.
b) Tidak  ada  atribut  di  dalam  tupel  yang dipartisi lagi.
c) Tidak ada tupel di dalam cabang yang kosong
E) Klasifikasi Rule Based
Rule based atau  algoritma  berbasis  aturan merupakan  cara  terbaik  untuk  merepresentasikan sejumlah bit data atau pengetahuan (Han & Kamber, 2006). Rule based biasanya dituliskan dalam bentuk logika IF-THEN atau jika dibuat persamaannya yaitu: IF  condition  THEN  conlusion contoh  sebuah rule yaitu:
IF  age  =  youth  AND  student  =  yes  THEN buys_computer = yes
Pernyataan  IF  dari  persamaan  di  atas  dikenal sebagai rule antecedent atau precondition sedangkan pernyataan THEN disebut sebagai rule consequent . Dalam rule antecedent biasanya menyertakan satu atau lebih atribut (misalnya atribut age dan student ) dan  menggunakan  logika  AND  jika  menggunakan lebih  dari  satu  atribut.  Rule  consequentmerupakan prediksi kelas, dalam contoh di atas prediksinya yaitu membeli komputer atau buys_computer = yes (Han & Kamber, 2006).
Aturan-aturan dalam rule based dapat diturunkan dari  pohon  keputusan  yang  telah  terbentuk.  Karena pohon  keputuan  yang  besar,  terkadang  sulit  untuk menginterpretasikan pohon bentuk keputusan (Han & Kamber, 2006). Agar pohon keputusan ini dapat lebih mudah  dipahami  oleh  manusia,  maka  perlu diinterpretasikan  dalam  bentuk  aturan-aturan  atau rule based .
Dalam  kasus  ini  tidak  digunakan  logika  OR, karenaaturan-aturan diekstraksi langsung dari pohon keputusan  yang  disebut  mutually exclusive dan exhaustive .  Dengan mutually exclusive artinya  tidak ada aturan yang berbenturan atau konflik karena tidak
boleh  ada  dua  aturan  dalamdalam  tupel  yang  sama. Sedangkan  exhaustive  artinya  dalam  satu  set  aturan merupakan  kombinasi  nilai  yang  mungkin,  artinya setiap aturan pasti menggambarkan kombinasi atribut dan nilai yang mungkin (Han & Kamber, 2006).

## F) Rapid Miner
Rapid  Miner  merupakan  perangkat  lunak  yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institute  of Technologi  Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari  rapid-i.com  dengan  tampilan  GUI  ( Graphical User  Interface )  sehingga  memudahkan  pengguna dalam  menggunakan  perangkat  lunak  ini.  Perangkat lunak  ini  bersifat open source  dan  dibuat  dengan menggunakan  program  Java  di  bawah  lisensi GNU Public Licence dan Rapid Miner dapat dijalankan di sistem  operasi  manapun.  Dengan  menggunakan Rapid  Miner,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding khusus,  karena  semua  fasilits  sudah  disediakan. Rapid  Miner  dikhususkan  untuk  penggunaan  data mining.  Model  yang  disediakan  juga  cukup  banyak dan  lengkap,  seperti  Model  Bayesian,  Modelling, Tree Induction, Neural Network dan lain-lain.
Banyak metode yang disediakan oleh Rapid Miner mulai dari kllasifikasi, klustering, asosiassi dan lain- lain. Jika tidak ada model atau model alogoritma yang tidak ada dalam Weka, pengguna boleh menambahkan modul lain, karena weka bersifat open source, jadi  siapapun  dapat  ikut  mengembangkan perangkat lunak ini.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A) Hardware dan Software
Hardware atau  lebih  dikenal  dengan  perangkat keras adalah peralatan fisik dari komputer yang dapat dilihat,  dipegan,  ataupun  dipindahkan.  (Supriyanto, 2008: 87). Hardware yang digunakan untuk membuat penelitian ini adalah:
1) Laptop dengan processor intel Core i3
2) Memory RAM 2 GB
3) Hardisk
4) Mouse 5) Modem
6) Printer Cannon IP 2700
Software adalah  suatu  program  yang  berisi instruksi-intruksi yang ditulis dalam bahasa komputer yang dimengerti oleh hardware komputer. (Supriyanto,  2008:2).  Software  yang  digunakan untuk membuat laporan ini adalah:
1) Sistem Operasi Windows Seven Ultimate
2) Rapid Miner5
3) Microsoft Office 2007

## B) Analisis Sistem
Analisa  sistem  adalah  penguraian  dari  sistem informasi  kedalam  bagian  komponennya  dengan maksud  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi permasalahan-permasalahan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.  Analisa  sistem  merupakan tahap  awal  dala  perancangan  dan  pengembangan sebuah  sistem  yang  akan  dirancang,  karena  tahap inilah  akan  diukur  dan  dieavakuasi  tentang  kinerja dari  sistem  yang  dirancang.  Identifikasi  terhadap masalah  yang  ada  dan  langkah-langkah  untuk kebutuhan perancangan yang diharapkan.
Dalam melakukan analisis sistem terlebih dahulu harus  mengetahui  dan  memahami  sistem,  untuk menganalisa sistem diperlukan data dari sistem untuk dianalisa. Data yang  diperlukan adalah hal-hal yang diperlukan  untuk  definisi  data.  Analisa  data merupakan  tahap  untuk  melakukan  penganalisaan terhadap data-data yang dibutuhkan untuk perancangan sistem yang akan dibuat, dalam hal ini penulis mengambil data dari survei yang berhubungan dengan tema penelitian, untuk mencari informasi  menyusun  teori-teori  yang  berhubungan dengan  dengan  pembahasan  sehingga  terjadi perpaduan komplek antara satu dengan yang lainnya.
Dari hasil pra penelitian yang dilakukan diketahui bahwa sistem yang sudah berjalan dan digunakan saat ini masih manual. Pengelompok-kan dalam memprediksi masa studi mahasiswa tepat waktu atau tidak tepat waktu guna untuk  menambahkan tingkat kualitas mahasiswa tersebut.
Ada  beberapa  tahap  yang  dilakukan  dalam melakukan  eksprimen  ini,  penulis  menggunakan model Cross-Standard  Indudtry  For  Data  Mining (CRISP-DM)  (LAROSE,  2005)  yang  terdiri  dari  6 tahap, yaitu:
1) Bussines / Research Understanding Phase
2) Data Understanding Phase (Fase Pemahaman
Data)
3) Data Preparation Phase (Fase Pengolahan Data)
4) Modeling Phase (Fase Permodelan)
5) Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
6) Deplooyment Phase (Fase Penyebaran)
Keenam tahap tersebut disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap CRISP-DM ( Cross Industry standard process for data mining )
Ada  beberapa  tahap  dalam  menggunakan  Rapid Miner:
1) Untuk  menganalisa,  dibutuhkan  data  training. Data  tarining  yang  akan  dimasukkan  kedalam Rapid  Miner  bisa  dalam  format  .csv,  .xls,  .mdb dan  laini-lain.  Data  yang  digunakan  penulis adalah data dalam format .csv.
2) Buka  program  Rapid  Miner,  kemudian  akan muncul tampilan awal. Untuk memasukkan data training  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  pilih menu File – Import Data – Import CSV file.
3) Tampilan  jendela  Data  wizard  dengan  total  5 langkah. Pada langkah ke-1 ini tentukan nama file yang  berisi  data  training  dalam  direktori kemudian pilih Next
4) Data  training  yang  sebelumnya  disimpan,  akan tersimpan otomatis ke dalam Repositories. Pilih tab  Repositories  –  NewLocalRepository  – data_training.  Geser  data_training  ke  area  Main Process.  Untuk  menambahkan  model,  pilih  tab Operators- Modelling-Classification and Regression-Tree Induction-Decision Tree. Geser Decision  Tree  ke  area  Main  Process  dan hubungkan
5) Untuk melihat hasilnya, pilih process – Run maka akan tampil hasil berupa pohon keputusan.

## C) Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  dari  penelitian  ini,  dimulai dari problem (permasalahan) analisa masa studi yang tidak  akurat  kemudian  dibbuat approach (model) yaitu algoritma C4.5 untuk memecahkan permasalahan.  Untuk  mengem-bangkan  aplikasi ( develovment )  berdasarkan  model  yang  dibuat, digunakan  Rapid  Miner.  Tahap  berikutnya  yaitu
implementation ( implementasi ), pada tahap ini objek implementasi  dilakukan  pada  mahasiswa,  teknik sampling  menggunakan random  sample ,  dan  desain eksprimennya  digunakan  CRISP-DM.  Kerangka pemikiran  dalam  penelitian  ini  disajikan  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Kerangka Pemikiran

## D) Pengijian Sistem
Pengujian  Sistem  digunakan  untuk  memproses kebenaran  data.  Untuk  pengujian  data  maka  dibuat perancangan pengujian menggunakan aplikasi Rapid Miner 5 dan database mahasiswa. Pengujian tersebut dilakukan  secara  langsung  di  Universitas  Dehasen Bengkulu.
Penelitian  ini  mengunakan  pengujian White  box testing . White  box testing  adalah  pengujian  yang didasarkan pada pengecekan terhadap detail perancangan,  menggunakan  struktur  kontrol  dari desain  program  secara  procedural  untuk  membagi pengujian ke dalam beberapa kasus pengujian. Secara sekilas  dapat  diambil  kesimpulan  white  box  testing merupakan  petunjuk  untuk  mendapatkan  program yang benar secara 100%.
Pengujian white box bertujuan untuk:
1) mengetahui  cara  kerja  suatu  perangkat  lunak secara internal.
2) menjamin operasi-operasi internal sesuai dengan spesifikasi  yang  telah  ditetapkan  dengan menggunakan struktur kendali dari prosedur yang dirancang.
Pelaksanaan pengujian white box:
1. Menjamim  seluruh  independent  path  dieksekusi paling  sedikit  satu  kali.  Independent  path  adalah jalur  dalam  program  yang  menunjukkan  paling sedikit  satu  kumpulan  proses  ataupun  kondisi baru.
2. Menjalani logical decision pada sisi dan false.
3. Mengeksekusi  pengulangan  (looping)  dalam batas-batas yang ditentukan.
4. Menguji struktur data internal. Berdasarkan  konsep  pengujian; White box ( structural ) testing / glass box testing :  memeriksa kalkulasi  internal  path  untuk  mengidentifikasi kesalahan.
Langkah-langkah white box:
1.  Mendefinisikan semua alur logika 2.  Membangun  kasus  untuk  digunakan  dalam pengujian 3. Melakukan pengujian IV. PEMBAHASAN

## A) Validasi dan Evaluasi
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisa prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  menerapkan teknik  klasifikasi  data  mining  dengan  algoritma decision  tree  C4.5 .  Pada  tahap  pengujian  model  ini data  yang  digunakan  telah  melewati  tahap preprocessing. Desain  model  yang  akan  digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.
1) Retreiving data :  Operator  ini  digunakan  untuk mengimport  dataset  yang  akan  digunakan,  pada penelitian ini data diimport dari File csv.
2) Validation :  Metode validation yang  digunakan dalam penelitian ini adalah teknik sampling.
3) ID3: Metode algoritma yang digunakan
4) Decision tree: Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini.
5) Apply Model: Operator yang digunakan metoden yang digunakan dalam penelitian ini C4.5.
6) Performance :  Operator  yang  digunakan  untuk mengukur performance akurasi dari model.
Gambar 4. Desain Model Metode C4.5
Gambar 5. Model Confusion Matrix
Pengujian  akan  dilakukan  dari  populasi  data training.  Jumlah  data  trainig  yang  akan  digunakan sebanyak  83  dengan  tingkat  kesalahan  5%  baik prediksi  tepat  waktu  dan  data  prediksi  tidak  tepat waktu secara acak ( simple random sampling).
Dillihat  dari  hasil  masing–masing  metode penyeleksian atribut, hasilnya menunjukkan kesamaan. Dari hasil pengujian diatas akan dievaluasi tingkat  akurasinya  menggunakkan  model  yaitu menggunkan confusion matrix .

## B) Evaluasi model confusion matrix
Evaluasi ini menggunakan tabel seperti matrix di bawah ini:
C1 C2 C1 C2 true positives false positives False negatives Truenegatives
Sedangkan untuk model confusion matrix ditunjukkan pada gambar 5.
True positives merupakan tupel positif didata set yang  diklasifikasikan  positif. True  negatives merupakan  tupel  negatif  di  data  set  yang diklasifikasikan negatif. False positives adalah tupel positif  didata  set  yang  diklasifikasikan  negatif sedangkan false  negatives merupakan  jumlah  tupel negatif  yang  diklasifikasikan  positif.  Kemudian masukan data uji yang ada kedalam model confusion matrix .
Setelah  data  diuji  dimasukan  kedalam confusion matrix ,  hitung  nilai-nilai  yang  telah  dimasukan tersebut untuk dihitung jumlah sensitivity, specificity, precison dan accuracy.  Sensitivity digunakan  untuk membandingkan  jumlah true  positives terhadap jumlah  tupel  yang positives sedangkan specificity adalah perbandinagn jumlah true negatives terhadap jumlah tupel yang negatives .
Terlihat  pada  gambar  di  bawah  ini  yang menunjukan  niali accuracy , recall ,  dan precision yang  dihasilkan  oleh  Rapid  Miner  menggunakan model confusion matrix:

## C) Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  di  Universitas  Dehasen  Bengkulu  yang dilakukan  penulis  dapat  diketahui  bahwa  terdapat kelebihan  dan  kekurangan  dari  sistem  lama  dan sistem baru tersebut.
Dengan  menggunakan  sistem  lama,  masih menggunakan sistem perkiraan saja sehingga tingkat kesalahan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  atau  tidak  masih  besar.
Sedangkan dengan menggunakan teknik data mining ini tingkat kesalahan dalam memprediksi masa studi mahasiswa tersebut lulus tepat waktu atau tidak dapat dikurangi dengan tingkat kesalahan 5 % .
Dengan menggunakan sistem lama,  pengambilan keputusannya masih kompleks dan global. Sedangkan setelah menggunakan sistem baru daerah pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya  kompleks dan sangat global, dapatndiubah menjadi lebih simpel dan spesifik.
Dengan  menggunakan  sistem  lama,  seorang penguji  masih  kesulitan  dalam  menganalisis  untuk mengestimasikan  baik  itu  distribusi  dimensi  tinggi ataupun  parameter  tertentu  dari  distribusi  kelas tersebut.  Sedangkan  dengan  sistem  baru,  dalam analisis,  dengan  kriteria  dan  kelas  yang  jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu untuk mengestimasikan  baik  itu  distribusi  dimensi  tinggi ataupun  parameter  tertentu  dari  distribusi  kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya  permasalahan  ini  dengan  menggunakan criteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
Dengan  menggunakan  sistem  lama,  membutuhkan waktu  lama  dalam  penentuan  keputusan.  Sedangkan dengan  sistem  baru  waktu  yang  diperlukan  dalam penentuan  keputusan  lebih  cepat  dengan  menggunakan teknik data mining tersebut.

## V. PENUTUP
Dalam penelitian ini yang berjudul “Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algotitma  C4.5  (Studi Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),  penulis menerapkan  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan sepuluh  parameter  yaitu  NPM,  Nama  Mahasiswa, Semester, Prodi, Jenjang Pendidikan, Jenis Kelamin, IPK, dan Jumlah SKS. Kemudian untuk pengolahan data penulis menggunakan aplikasi pada Rapid Miner 5. Dari hasil penelitian terbukti bahwa algoritma C4.5 lebih  akurat  dibandingkan  analisa  yang  dilakukan oleh  analis  mahasiswa.  Hal  ini  dibuktikan  dengan hasil  evaluasi  penelitian  bahwa  algoritma  C4.5 mampu  menganalisa  tingkat  ketepatan  waktu mahasiswa menyelesaikan masa studinya.
Walaupun  model  algoritma  C4.5  sudah diterapkan dan berjalan dengan baik di dalam sistem, namun  ada  hal  yang  harus  ditambahkan  untuk menambah akurasi algoritma C4.5, yaitu:
1) Melakukan pruning terhadap  algoritma  C4.5 sehingga pohon yang terbentuk tidak terlalu besar bahkan  mungkin  untuk  jumlah  data  yang  besar sekalipun.  Ini  dilakukan  untuk  mengefisienkan
kinerja  dari  algoritma  C4.5  tanpa  mengurangi keakuratannya.
2) Pada  riset  selanjutnya  dapat  digunakan  metode seleksi atribut yang lain seperti Chi-Square untuk ketepatan penyeleksian atribut.
3) Menerapkan  algoritma  C4.5  kedalam  data  yang lebih besar untuk menguji akurasi algoritma

## DAFTAR PUSTAKA
Firmansyah, (2011). Penerapan Algoritma
Klasifikasi  C4.5  Untuk  Penentuan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Koperasi. Jakarta.  56
Halaman
Han  &  Kamber,  (2006). Data  Mining  Concept  and Thenique. Morgan Kaufffman.San Fransisco.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data Mining. Yogyakarta: Andi Publishing.
Prasetyo,  Eko,  (2012). Data  Mining, Andi Yogyakarta, 356 Halaman.
Romi,  Satriyono,  (2012).  Rapid  Miner.  Udinus. Jakarta.
Sugiyanto. (2010). Metode Penelitian. Intan Permata. Jogjakarta.
Sutanta, Edhy, 2005, Pengantar Teknologi Informasi , Graha Ilmu.Yogyakarta,. 611 halaman.
Supriyanto,  (2011). Pengenalan  Komputer .  Graha Ilmu. Yogyakarta