## SISTEM REKOMENDASI JURUSAN KULIAH BAGI CALON MAHASISWA
BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

## (Studi Kasus : Universitas Muhammadiyah Riau)
Annisa Ulfa 1) , Doni Winarso M.Kom 2) , Edo Arribe MMSi 3) .
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau email: 150402017@student.umri.ac.id
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau email: doniwinarso@umri.ac.id
3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau email: edoarribe@umri.ac.id

## Abstract
At the tertiary level, a person learns based on a particular field of expertise, so that the output of a tertiary  institution  is  expected  to  be  able  to  produce  quality  human  resources  in  accordance  with their  area  of  expertise.  Incorrect  in  choosing  college  majors  is  usually  due  to  lack  of  knowledge about the existing majors. So that the selection of majors must be done as early as possible with full consideration.  One  way  is  to  use  a  system  of  recommendation  for  the  selection  of  majors  for prospective  new  students  based  on  school  grades,  test  scores  and  school  majors  using  the  C4.5 algorithm. The purpose of this study is to produce a department majors recommendation system for prospective  new  students  using  the  C4.5  algorithm.  The  output  of  this  study  is  a  recommendation system for prospective new students who are still confused in determining their majors. The results of the C4.5 algorithm evaluation conducted using the Confusion matrix obtained an accuracy rate of 12%  and  an  error  of  88%.  This  shows  that  the  system  will  fail  to  make  recommendations accordingly because the data and variables used are not supportive but if the data or variables used support the system will be able to make recommendations correctly.
Keywords: C4.5, Decision Tree, Recommendations.

## Abstrak
Pada  tingkatan  perguruan  tinggi,  seseorang  belajar  berdasarkan  suatu  bidang  keahlian  tertentu, sehingga  output  dari  sebuah  perguruan  tinggi  diharapakan  mampu  menghasilkan  sumber  daya manusia yang berkualitas sesuai dengan bidang keahliannya. Salah dalam memilih jurusan kuliah biasanya  disebabkan  karena  kurangnya  pengetahuan  mengenai  jurusan  yang  ada.  Sehingga pemilihan  jurusan  harus  dilakukan  sedini  mungkin  dengan  penuh  pertimbangan.  Salah  satu  cara dengan  menggunakan  sistem  rekomendasi  pemilihan  jurusan  bagi  calon  mahasiswa  baru berdasarkan  nilai  sekolah,  nilai  tes  dan  jurusan  sekolah  menggunakan  algoritma  C4.5.  Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan suatu sisem rekomendasi jurusan kuliah bagi calon mahasiswa baru menggunakan algoritma C4.5. Luaran penelitian ini adalah sebuah sistem rekomendasi bagi calon mahasiswa baru yang masih kebingungan dalam menentukan jurusan kuliah. Hasil evaluasi algoritma C4.5 yang dilakukan dengan menggunakan confussion matrix diapatkan tingkat akurasi sebesar 12%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem akan gagal melakukan rekomendasi yang sesuai karena data dan variabel yang digunakan kurang mendukung namun apabila data maupun variabel yang digunakan mendukung maka sistem akan bisa melakukan rekomendasi dengan benar.
Keywords: C4.5, Decision Tree, Rekomendasi.

## PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  salah satu  institusi  pendidikan  yang  sangat  penting untuk  mencetak  tenaga  profesional.  Pada tingkatan  perguruan  tinggi,  seseorang  belajar
berdasarkan  suatu  bidang  keahlian  tertentu, sehingga output dari sebuah perguruan tinggi diharapakan  mampu  menghasilkan  sumber daya manusia yang berkualitas sesuai dengan bidang  keahliannya.  Berdasarkan  hal  diatas maka sangat penting bagi seorang mahasiswa
untuk  belajar  pada  bidang  keahlian  atau jurusan  yang  sesuai  dengan  bidang  minat, bakat dan kemampuannya (Niswatin, 2013)
Salah dalam memilih jurusan kuliah biasanya  disebabkan  karena  kurangnya pengetahuan  mengenai  jurusan  yang  ada, mengikuti  saran  dari  orangtua,  ikut-ikut teman,  gengsi,  atau  karena  tidak  ada  pilihan jurusan  yang  lain.  Hal  ini  akan  berdampak pada  proses  pembelajaran  selama  kuliah karena  kurang  mengerti  materi-materi  yang diberikan atau bahkan tidak menyukai materi perkuliahan tersebut yang akan mengakibatkan rendahnya indeks prestasi (IP) hingga terancam dikeluarkan ( DO-Drop Out ).
Sehingga  pemilihan  jurusan  harus dilakukan  sedini  mungkin  dengan  penuh pertimbangan.  Salah  memilih  jurusan  dapat menyebabkan kerugian yang besar bagi calon Mahasiswa  baru  di  masa  depan.  Oleh  karena itu,  calon  mahasiswa  baru  harus  mampu mengetahui  kemampuan  dan  minat  yang dimilikinya  (Fitriawanti,  Cholissodin,  & Dewi, 2018)
Universitas  Muhammadiyah  Riau adalah  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta yang  memiliki  banyak  jurusan,  sehingga calon mahasiswa baru yang ingin mendaftarkan dirinya kadang merasa kebingungan  dalam  menentukan  jurusan kuliah.  Akibatnya  banyak  yang  gagal  dalam masa perkuliahan.
Kegagalan  dalam  masa  perkuliahan ini dapat dilihat dari data mahasiswa yang di drop  out dari  tahun  2008  dimana  sebanyak 124  mahasiswa,  pada  tahun  2009  sebanyak 171  mahasiswa,  tahun  2010  sebanyak  271 mahasiswa,  tahun  2011  sebanyak  263 mahasiswa,  kemudian  pada  tahun  2012 sebanyak  256  mahasiswa,  tahun  2013 sebanyak  215  mahasiswa,  tahun  2014 sebanyak  204  mahasiswa  dan  pada  tahun 2015  sebanyak  93  mahasiswa  yang  di drop out.
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi calon  mahasiswa  yang  salah  dalam  memilih jurusan  ini  adalah  sistem  pengambilan keputusan  (SPK).  SPK  sifatnya  hanya membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menentukan  pilihan  dari  sekian  banyak alternatif berdasarkan kriteria dan pembobotan  yang  ditentukan,  bukan  sebagai pengganti  pengambil  keputusan  dalam
memutuskan  suatu  hal  (Winarso,  Nurita,  & Syahril,  2018).  Pohon  keputusan  ( Decision Tree )  merupakan  salah  satu  teknik  pada  data mining  untuk  menentukan  klasifikasi  yang dapat membantu pengambilan sebuah keputusan.  Algoritma  C4.5  adalah  teknik pemecah  masalah  berdasarkan  klasifikasi dengan karakteristik dimana proses penentuan berdasarkan  nilai entropy dan  nilai gain dari kemungkinan  setiap  kriteria  yang  kemudian akan  dilanjutkan  dengan  perangkingan  hasil keputusan. Kelebihan dari algoritma C4.5 ini memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan dapat diterima, menghasilkan pohon keputusan  yang  mudah  dimengerti  dan  dapat menangani  atribut-atribut  bertipe  diskret  dan numerik.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  dilakukan sebagai  pedoman  peneliti  untuk  mencapai hasil dan tujuan yang diharapkan.
Data  Mining  adalah  proses  yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang  terkait  dari  berbagai  database  besar. Data  mining  disisi  lain  adalah  kegiatan meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran besar.  Keluaran  dari  data  mining  ini  bisa dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan (Swastina, 2013).
Berikut  adalah  tahapan  dalam  data mining (Utama, Sihwi, & Doewes, 2014):
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  dan  pencarian  data  yang diperoleh dari Bagian Administrasi Akademik (BAAK) bagian Penerimaan Mahasiswa Baru di  Universitas  Muhammadiyah  Riau.  Data yang  diperoleh  berupa  daftar  penerimaan mahasiswa baru.
2. Seleksi Data
Seleksi data adalah pemilihan data penerimaan  mahasiswa  baru  berdasarkan atribut  atau  kriteria  yang  telah  ditentukan seperti  nilai  sekolah,  nilai  tes,  dan  jurusan sekolah asal.
3. Cleaning Data
Menghapus  data-data  yang  tidak  memenuhi atribut atau kriteria yang telah ditentukan.
4. Transformasi Data
Transformasi  data  adalah  proses  mengubah data kedalam bentuk atau format yang sesuai untuk  diproses  ke  dalam  perhitungan algoritma C4.5
5. Perhitungan Algoritma C4.5
Beberapa pengembangan yang
dilakukan  pada  C4.5  adalah  sebagai  berikut: dapat  mengatasi missing  value ,  dapat mengatasi continue data , dan prunning (Atma
&  Setyanto,  2018).  Tahapan  dalam  membuat sebuah Decision  Tree dalam  algoritma  C4.5, yaitu (Sirait & Hansun, 2017) :
1. Mempersiapkan data  training .  Data training  didapat  dari  data history yang pernah  terjadi  sebelumnya  dan  sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil dengan cara menghitung nilai gain dari  masing-masing  atribut.  Nilai gain yang paling tinggi akan menjadi akar yang pertama.  Sebelum  menghitung  nilai gain dari  atribut,  terlebih  dahulu  hitung  nilai entropy . 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑃𝑖 𝐿𝑜𝑔 3 𝑃𝑖 4 567
Keterangan: S = himpunan kasus
n = jumlah partisi S Pi = proporsi Si terhadap S 3. Kemudian  hitung  nilai gain dengan menggunakan rumus :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   < = 𝑆𝑖 𝑆 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 4 567 Keterangan:
S = himpunan kasus
A = fitur n = jumlah partisi atribut A |Si| = proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi  langkah  kedua  dan  langkah  ketiga sampai record terpartisi.
5. Proses decision tree akan berhenti ketika:
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
Pada algoritma C4.5 untuk
memperbaiki  informasi  dari gain dapat menggunakan gain ratio.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = ?@54(A,B)
ACD5EF4GH(A,B) dimana 𝑆 merupakan  ruang  ( sample )  data yang  digunakan  untuk training dan 𝐴 adalah atribut. 𝐺𝑎 ( 𝑆 , 𝐴 )  merupakan  informasi gain pada  atribut 𝐴 , SplitInfo adalah  nilai split information pada  atribut  yang  didapat  dari rumus sebagai berikut:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) = − ∑ A5 A 4 567 𝑙𝑜𝑔 3 A5 A
6. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  dibuat  setelah  melakukan perhitungan terhadap entropy dan information gain sehingga mendapatkan information gain tertinggi dan dilakukan secara berulang-ulang sampai  atribut  pohon  keputusan  tidak  bisa melakukan proses perhitungan kembali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  penerimaan  mahasiswa  baru  di Universitas Muhammadiyah Riau pada tahun 20181  yang  berjumlah  1877  data  mahasiswa dan  77  jenis  variabel,  maka  ditentukan variabel yang paling sesuai dalam merekomendasi jurusan bagi mahasiswa baru adalah  nilai  sekolah  (NS),  Jurusan  Sekolah (JS), dan Nilai Tes (NT).
Kemudian hitung Entropy dan Information Gain untuk setiap atribut. Untuk
lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Kemudian hitung juga SplitInfo dan Gain Ratio untuk  setiap  atribut.  Selanjutnya  pilih atribut  yang  memiliki Gain  Ratio paling tinggi untuk dijadikan root node . Untuk lebih
Gambar 1 Perhitungan Entropy dan Information Gain
Gambar 2 Perhitungan SplitInfo dan Gain Ratio
Author : Annisa Ulfa 1) , Doni Winarso M.Kom 2) , Edo Arribe MMSi 3)
jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Dari  100  data  uji  didapatlah  hanya  12 data yang memiliki hasil rekomendasi sesuai. Kemudian dapat ditentukan nilai keberhasilan sistem sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 3 + 2 + 7 100 𝑥 100% = 12%
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑖 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 =  100% −  12% = 88% Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan hasil akurasi dari sistem sebesar 12% dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix dan persentasi error sebesar 88%.
Dari  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah sistem rekomendasi jurusan kuliah bagi calon mahasiswa baru dengan kecocokan
rekomendasi  hanya  sebesar  12%.  Nilai kecocokan rekomendasi ini rendah
disebabkan  karena  variabel  data  yang digunakan kurang mendukung. Di Universitas Muhammadiyah
Riau sendiri belum melakukan  tes  minat  dan  bakat  atau  tes  IQ yang cukup pada calon mahasiswa baru ketika melakukan pendaftaran kuliah dan juga belum ada syarat-syarat atau ketentuan yang berlaku untuk calon mahasiswa yang ingin melakukan lintas  jurusan.  Sehingga  calon  mahasiswa yang  berasal  dari  jurusan  apapun  di sekolahnya  dapat  memasuki  jurusan  apapun yang  diinginkannya  yang  mengakibatkan rendahnya hasil kecocokan sistem rekomendasi ini.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  rekomendasi  jurusan  bagi mahasiswa baru menggunakan algoritma  C4.5  ini  menghasilkan akurasi sebesar 12% dan error sebesar 80%.
2. Data  yang  digunakan  tidak  sesuai dalam  merekomendasikan  jurusan kuliah  menggunakan  algoritam  C4.5. Hal ini dikarenakan data yang kurang relevan,  misalnya  calon  mahasiswa yang jurusan asal sekolahnya ekonomi,  namun  ketika  mendaftar  di UMRI  di  jurusan  keperawatan,  calon mahasiswa  tersebut  tetap  diterima. Sistem  ini  dapat  digunakan  apabila
datanya  relevan  antara  input  dan outputnya.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan untuk penelitian lanjutan yang terkait dengan penelitian ini adalah:
1. Diharapkan  dapat  mengembangkan sistem  ini  menggunakan  model klasifikasi  data  mining  lain  atau dengan  melakukan  perbandingan metode.
2. Diharapkan  dapat  menganalisa  ulang data  dengan  menggunakan  atribut selain  nilai  sekolah,  nilai  tes,  dan jurusan sekolah, tetapi bisa ditambahkan  dengan  nilai  sekolah IPA,  nilai  sekolah  IPS,  nilai  sekolah matematika,  atau  data  minat  bakat dan  tes  IQ  agar  mendapatkan  hasil yang lebih baik.
3. Diharapkan dapat melakukan pengolahan  data  menggunakan tools lain selain Weka.

## TERIMA KASIH
Selama  pelaksanaan  dan  pengerjaan laporan  ini,  penulis  mendapatkan  banyak pengetahuan, pengalaman, bimbingan, dukungan  dan  juga  arahan  dari  semua  pihak yang  telah  membantu  hingga  penulisan laporan  ini  dapat  diselesaikan.  Untuk  itu, penulis  ingin  menyampaikan  ucapan  terima kasih kepada:
1. Bapak  DR.  Mubarak,  M.Si.  selaku Rektor  Universitas  Muhammadiyah Riau.
2. Bapak Harun Mukhtar, M.Kom. selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer.
3. Bapak  Doni  Winarso,  M.Kom  selaku Ketua  Prodi  Sistem  Informasi  dan Dosen  Pembimbing  I  yang  telah memberikan  pengarahan,  bimbingan, saran  serta  dorongan  yang  sangat berarti kepada penulis dalam menyusun laporan ini.
4. Bapak  Edo  Arribe,  S.Kom.,  MMSI. selaku  Dosen  Pembimbing  II  yang telah  memberikan  bimbingan,  dan arahan kepada penulis dalam menyusun laporan ini.
5. Bapak/Ibu  dosen  serta  staf  pegawai Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Muhammadiyah  Riau  yang  telah memberikan pengetahuan yang
bermanfaat  selama  saya  melakukan perkuliahan.
6. Bapak/Ibu Pimpinan Universitas Muhammadiyah Riau telah memberikan  izin  kepada  saya  untuk melakukan  penelitian  di  Universitas
Muhammadiyah Riau.
7. Orangtua  serta  keluarga  yang  terus memberikan  doa  dan  dorongan  serta semangat sehingga saya dapat menyelesaikan skripsi ini.
8. Rekan-rekan  seperjuangan  Program Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Muhammadiyah
Riau.

## DAFTAR PUSTAKA
Atma, Y. D., & Setyanto, A. (2018). Perbandingan Algoritma C4.5 dan K- NN dalam Identifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out. Metik Jurnal , 2 (2).
Fitriawanti, R., Cholissodin, I., & Dewi, R. K. (2018). Klasifikasi dan Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Pelajar SMA Menggunakan Algoritme Naïve Bayes - WP . 2 (11), 4914–4922.
Niswatin, R. K. (2013). Sistem pendukung keputusan penempatan jurusan mahasiswa baru menggunakan metode K-Nearest Neighbor . 1 (1), 55–67.
Sirait, G., & Hansun, S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Prodi di Universitas dengan Algoritma C4.5. Jurnal Teknik Dan Ilmu Komputer , 6 , 357–365.
Swastina, L. (2013). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa. Jurnal Gema Aktualita ,
2 (1).
Utama, T. D., Sihwi, S. W., & Doewes, A. (2014). Implementasi Algoritma Iterative Dichotomiser 3 Pada Penyeleksian Program Mahasiswa Wirausaha. JURNAL ITSMART , 3 (2), 74–83. Winarso, D., Nurita, F., & Syahril. (2018). Penerapan Metode Weigth Product untuk Rekomendasi Penempatan Praktek Kerja Industri. Jurnal Resti , 2 (2), 566–571.