Teorema : Teori dan Riset Matematika , 7 (1), 101 – 116, Maret 2022 p-ISSN 2541-0660, e-ISSN 2597-7237 © 2022 https://jurnal.unigal.ac.id/index.php/teorema/article/view/6692

## IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 DALAM MENGANALISA KELAYAKAN PENERIMA KERINGANAN UKT MAHASISWA ITK
Rizkya Nur Amalda 1 , Nashrul Millah 2 , Irma Fitria 3 1,3 Institut Teknologi Kalimantan, Jl. Soekarno-Hatta KM. 15, Balikpapan, Kalimantan Timur, Indonesia
2 Universitas Airlangga, Jl. Mulyorejo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia Email: rizkiaalda9@gmail.com

## ABSTRACT
The COVID-19 is not only detrimental in terms of health, but also weakens various sectors in Indonesia, especially the economic sector. Government policies that limit public activities have an impact on weakening economic activity. This can  be  in  line  with  the  number  of  UKT  (Single  Tuition  Fee)  appeals  from  Kalimantan  Institute  of  Technology  (ITK) students. The bureaucrats have facilitated students who wish to apply for UKT relief. However, the submission process is still done manually and is prone to human errors. In analyzing the application, we need a method that can help in making a decision whether the application is acceptable or not, one of which is the C5.0 Algorithm method. The C5.0 algorithm is an  algorithm  with  a  decision  tree  model  that  can  process  data  into  a  rules  that  can  later  be  used  as  suggestions  in decision making. It is to be hoped that this system will be able to assist ITK in making decisions and determining the amount of UKT more precisely and objectively. Based on the results of the evaluation of 108 data from ITK students who requested an appeal for UKT, there was an accuracy of 91% in the decision making system, while the accuracy of the UKT  determination  system  were  80%.  The  C5.0  algorithm  produces  a  decision  tree  with  4  classification  rules  in  the decision making system and 21 classification rules in the UKT determining system.
Keywords: Algorithm C5.0, decision making system, decision tree, decrease of ukt, determination of ukt.

## ABSTRAK
COVID-19  tidak  hanya  merugikan  dari  sisi  kesehatan  saja,  namun  juga  melemahkan  berbagai  sektor  di  Indonesia, khususnya  sektor  ekonomi.  Kebijakan  pemerintah  yang  membatasi  aktivitas  masyarakat  berimbas  pada  melemahnya kegiatan ekonomi. Hal ini selaras dengan banyaknya pengajuan  banding UKT (Uang Kuliah Tunggal) dari mahasiswa Institut  Teknologi  Kalimantan  (ITK).  Pihak  birokrat  telah  memfasilitasi  mahasiswa  yang  ingin  mengajukan  keringanan UKT.  Namun,  proses  pengajuan  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual  dan  rentan  terjadi human  error .  Dalam menganalisa pengajuan tersebut, diperlukan suatu metode yang dapat membantu dalam memberikan keputusan apakah pengajuan tersebut layak diterima atau tidak, salah satunya dengan metode Algoritma C5.0. Algoritma C5.0 merupakan algoritma decision  tree yang  dapat  menganalisa  data  menjadi  sekumpulan  aturan  yang  nantinya  dapat  dijadikan masukan  dalam  pengambilan  keputusan.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  ini  mampu  membantu  pihak  ITK  dalam mengambil  keputusan  dan  menentukan  besaran  UKT  secara  lebih  tepat  dan  objektif.  Berdasarkan  hasil  evaluasi terhadap  108  data  mahasiswa  ITK  yang  mengajukan  banding  UKT  diperoleh  akurasi  sebesar  91%  pada  sistem pengambilan  keputusan,  sedangkan  pada  sistem  penentu  UKT  diperoleh  akurasi  sebesar  80%.  Algoritma  C5.0 menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  4  aturan  klasifikasi  pada  sistem  pengambilan  keputusan  dan  21  aturan klasifikasi pada sistem penentu UKT.
Kata kunci: Algoritma C5.0, keringanan ukt, penentuan ukt, pohon keputusan, sistem pengambilan keputusan.
Dikirim: 06 Desember 2021; Diterima: 14 Februari 2022; Dipublikasikan: 30 Maret 2022 Cara sitasi: Amalda, R. N., Millah, N.,  & Fitria, I. (2022).  Implementasi Algoritma C5.0 dalam menganalisa kelayakan penerima  keringanan  ukt  mahasiswa  itk. Teorema : Teori  dan  Riset  Matematika, 7 (1),  101-116.  DOI: http://dx.doi.org/10.25157/teorema.v7i1.6692
PENDAHULUAN
Kehadiran  COVID-19  tidak  hanya  merugikan  dari  sisi  kesehatan  saja,  namun  juga melemahkan  berbagai  sektor  di  Indonesia.  Hampir  seluruh  sektor  terdampak,  salah  satu  yang mengalami  dampak  serius akibat  pandemi  ini  adalah sektor  ekonomi.  Kebijakan pemerintah  yang membatasi  aktivitas  masyarakat  berimbas  pada  melemahnya  kegiatan  bisnis  yang  kemudian berpengaruh  pada  perekonomian  Indonesia.  Kinerja  ekonomi  yang  melemah  ini  ditandai  dengan meluasnya  PHK,  hingga  meningkatnya  pengangguran.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik (BPS), meningkatnya pengangguran terjadi di semua kelompok usia, tingkat pengangguran tertinggi terjadi  pada  penduduk  usia  20-24  tahun  sebesar  17,66%  pada  Februari  2021,  meningkat  3,36% dibandingkan  periode  yang  sama  tahun  lalu  sebesar  14,3%.  Hal  ini  selaras  dengan  banyaknya pengajuan  keringanan  UKT  (Uang  Kuliah  Tunggal)  dari  mahasiswa  Institut  Teknologi  Kalimantan (ITK)  yang  merasa  keberatan  dengan  besaran  UKT  yang  diterima  dikarenakan  kondisi  ekonomi keluarga yang sedang menurun (Jalil et al ., 2020; Rizaty, 2021).
Institut Teknologi Kalimantan (ITK) sebagai perguruan tinggi negeri telah menyelenggarakan pelayanan secara adil terkait kesejahteraan mahasiswanya. Salah satu bentuk pelayanan tersebut adalah dengan memfasilitasi pengajuan keringanan UKT dari mahasiswa ITK. Uang Kuliah Tunggal (UKT)  merupakan  sistem  pembayaran  perkuliahan  dimana  biaya  ini  ditanggung  oleh  setiap mahasiswa sesuai kemampuan ekonomi dari masing-masing mahasiswa. Saat ini proses pendataan mahasiswa  yang  mengajukan  keringanan  UKT  masih  dilakukan  secara  manual.  Proses  ini  tidak akan menjadi masalah besar apabila data yang diolah dalam jumlah yang sedikit, namun bila data yang diolah dalam jumlah yang banyak, maka akan diperlukan waktu dan tenaga yang cukup lama dalam  melakukan  seleksi  berkas.  Selain  itu,  sistem  konvensional  ini  juga  rentan  akan  terjadinya human error dari panitia penyeleksi. Karenanya diperlukan suatu metode yang dapat mengklasifikasi data, dengan memanfaatkan teknologi data mining (Larytasari & Susanti, 2019).
Data  mining merupakan  proses  pembelajaran  komputer  ( machine  learning )  dengan menggunakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  dengan  mengeksplorasi  pola  dari  suatu  data untuk didapatkan informasi yang berguna. Penelitian ini menerapkan bidang data mining khususnya teknik klasifikasi dengan menggunakan metode decision tree . Decision tree adalah teknik klasifikasi terhadap sekumpulan objek atau data dengan representasi pohon, salah satu algortima decision tree adalah algoritma C5.0. Algoritma C5.0 merupakan algoritma decision tree yang dapat menganalisa data  menjadi  sekumpulan  aturan  yang  diharapkan  nantinya  dapat  dijadikan  masukan  dalam pengambilan  keputusan.  Alasan  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C5.0,  karena  algoritma  ini memiliki  beberapa  kelebihan  diantaranya  dapat  menangani missing  value dan  data  dalam  jumlah yang  besar.  Selain  itu,  algoritma  ini  juga  dapat  melakukan training data  dalam  waktu  yang  relatif cepat  untuk  digunakan  dalam testing data.  Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  R dikarenakan R sangat mendukung dalam pengolahan data serta menyediakan beragam package , salah satunya package untuk algoritma C5.0. (Benediktus & Oetama, 2020; Kastawan et al ., 2018; Pardede et al ., 2019; Riadi et al ., 2020; W., 2007).
Beberapa  penelitian  mengenai  algoritma  C5.0  mengatakan  bahwa algoritma  ini  lebih  baik dalam melakukan klasifikasi, seperti pada penelitian Kastawan yang menunjukkan akurasi sebesar 96,08%.  Sedangkan  pada  penelitian  Larytasari  menggunakan  algoritma  C4.5  diperoleh  akurasi sebesar 77.95% dengan variabel yang digunakan terdiri dari UKT, pendapatan, voltase listrik, pajak, PBB, jumlah tanggungan dan kepemilikan rumah. Dilihat dari penelitian sebelumnya, variabel yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  UKT,  penghasilan,  jumlah  tanggungan  dan  selisih UKT  dengan  penghasilan.  Algoritma  C5.0  pernah  diterapkan  sebelumnya  pada  studi  kasus  dan variabel  yang  berbeda  dan  akan  diaplikasikan  pada  data  pengajuan  keringanan  UKT  dari mahasiswa ITK. Diharapkan dengan adanya sistem ini dapat membantu pihak ITK dalam mengambil keputusan secara lebih tepat dan objektif. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil penerapan  algoritma  C5.0  dalam  menentukan  kelayakan  penerima  keringanan  UKT  serta
menentukan  besaran  UKT  terbaru  dari  pengajuan  keringanan  UKT  (Kastawan et  al .,  2018; Larytasari & Susanti, 2019).

## METODE PENELITIAN
Sub bab ini berisi kajian pustaka dari beberapa referensi sebagai penunjang pada penelitian ini.
1. Pohon Keputusan Decision  tree atau  pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang bersifat prediktif. Decision tree dapat mengubah database menjadi sekumpulan aturan dengan representasi pohon keputusan. Aturan dapat dengan mudah dipahami, karenanya decision tree merupakan  teknik  klasifikasi  yang  mudah  untuk  dipelajari  dan  sangat  populer  digunakan. Decision  tree merupakan  teknik  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  objek  atau  data  dengan representasi pohon keputusan. Pohon keputusan umumnya digunakan untuk eksplorasi pola dan melihat korelasi antara sejumlah variabel input dengan variabel output . Adapun bagan decision tree terdiri dari tiga bagian yaitu: (Hadi, 2017; Itiqomah et al ., 2019; Manurung, 2020; Marcania, 2019).
1. Root Node : Merupakan node akar yang terletak paling atas dari struktur pohon keputusan.
2. Internal Node : Merupakan node percabangan,
3. Leaf Node : Merupakan node keputusan, hanya terdapat satu input dan tidak memiliki output hanya memiliki satu input dan memiliki minimal dua output . Adapun  syarat  yang  perlu  dipenuhi  dalam  penerapan  algoritma decision  tree adalah diperlukan training dataset yang menyediakan variabel target sebagai supervisor atau guru dalam pembelajaran  mesin, training  dataset harus  banyak  dan  beragam,  serta  variabel  target bertipe kategorik (Hadi, 2017; Hutabarat, 2018; W, 2007).
2. Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  merupakan  metode data  mining dengan  algoritma  klasifikasi  yang berbasis pada teknik decision tree . Algoritma ini disempurnakan dari algoritma ID3 dan C4.5 oleh Ross Quinlan pada tahun 1987. Algoritma ini dinilai lebih baik dibanding algoritma sebelumnya dalam hal akurasi dan memori. Kecepatan dalam membuat model dinilai sangat cepat dibanding algoritma  lainnya.  Algoritma  ini  juga  dapat  menangani  atribut  yang  bernilai  diskrit  maupun kontinu.  Kelebihan  inilah  yang  membuat  algoritma  C5.0  dinilai  unggul  dibanding  algoritma lainnya.  Algoritma  ini  bermula  dari  semua  atribut  yang  dijadikan  akar  dari  pohon  keputusan. Kemudian dipilih atribut yang memiliki nilai gain tertinggi untuk dijadikan root node. Selanjutnya atribut  lainnya  akan  dievaluasi  dengan  cara  yang  serupa  untuk  mendapatkan  akar  node selanjutnya.  Adapun  persamaan  untuk  menghitung information  gain dari  keseluruhan  kasus adalah sebagai berikut (Hutabarat, 2018; Itiqomah et al ., 2019; Manik et al ., 2018; Pardede et al ., 2019).
𝐼(𝑆 1 , 𝑆 2 , … 𝑆 𝑚 ) = − ∑ 𝑃 𝑖 log 2 (𝑃 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (1)
Dengan 𝐼(𝑆 1 , 𝑆 2 , … 𝑆 𝑚 ) merupakan informasi dari keseluruhan kasus pada kelas i, 𝑚 merupakan banyaknya kelas, 𝑃 𝑖 merupakan proporsi dari 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆 , 𝑆 𝑖 merupakan jumlah kasus  pada  kelas  i, 𝑆 merupakan  jumlah  kasus.  Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung information gain dari keseluruhan kasus pada kelas 𝑖 dan kategori 𝑗 sebagai berikut.
𝐼(𝑆 1𝑗 , 𝑆 2𝑗 , … , 𝑆 𝑚𝑗 ) = − ∑ 𝑃 𝑖𝑗 log 2 (𝑃 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑦 𝑖,𝑗=1 (2) 𝐼(𝑆 1𝑗 , 𝑆 2𝑗 , … , 𝑆 𝑚𝑗 ) merupakan  informasi  dari  keseluruhan  kasus  pada  kelas 𝑖 dan kategori 𝑗 . 𝑃 𝑖𝑗 merupakan proporsi kelas 𝑖 pada kategori 𝑗 dari 𝑆 𝑖𝑗 terhadap 𝑆 . 𝑆 𝑖𝑗 menunjukkan jumlah kasus pada kelas 𝑖 dan kategori 𝑗 . 𝑦 menunjukkan banyaknya kategori. log 2 (𝑥) umum digunakan dalam konteks teknik komputer, kebanyakan bahasa komputer mengandung logaritma natural  berbasis  dua.  Sedangkan  untuk  menghitung  nilai entropy ditunjukkan  pada  persamaan berikut.
𝐸(𝐴 𝑗 ) = ∑ 𝑆 1𝑗 +⋯+𝑆 𝑚𝑗 𝑆 𝑚𝑦 𝑖,𝑗=1 × 𝐼(𝑆 1𝑗 , 𝑆 2𝑗 , … 𝑆 𝑚𝑗 ) (3)
𝐸(𝐴 𝑗 ) merupakan entropy atribut 𝐴 pada kategori 𝑗 , 𝑆 𝑖𝑗 merupakan jumlah kasus dari kelas 𝑖 dan kategori 𝑗 dari atribut 𝐴 , 𝑆 1𝑗 +⋯+𝑆 𝑚𝑗 𝑆 merupakan informasi dari jumlah kasus kelas 𝑖 dan  kategori 𝑗 terhadap  S. Untuk  mendapatkan  nilai gain selanjutnya  dihitung  dengan  formula sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) =  𝐼(𝑆 1 , 𝑆 2 , … 𝑆 𝑚 ) −  𝐸(𝐴) (4)
Gain dapat  diartikan  sebagai  ukuran  efektifitas  atau  seberapa  informatif  suatu  atribut dalam melakukan klasifikasi data. 𝐸(𝐴) merupakan total entropy dari keseluruhan kategori pada atribut 𝐴 . Proses dilakukan hingga kategori sampel tidak dapat dilakukan split atau pemisahan. Pseudo Code algoritma C5.0:
1. Periksa kasus dasar.
2. Untuk setiap atribut, hitung perolehan informasi yang dinormalisasi untuk pemisahan atribut.
3. Pilih atribut terbaik yang memiliki perolehan informasi tertinggi.
4. Temukan simpul keputusan terbaik, sebagai simpul akar.
5. Ulangi  pada  atribut  yang  diperoleh  dengan  memisahkan  yang  terbaik  dan  menambahkan simpul-simpul tersebut sebagai anak simpul (Benediktus & Oetama, 2020).

## 3. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan metode evaluasi yang menggunakan tabel matriks. Matriks ini  terdiri  dari  beberapa  sel,  setiap  sel  berisi  angka  yang  menyatakan  jumlah  data  uji  yang diklasifikasi dengan benar dan jumlah data uji yang salah diklasifikasi. Adapun tabel confusion matrix sebagai berikut.
Tabel 1. Confusion matrix Actual Prediction Class + Class - Class + TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Class - FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Dimana TP merupakan jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN merupakan jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN merupakan jumlah data positif yang terklasifikasi negatif oleh sistem. FP merupakan jumlah data negatif yang terklasifikasi positif oleh sistem. Berikut formula untuk mengukur akurasi, error , presisi, recall dan specifity berdasarkan confusion matrix (Kastawan et al ., 2018).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (%) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (5) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) = 𝐹𝑁+𝐹𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (6) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (%) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (7)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (%) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (8) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 (%) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100%
(9)
Sub bab ini menjelaskan uraian penelitian secara garis besar.

## 1. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  metode  pengumpulan  informasi  dengan  mencari  referensi  atau sumber  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini,  baik  dari sumber elekronik yang didapat dari internet maupun dari buku teks. Referensi atau sumber yang diperoleh,  kemudian  dikaji  untuk  memperkuat  landasan  teori  dalam  penelitian  yang  dilakukan. Studi literatur dilakukan dengan mencari jurnal-jurnal, artikel, buku atau skripsi penelitian terkait dengan data  mining ,  klasifikasi, decision  tree ,  algoritma  C5.0,  dan confusion  matrix (Makih, 2019).
2. Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa ITK yang mengajukan keringanan UKT periode tahun 2020.

## 3. Preprocessing Data
Preprocessing  Data merupakan  langkah  awal  sebelum  dilakukan  pengolahan  data. Tahap ini dilakukan pemilihan variabel, karena tidak semua variabel pada data dibutuhkan dalam mencapai  tujuan  penelitian,  sehingga  perlu  diambil  beberapa  variabel  yang  akan  digunakan sebagai variabel input dan variabel target. Selain itu, dilakukan data cleaning dengan membuang data  yang  mengandung  duplikasi  dan missing  value. Proses  ini  dilakukan  secara  manual menggunakan excel untuk memastikan bahwa data yang dipilih layak untuk diproses pada model (Marcania, 2019).

## 4. Pembagian Data
Tahap  ini dataset yang  telah  melewati preprocessing  data dibagi  menjadi  dua  bagian, yaitu  sebagian  dialokasikan  pada data  training dan  sebagian  pada data  testing . Data  training digunakan untuk membentuk model decision tree , sedangkan data testing akan digunakan untuk klasifikasi  berdasarkan  model  yang  telah  terbentuk.  Pembagiannya  dilakukan  secara  acak dengan  teknik random .  Pada  sistem  pengambilan  keputusan  proporsi  yang  dipakai  80% data training dan 20% data testing . Sedangkan pada sistem  penentu UKT proporsi yang digunakan 95% data training dan 5% data testing (Marcania, 2019).

## 5. Transformasi Data
Transformasi data merupakan proses mengubah data ke dalam bentuk tertentu sebelum diproses ke data mining . Transformasi dilakukan dengan mengubah tipe data numerik menjadi data kategorik (Putri, 2016).
6. Implementasi Algoritma C5.0 Tahap ini dibentuk model decision tree untuk mengetahui pola penting dalam basis data dengan  mengimplementasi  Algoritma  C5.0.  Data training yang  telah  dibentuk  sebelumnya, digunakan untuk membentuk model pohon keputusan. Model ini yang nantinya akan digunakan untuk  memprediksi  data testing .  Adapun  proses  pembentukan  pohon  keputusan  dijelaskan sebagai berikut (Rahmayanti et al ., 2020).
1. Menghitung Information Gain dari keseluruhan kasus.
2. Menghitung Information  Gain dan Entropy dari  setiap  kemungkinan  posisi  pemecahan atribut.
3. Menghitung Entropy total dan nilai Gain dari setiap kemungkinan posisi pemecahan atribut. Gain tertinggi akan dipilih menjadi root node .
4. Membuat  cabang  dari  setiap  kategori root  node .  Jika Entropy atribut  bernilai  nol  maka percabangan  berhenti  dan  menjadi leaf  node.  Leaf  node diputuskan  berdasar  pada mayoritas kelas.
5. Jika  hasil  percabangan  menjadi internal  node ,  artinya  perlu  dilakukan step yang  sama seperti cara sebelumnya.
6. Proses dilakukan hingga kategori atribut tidak dapat dilakukan split (pemisahan) lagi.
Berikut code algoritma C5.0 menggunakan software R.
Gambar 1. Code R
7. Pengujian Model Klasifikasi
Setelah didapatkan model decision tree , tahap terakhir adalah mengimplementasi data testing pada aturan model yang sudah terbentuk, yang kemudian hasilnya disimpan pada kolom hasil  prediksi.  Hasil  prediksi  ini  dibandingkan  dengan  data  sebenarnya  untuk  melihat keberhasilan  model  dalam  melakukan  prediksi.  Untuk  menguji  keberhasilan  model  dapat menggunakan metode confusion matrix yang terdiri dari metrik accuracy , error , precision , recall dan specifity . Akurasi untuk mengukur seberapa baik model dalam melakukan prediksi dan error untuk mengukur tingkat kesalahan model dalam melakukan prediksi. Presisi untuk melihat tingkat ketepatan antara informasi pada data sebenarnya dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Recall digunakan untuk melihat seberapa sensitif model dalam mendeteksi data berlabel positif. S pecifity digunakan  untuk  melihat  seberapa  sensitif  model  dalam  mendeteksi  data  berlabel negatif (Nugroho, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Sistem Pengambilan Keputusan a. Preprocessing Data Data  yang  telah  tersedia,  selanjutnya  dilakukan data  selection dengan  memilih variabel input dan variabel target yang akan dianalisis. Variabel input yang digunakan pada sistem  ini  terdiri  dari  variabel  selisih  dan  variabel  tanggungan,  sedangkan  variabel  target yang  digunakan  yaitu  variabel  status.  Setelah  ditentukan  variabel,  langkah  selanjutnya adalah proses cleaning data, yaitu menghilangkan duplikasi dan missing value pada data.
Proses ini diperoleh sebanyak 108 data yang layak digunakan dari 258 data keseluruhan. Berikut potongan data beserta variabel yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 2. Preprocessing data I D UKT Penghasilan Selisih Tanggungan Status 1 2000000 2209500 209500 3 Disetujui 2 9000000 2900000 -6100000 3 Disetujui 3 6000000 4971200 -1028800 4 Disetujui 4 9500000 9673000 173000 2 Disetujui 5 6000000 2900000 -3100000 2 Disetujui 6 4000000 2518966 -1481034 3 Disetujui 7 4000000 2500000 -1500000 1 Disetujui 8 9000000 8500000 -500000 3 Disetujui 9 9000000 3189315 -5810685 1 Disetujui 10 6000000 3500000 -2500000 1 Disetujui 11 6000000 6000000 0 5 Disetujui 12 6000000 4000000 -2000000 2 Disetujui 13 12000000 12562000 562000 4 Disetujui 14 10000000 8000000 -2000000 2 Disetujui 15 1000000 1000000 0 1 Disetujui 16 10000000 8000000 -2000000 3 Disetujui 17 8000000 12000000 4000000 2 Tidak Disetujui 18 4000000 1500000 -2500000 2 Disetujui 19 9000000 8000000 -1000000 3 Disetujui 20 2000000 1500000 -500000 2 Disetujui
Variabel selisih merupakan nilai pengurangan dari penghasilan terbaru dengan nilai UKT sebelum diajukan keringanan, variabel tanggungan menunjukkan jumlah tanggungan keluarga,  dan  variabel  status  menunjukkan  keputusan  disetujui  atau  tidak  pengajuan tersebut.
b. Pembagian Data
Tahap ini data yang telah melalui proses preprocessing data akan dibagi ke dalam dua bagian. Data akan dibagi secara acak dengan proporsi 80% data training dan 20% data testing . Sehingga diperoleh data training sebanyak 86 data dan data testing sebanyak 22 data.

## c. Implementasi Algoritma C5.0
Tahap  selanjutnya  yaitu proses  pembentukan  pohon keputusan  dengan  algoritma C5.0.  Pembentukan  ini  diawali  dengan  menentukan  node  awal  sebagai  akar  dari  pohon keputusan.  Algoritma  C5.0  akan  memeriksa  semua  kemungkinan  pemecahan  nilai  dari masing-masing  atribut  dan  memilih  posisi  pemecahan  terbaik  yaitu  yang  memiliki  kriteria Gain paling besar. Root node dipilih berdasarkan atribut yang memiliki nilai Gain terbesar. Berdasarkan  hasil  perhitungan Gain diperoleh  pemecahan  terbaik  dari  masing-masing atribut yang telah ditransformasi nilainya ke dalam skala ordinal adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Transformasi data Atribut Kategori Keterangan Selisih > 1.400.000 Banyak ≤ 1.400.000 Sedikit Tanggungan > 2 Banyak ≤ 2 Sedikit
Berdasarkan hasil  pada  tabel  3, diperoleh  masing-masing  atribut dibagi  ke  dalam dua  kategori. Berikut  tabel  pembagian  kasus  dalam  menentukan root  node beserta perhitungan manual untuk mendapatkan nilai Gain dari masing-masing atribut.
Tabel 4. Pembagian kasus Atribut Nilai Jumlah  Disetujui Tidak Disetujui 86 82 4 Selisih Banyak 12 8 4 Sedikit 74 74 0 Tanggungan Banyak 28 28 0 Sedikit 58 54 4
Tabel 4 berisikan informasi jumlah data di masing-masing nilai atribut. Berdasarkan data ini, kemudian dilakukan perhitungan sebagai berikut.
1) Perhitungan nilai Information Gain dari total keseluruhan atribut:
𝐼(82,4) = − ∑ 𝑃 𝑖 log 2 (𝑃 𝑖 ) 2 𝑖=1 = (− 82 86 log 2 ( 82 86 )) + (− 4 86 log 2 ( 4 86 )) = (− 82 86 × ln ( 82 86) ln 2 ) + (− 4 86 × ln ( 4 86) ln 2 ) = 0.066 + 0.206 = 0.272
2) Perhitungan Information Gain dan Entropy pada atribut Selisih dengan kategori banyak:
𝐼(8, 4) = (− 8 12 log 2 ( 8 12 )) + (− 4 12 log 2 ( 4 12 )) = (− 8 12 × ln ( 8 12) ln 2 ) + (− 4 12 × ln ( 4 12) ln 2 ) = 0.390 + 0.528 = 0.918
𝐸(𝐴 𝑗 ) = ∑ 𝑆 1𝑗 + ⋯ + 𝑆 𝑚𝑗 𝑆 𝑚𝑦 𝑖,𝑗=1 × 𝐼(𝑆 1𝑗 , 𝑆 2𝑗 , … 𝑆 𝑚𝑗 ) 𝐸(𝐴 𝑗 ) = 12 86 × 0.918 = 0.128
3) Perhitungan Information Gain dan Entropy pada atribut Selisih dengan kategori sedikit :
𝐼(74, 0) = (− 74 74 log 2 ( 74 74 )) + 0 = (− 74 74 × ln ( 74 74) ln 2 ) = 0 𝐸(𝐴 𝑗 ) = 74 86 × 0 = 0 4) Perhitungan Entropy total dan nilai Gain pada atribut Selisih :
𝐸(𝐴) = 0.128 + 0 =  0.128
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐼(𝑆 1, 𝑆 2 ) − 𝐸(𝐴) =  0.272 − 0.128 = 0.144
Dengan  melakukan  perhitungan  yang  sama  pada  atribut  tanggungan,  sehingga hasil perhitungan dapat dirangkum pada tabel perhitungan berikut.

## Tabel 5. Perhitungan node akar
Atribut Kategori Jumlah  Disetujui Tidak Disetujui Information Gain Entropy Total Entropy Gain 86 82 4 0,272 Selisih Banyak 12 8 4 0,918 0,128 0,128 0,144 Sedikit 74 74 0 0 0 Tanggungan Banyak 28 28 0 0 0 0,244 0,028 Sedikit 58 54 4 0,362 0,244
Terlihat  bahwa  nilai Gain paling  tinggi  terdapat  pada  atribut  Selisih,  maka  atribut Selisih dipilih menjadi root node pada model decision tree. Entropy atribut yang bernilai nol ada pada kategori sedikit, sehingga  kategori ini menuju leaf node dengan status disetujui karena nilai mayoritas ada pada kelas disetujui. Setelah diperoleh node akar, dengan cara yang  sama,  dilakukan  evaluasi  pada  atribut  lainnya  untuk  memperoleh  node parent selanjutnya. Sehingga hasil perhitungan dapat dirangkum pada tabel perhitungan berikut.

## Tabel 6. Perhitungan node internal
Atribut Kategori Jumlah  Disetujui Tidak Disetujui Information Gain Entropy Total Entropy Gain 12 8 4 0,918 Tanggungan Banyak 5 5 0 0 0 0,575 0,343 Sedikit 7 3 4 0,985 0,575 Selisih Banyak 4 4 0 0 0 0,667 0,251 Sedikit 8 4 4 1 0,667
Berdasarkan  tabel  6  diketahui  nilai Gain tertinggi  ada  pada  atribut  tanggungan. Sehingga,  atribut  tanggungan  dipilih  sebagai  node parent selanjutnya.  Selain  itu  terdapat Entropy atribut yang bernilai nol yaitu pada kategori banyak, yang artinya kategori tersebut
menuju leaf node dengan status disetujui karena nilai mayoritas ada pada kelas disetujui. Dengan cara yang sama, berikut hasil perhitungan pada atribut selisih.
Tabel 7. Perhitungan node internal
Atribut Kategori Jumlah Disetujui Tidak Disetujui Information Gain Entropy 7 3 4 0,985 Selisih Banyak 2 2 0 0 0 Sedikit 5 1 4 0,722 0,516
Berdasarkan tabel 7 diketahui nilai Gain tertinggi ada pada kategori sedikit. Selain itu  terdapat Entropy atribut  yang  bernilai  nol  yaitu  pada  kategori  banyak,  yang  artinya kategori tersebut menuju leaf node dengan status disetujui karena nilai mayoritas ada pada kelas  disetujui.  Sedangkan  pada  kategori  sedikit  mayoritas  pada  kelas  tidak  disetujui, namun ada satu yang disetujui. Berikut adalah plot decision tree berdasarkan perhitungan algoritma C5.0 menggunakan software R.
Gambar 2. Model pohon keputusan
d. Pengujian Model Klasifikasi
Dengan menerapkan data testing pada rules model yang sudah terbentuk, diperoleh hasil prediksi yang dinyatakan dalam confusion matrix sebagai berikut.
Tabel 8. Confusion matrix Actual Prediction Disetujui Tidak Disetujui Disetujui 19 1 Tidak Disetujui 1 1
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  8,  diketahui  yang  diprediksi  dengan  benar  ada sebanyak 20  data  dan  yang  salah diprediksi  ada  sebanyak  2  data.  Berdasarkan  hasil  ini, diperoleh hasil pengujian dengan metrik pengukur sebagai berikut.
1) Akurasi
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 20 22 × 100% = 90.9 ≈ 91%

## 2) Error
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  = 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 2 22 × 100% = 9.09 ≈ 9%

## 3) Presisi
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% = 19 20 × 100% = 95% 4) Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 19 20 × 100% = 95%

## 5) Specifity
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100% = 1 2 × 100% = 50%
Berdasarkan  tabel  8,  diperoleh  akurasi,  presisi  dan recall yang  sangat  baik  yaitu diatas  90%,  namun  diperoleh specifity hanya  sebesar  50%.  Hal  ini menunjukan bahwa model lebih condong memprediksi disetujui dibanding tidak  disetujui. Ini disebakan karena data latih yang tidak seimbang antara disetujui dengan tidak disetujui.

## 2. Sistem Penentu UKT
a. Preprocessing Data Tahap ini dilakukan data selection dengan memilih variabel input dan variabel target yang akan dianalisis. Variabel input yang digunakan pada sistem ini terdiri dari variabel UKT lama,  penghasilan  terbaru  dan  jumlah  tanggungan,  sedangkan  variabel  target  yang digunakan  yaitu  variabel  UKT  terbaru.  Setelah  ditentukan  variabel,  langkah  selanjutnya adalah proses cleaning data, yaitu menghilangkan duplikasi dan missing value pada data. Proses ini diperoleh sebanyak 108 data yang layak digunakan dari 258 data keseluruhan. Variabel UKT lama menunjukkan nilai UKT sebelum diajukan keringanan, variabel penghasilan menunjukkan nilai penghasilan terbaru dari orang tua/wali, variabel tanggungan menunjukkan  jumlah  tanggungan  keluarga,  dan  variabel  UKT  terbaru  menunjukkan  nilai UKT terbaru baik yang disetujui maupun tidak disetujui pengajuannya.

## b. Pembagian Data
Tahap ini data yang telah melalui proses preprocessing data akan dibagi ke dalam dua bagian. Data akan dibagi secara acak dengan proporsi 95% data training dan 5% data testing . Sehingga diperoleh data training sebanyak 103 data dan data testing sebanyak 5 data.
c. Implementasi Algoritma C5.0
Pada  tahap  ini  akan  dibentuk  model  pohon  keputusan  ( decision  tree )  dengan mengimplementasi  algoritma  C5.0.  Algoritma  C5.0  akan  memeriksa  semua  kemungkinan
pemecahan  nilai  dari  masing-masing  atribut  dan  memilih  posisi  pemecahan  terbaik  yaitu yang  memiliki  kriteria Gain paling  besar.  Berikut  atribut-atribut  hasil  pencarian  semua kemungkinan pemecahan terbaik yang telah ditransformasi nilainya ke dalam skala ordinal.
Tabel 9. Transformasi data Atribut Kategori Keterangan Penghasilan > 7000000 Banyak ≤ 7000000 Sedikit UKT Lama > 8000000 Banyak ≤ 8000000 Sedikit Penghasilan > 10000000 Banyak ≤ 10000000 Sedikit Penghasilan > 2900000 Banyak ≤ 2900000 Sedikit Penghasilan > 1500000 Banyak ≤ 1500000 Sedikit Penghasilan > 2400000 Banyak ≤ 2400000 Sedikit Penghasilan > 0 Banyak ≤ 0 Sedikit UKT Lama > 6000000 Banyak ≤ 6000000 Sedikit Penghasilan > 4430000 Banyak ≤ 4430000 Sedikit Penghasilan > 3500000 Banyak ≤ 3500000 Sedikit Jumlah Tanggungan > 1 Banyak ≤ 1 Sedikit Penghasilan > 5600000 Banyak ≤ 5600000 Sedikit UKT Lama > 4000000 Banyak ≤ 4000000 Sedikit Jumlah Tanggungan > 2 Banyak ≤ 2 Sedikit UKT Lama > 9500000 Banyak ≤ 9500000 Sedikit Penghasilan > 4000000 Banyak ≤ 4000000 Sedikit Penghasilan > 6000000 Banyak ≤ 6000000 Sedikit
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  9,  diketahui  masing-masing  atribut  dibagi  ke  dalam dua kategori. Berikut adalah plot decision tree berdasarkan perhitungan algoritma C5.0 dan simulasi menggunakan software R.
Gambar 3. Model pohon keputusan
d. Pengujian Model Klasifikasi
Dengan menerapkan data testing pada rules model yang sudah terbentuk, diperoleh hasil prediksi yang dinyatakan dalam confusion matrix sebagai berikut.
Tabel 10. Confusion matrix Actual Classification 500,000 2,000,000 4,000,000 6,000,000 500,000 1 1 2,000,000 1 4,000,000 1 6,000,000 1
Berdasarkan  hasil  pada  table  10,  diketahui  yang  diprediksi  dengan  benar  ada sebanyak  5  data  dan  yang  salah  diprediksi  ada  sebanyak  1  data.  Berdasarkan  hasil  ini, diperoleh hasil pengujian dengan metrik pengukur sebagai berikut.
1) Akurasi 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
= 4 5 × 100% = 80%

## 2) Error
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  = 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
= 1 5 × 100% = 20%
Tabel 11. Hasil perhitungan metrik Metrik UKT 500.000 2.000.000 4.000.000 6.000.000 Presisi 100% 50% 100% 100% Recall 50% 100% 100% 100% Specifity 50% 100% 100% 100%
Berdasarkan tabel 11 diperoleh akurasi model yang cukup bagus yaitu sebesar 80% serta presisi, recall dan specifity yang sangat bagus untuk UKT 4.000.000 dan 6.000.000. Namun model tidak cukup baik dalam memprediksi UKT 500.000 dan 2.000.000 dilihat dari presisi, recall dan specifity yang hanya sebesar 50%. Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  C4.5  dalam  menentukan  besaran  UKT mahasiswa, algoritma C5.0 memperoleh akurasi yang lebih unggul dari algoritma C4.5.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi,  pada  sistem  pengambilan  keputusan  diperoleh  pohon keputusan  dengan  4  aturan  klasifikasi.  Sedangkan  pada  sistem  penentu  UKT  diperoleh  pohon keputusan  dengan  21  aturan  klasifikasi.  Pada  sistem  pengambilan  keputusan  diperoleh  akurasi sebesar 91%. Selain itu, ketepatan model dalam melakukan prediksi mencapai 95%, sama halnya dengan  keberhasilan  model  dalam  mendeteksi  data  yang  berlabel  disetujui  yaitu  sebesar  95%, namun  sebaliknya,  sensitivitas  model  kurang  dalam  mendeteksi data  yang  berlabel  tidak  disetujui yaitu  sebesar  50%.  Pada  sistem  penentu  UKT  diperoleh  akurasi  sebesar  80%.  Selain  itu,  presisi atau ketepatan model dalam melakukan prediksi pada kategori 500.000, 4.000.000 dan 6.000.000 mencapai 100%, sedangkan presisi pada kategori 2.000.000 hanya sebesar 50%. Pada metrik recall dan specifity diperoleh  hasil  100%  pada  kategori  UKT  2.000.000,  4.000.000  dan  6.000.000, sedangkan pada kategori 500.000 diperoleh nilai recall dan specifity sebesar 50%.

## REKOMENDASI
Memaksimalkan  atau  menambah  kriteria  lainnya  yang  lebih  relevan  agar  tercapai  model keputusan  yang  lebih  rasional,  mengatasi imbalance pada  label  target,  serta  diharapkan  pada pengembangan  selanjutnya  dapat  dibuat  versi  aplikasi  agar  lebih  mudah  dalam  penggunaan  dan aksesnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Irma Fitria, S.Si., M.Si. dan Nashrul Millah, S.Si., M.Si. selaku  Dosen  Pembimbing  Utama  dan  Dosen  Pembimbing  Pendamping  yang  telah membimbing dan memotivasi penulis hingga akhir. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Primadina Hasanah, S.Si., M.Sc., Abrari Noor Hasmi, S.Si., M.Si., dan Indira Anggriani, S.Si., M.Si. selaku  dosen  penguji  yang  telah  memberi  banyak  saran  dan  masukan  untuk  perbaikan  dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Benediktus, N., & Oetama, R. S. (2020). Algoritma klasifikasi decision tree c5.0 untuk memprediksi performa  akademik  siswa. 14  ULTIMATICS , 12 (1).  https://www.kaggle.com/aljarah/xAPI- Edu-Data
Hadi,  F.  (2017).  Penerapan  data  mining  dalam  menganalisa  pemberian  pinjaman  dengan menggunakan  metode  algoritma  c5.0  (studi  kasus :  koperasi  jasa  keuangan  syariah kelurahan lambung bukik). Jurnal Komputer Teknologi Informasi , 4 (2), 214 – 223.
Hutabarat, C. (2018). Penerapan data mining untuk memprediksi permintaan produk kartu perdana internet menggunakan algoritma c5.0 (studi kasus: vidha ponsel). Jurnal Pelita Informatika ,
6 (4), 419 – 424.
Itiqomah,  F.,  Susanti,  Y.,  &  Zukhronah,  E.  (2019).  Klasifikasi  status  kredit  nasabah  bmt menggunakan  algoritma  c5.0. Seminar  &  Conference  Procedings ,  73 – 78. http://jurnal.umt.ac.id/index.php/cpu/article/view/1684
Jalil,  A.,  Kasnelly,  S.,  &  Studi  Ekonomi  Syariah  Sekolah  Tinggi  Agama  Islam  An-Nadwah  Kuala Tungkal, P. (2020). Meningkatnya Angka Pengangguran Ditengah Pandemi (COVID-19). Al-
Mizan : Jurnal Ekonomi Syariah , 3 (1), 45 – 60. http://www.ejournal.an- nadwah.ac.id/index.php/almizan/article/view/142
Kastawan, P. W., Wiharta, D. M., & Sudarma, M. (2018). Implementasi algoritma c5.0 pada penilaian kinerja  pegawai  negeri  sipil. Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro , 17 (3),  371. https://doi.org/10.24843/mite.2018.v17i03.p11
Larytasari,  L.  A.,  Susanti,  Y.,  &  Respatiwulan.  (2019).  Penentuan  ukt  mahasiswa  uns  dengan algoritma iterative dichotomiser three dan classification version 4.5. Seminar & Conference Proceedings, 94-100 . https://jurnal.umt.ac.id/index.php/cpu/article/view/1687
Makih,  A.  (2019). Algoritma  predikat  pegawai  dengan  tiga  variabel  menggunakan  fuzzy  inference system tsukamoto . 100 . https://doi.org/10.31227/osf.io/gkje5
Manik,  R.,  Pristiwanto.,  &  Tampubolon,  K.  (2018).  Prediksi  kolektibilitas  kredit  anggota  dengan algoritma c5.0 (studi kasus : cu damai sejahtera medan). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) ,
5 (2), 151 – 160.
Manurung, M. A. (2020). Implementasi data mining algoritma c5.0 dalam sertifikasi produk pengguna tanda sni pada air minum dalam kemasan (studi kasus : balai riset dan standardisasi industri medan). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , 1 (3), 199 – 206.
Marcania,  M.  (2019).  Prediksi  pengangkatan  karyawan  dengan  metode  klasifikasi  algoritma  c5.0 (studi kasus pt. kiyokuni indonesia factory-2). Thesist , 0 , 71.
Nugroho, K. S. (2019).  Confusion  matrix untuk evaluasi model pada supervised learning. Diakses dari: https://ksnugroho.medium.com/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model-pada- unsupervised-machine-learning-bc4b1ae9ae3f
Pardede, M., Buulolo, E., & Ndruru, E. (2019). Implementasi algoritma c5.0 pada kelulusan peserta ujian  kemahiran  berbahasa  indonesia  (ukbi)  pada  balai  bahasa  sumatera  utara. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi  Informasi  Dan  Komputer) , 3 (1),  64 – 72. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1569
Putri, Y. R., Mukhlash, I., & Hidayat, N. (2016). Prediksi pola kecelakaan kerja pada perusahaan non ekstraktif  menggunakan  algoritma  decision  tree:  c4.5  dan  c5.0. Jurnal  Sains  Dan  Seni Pomits, 2 (1), 1-6.
Rahmayanti,  V.,  Azhar,  Y.,  &  Pramudita,  A.  E.  (2020).  Penerapan  algoritma  c5.0  pada  analisis faktor-faktor  pengaruh  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  teknik  informatika  UMM. Jurnal Repositor , 1 (2), 131. https://doi.org/10.22219/repositor.v1i2.545
Riadi, M., Azhar, Y., & Wicaksono, G. W. (2020). Implementasi algoritma c5.0 dan k-medoids untuk klasterisasi ibu hamil beresiko tinggi. Jurnal Repositor , 2 (4), 511. https://doi.org/10.22219/repositor.v2i4.696
Rizaty, M. A. (2021). Bps: tingkat pengangguran anak muda semakin tinggi saat pandemi. Diakses dari: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/08/31/bps-tingkat-pengangguran- anak-muda-semakin-tinggi-saat-pandemi
W.,  Y.  Y.  (2007).  Perbandingan  performansi  algoritma  decision  tree  c5.0,  cart,  dan  chaid:  kasus prediksi  status  resiko  kredit  di  bank  x. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) , 0 (0), 1907 – 5022. https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/1628