## ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA YANG MENGULANG MATA KULIAH (STUDI KASUS DI AMIK LABUHAN BATU)

## Nurul Azwanti
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Putera Batam Email: nurulazw@rocketmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memprediksi  mahasiswa  yang  mengulang  mata  kuliah  di  AMIK Labuhan Batu dengan menggunakan teknik Data Mining. Algoritma C4.5 merupakan teknik Data Mining yang  dapat  melakukan  prediksi  dengan  mengolah  variabel  Semester,  IPK,  Nilai,  Keadaan  Ekonomi  dan Status.  Variabel  tersebut  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  atributnya,  untuk  variabel  keadaan  ekonomi pengklasifikasian akan  menggunakan rumus Sturgess agar dapat melakukan pengolahan  data. Algoritma C4.5 dengan  metode pohon keputusan dapat  memberikan  informasi rule prediksi  untuk  menggambarkan proses  yang  terkait  dengan  prediksi  mahasiswa  yang  mengulang.  Karakteristik  data  yang  diklasifikasi dapat diperoleh dengan jelas, baik dalam bentuk struktur pohon keputusan maupun aturan sehingga dalam tahap  pengujian  dengan software WEKA  dapat  membantu  dalam  memprediksi  mahasiswa  yang mengulang  mata  kuliah.  Dari  dua  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  proses  secara  manual  dan menggunakan software WEKA  disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  sangat  baik  karena rule yang dihasilkan  hampir  sama.  Perbedaannya  hanya  terletak  pada  atribut  nilai  yang  masuk  ke  dalam  WEKA, namun tidak megubah hasil keputusan. Pada hitungan manual menggunakan 34 record dan pada WEKA menggunakan 141 record .
Kata kunci:  data mining, algoritma C4.5, klasifikasi, pohon keputusan.

## ABSTRACT
This  research  was  conducted to  predict  students  who  repeat the  course  in  AMIK Labuhan  Batu by using  Data  Mining  technique.  Algorithm  C4.5  is  Data  Mining  technique  that  can  make  prediction  by processing  variable  Semester,  GPA,  Value,  Economic  Condition  and  Status.  The  variables  will  be classified based on their attributes, for the economic classification variable will use Sturgess formula in order to perform data processing. The C4.5 algorithm by the decision tree method can provide predictive rule information to describe  the  process associated with student predictions that repeat. Characteristics of classified data can be obtained clearly, either in the form of decision tree structures or rules so that in the testing phase with WEKA software can assist in predicting students who repeat the course. Of the two test  results  that  have  been  done  that  is  the  process  manually  and  using  software  WEKA  concluded  that the test results are very good because the rule produced almost the same. The only difference lies in the attribute value that goes into WEKA, but does not change the decision result. On manual count using 34 records and on WEKA using 141 records.
Keywords: data mining, algorithm c4.5, classification, decision tree.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  mempunyai  peranan  strategis  dalam  mempersiapkan  generasi  penerus  yangmemiliki pengetahuan  dan  kecerdasan  tinggi  sertamenguasai  berbagai  keahlian  yang  kompeten  [1].Di  Indonesia sendiri  program  wajib  belajar  12  tahun  mulai  dari  tingkat  SD,  SMP  dan  SMA  sudah  diterapkan  demi terciptanya  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas.  Tidak  sampai  disitu,  peminat  untuk  melanjutkan  ke jenjang  pendidikan  yang  lebih  tinggi  juga  memberikan  kontribusi  yang  besar  untuk  kemajuan  bangsa. Perguruan tinggi  merupakan  penyelenggara pendidikan  tingkat lanjut dari jenjang pendidikan  menengah di jalur pendidikan formal.
AMIK Labuhan Batu merupakan salah satu perguruan tinggi yang menarik banyak mahasiswa setiap tahunnya,  terbukti  dengan  meningkatnya  pendaftar  calon  mahasiswa  di  setiap  periode.  Peningkatan tersebut harus  sejalan dengan  kualitas dan  kenyamanan bagi  mahasiswa  dalam  menjalani masa  studinya. Jika ketidakpuasan mahasiswa  karena kegagalan dalam  memenuhi janji untuk menyelesaikan studi tepat waktu  atau  kegagalan  dalam  memenuhi  janji  lainnya  maka  akan  berakibat  terjadi   pengurangan  retensi mahasiswa  atau  perpindahan  mahasiswa  [2].  Oleh  karena  itu,  pihak  akademik  harus  memperhatikan  hal yang  terkait  dengan  kenyamanan  mahasiswa  agar  dapat  menjalani  perkuliahan  dengan  baik  dengan  cara membantu dalam mengelola mata kuliah.
Sejauh  ini  kesulitan  yang  sering  terjadi  dalam  mengelola  mata  kuliah  ialah  kesulitan  memprediksi jumlah  mahasiswa  yang  akan  mengulang  mata  kuliah  pada  setiap  semester.  Hal  ini  berdampak  pada pengaturan  jadwal  dan  jumlah  kelas  yang  akan  diadakan  bagi  mahasiswa  yang  ingin  mengulang  mata kuliah  tertentu.  Pengaturan  jadwal  dilakukan  pada  setiap  pergantian  semester  sesuai  dengan  jumlah mahasiswa  yang  mengambil  mata  kuliah  tersebut.  Sehingga  jika  terjadi  kesalahan  dalam  memprediksi jumlah  masiswa  yang  akan  mengulang  mata  kuliah  akan  berdampak  pada  tidak  tersedianya  kelas  dan pihak akademik harus mengatur ulang jadwal bagi mahasiswa yang  tidak dapat kelas.
Penggalian informasi dari kumpulan data yang berskala besar dapat dilakukan dengan menggunakan teknik Data  Mining . Data  Mining mengacu  pada  proses  pencarian  informasi  yang  tidak  diketahui sebelumnya  dari  sekumpulan  data  besar  [3].  Definisi  lain Data  Mining adalah  serangkaian  proses  yang memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  untuk  menganalisis  dan  mengekstrak pengetahuan  secara  otomatis  atau  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual [4]. Salah satu teknik dari Data Mining yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada data mahasiswa yang akan mengulang mata kuliah  yaitu  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang  digunakan untuk  membangun decisiontree (pengambilan  keputusan).  Manfaat  utama  dari  penggunaan  pohon keputusan adalah kemampuannya untuk mem- break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi  lebih  simpel  sehingga  pengambil  keputusan  akan  lebih  menginterpretasikan  solusi  dari permasalahan  [5].  AlgoritmaC.45  adalah  salah  satu  algoritma  induksipohon  keputusan  yaitu  ID3 ( IterativeDichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J.Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritmaID3, input berupa  sampel training ,  label training dan  atribut.  Algoritma  C4.5merupakan  pengembangan  dari ID3.Beberapapengembangan yang dilakukan pada C4.5adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing value , bisa mengatasi c ontinue data , dan pruning [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian ini dilakukan secara sistematik yang dapat digunakan sebagai pedoman untuk peneliti  dalam  melaksanakan  penelitian  agar  hasil  yang  dicapai  tidak  menyimpang  dan  tujuan  yang diinginkan dapat terlaksana dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Mendeskripsikan Masalah
Analisa Masalah
Mempelajari Literatur
Mengumpulkan Data
Analisa Teknik Pengolahan Data Menggunakan Algoritma C4.5
Perancangan Algoritma C4.5
Implementasi Algoritma C4.5

## Pegujian Hasil

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  1,  maka  masing-masing  langkahnya  dapat  diuraikan seperti berikut ini :
a. Mendeskripsikan Masalah
Mendeskripsikan  masalah  yang  akan  teliti  perlu  ditentukan  terlebih  dahulu.  Mendeskripsikan masalah dalam penelitian dengan menentukan dan mendefinisikan batasan masalah yang akan diteliti,  sehingga  membantu  dalam  mendapatkan  suatu  solusi  yang  terbaik  dari  masalah tersebut. Jadi, langkah pertama ini adalah langkah awal yang terpenting dalam penelitian ini.
b. Analisa Masalah
Langkah  analisis  masalah  merupakan  langkah  untuk  dapat  memahami  masalah  yang  telah ditentukan ruang lingkup atau batasannya. Dengan menganalisis masalah yang telah ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik.
c. Mempelajari Literatur
Untuk  mencapai  tujuan,  maka  dipelajari  beberapa  literatur-literatur  yang  diperkirakan  dapat digunakan.  Kemudian  literatur-literatur  yang  dipelajari  tersebut  diseleksi  untuk  dapat ditentukan literatur-literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian.
d. Mengumpulkan Data
Dalam  pengumpulan  data  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung  di  AMIK Labuhan  Batu  sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas.    Kemudian dilakukan interview yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  atau  data  yang  dibutuhkan. Selain  itu  juga  dilakukan  studi  kepustakaan  yaitu  dengan  membaca  buku-buku  yang menunjang dalam melakukan analisis terhadap data dan informasi yang didapat.  Adapun data- data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  yang  mencakup  dari  variabel  yang  akan  diolah adalah :
1. Semester. Variabel Semester berisi semester mahasiswa yakni semester 4 dan semester 6.
2. Nilai. Nilai yang sudah ditentukan antara lain A, B, C, D, dan E.
3. IPK. Variabel IPK dari setiap mahasiswa.
4. Keadaan  Ekonomi,  merupakan  variabel  keadaan  ekonomi  mahasiswa  yaitu  penghasilan rata-rata orang tua per bulan.
5. Status. Variabel ini berisi status mahasiswa apakah sudah kerja atau belum kerja.
6. Keputusan.  Variabel  keputusan  merupakan  data  yang  berfungsi  untuk  menentukan  hasil keputusan yakni MENGULANG atau TIDAK MENGULANG.
e. Analisa Teknik Pengolahan Data Menggunakan Algoritma C4.5 Data  yang  diperoleh  dari  tempat  penelitian  selanjutnya  dilakukan  analisa  dan  pengolahan menggunakan algoritma C4.5.
f. Perancangan Algoritma C4.5
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  perancangan  dari  model  sistem  dengan  algoritma  C4.5 sehinggamembentuk  pohon  keputusan  ( decision  tree )  dan  menghasilkan  suatu rule prediksi mahasiswa yang mengulang mata kuliah.
g. Implementasi Algoritma C4.5 Adapun langkah-langkah dalam tahapan ini adalah :
1. Menentukan atribut sebagai akar dan mengitung nilai informasi gain atribut.
2. Menyusun Tree awal
3. Menyusun Tree lanjutan
4. Mengubah Tree menjadi rule
h. Pengujian Hasil
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengujian  dan  hasil  perancangan  sistem  menggunakan softwareData  Mining  open  source  WEKA .  Sistem  diuji  dengan  prosedur-prosedur  untuk melakukan  eksplorasi  dan  permodelan  dari  data-data  yang  ada  sehingga  mendapatkan  suatu hubungan tersembunyi dari data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang akan diolah mempunyai beberapa kriteria yang merupakan syarat dalam pengolahan Data Mining dengan  menggunakan  teknik  algoritma  C4.5.  Dimulai  dengan  perhitungan Entropy dan Gain untuk  menentukan  akar  ( root )  dari  pohon  keputusan,  sampai  terbentuk  pohon  keputusan  memprediksi mahasiswa yang mengulang mengambil mata kuliah.

## 3.1 Melakukan Pra-proses
Variabel tersebut akan dikelompokkan berdasarkan atribut sebagai berikut :
a. Mengelompokkan  IPK,  pengelompokan  ini  diambil  dari  IPK  yang  diraih  oleh  mahasiswa selama perkuliahan. pengelompokan IPK tersebut dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Klasifikasi IPK
IPK Klasifikasi <1,50 Sangat Rendah 1,50 – 1,99 Rendah 2,00 – 2,49 Sedang 2,50 – 2,99 Baik 3,00 – 4,00 Baik Sekali
b. Mengelompokkan  Keadaan  Ekonomi,  pengelompokan  ini  diambil  dari  penghasilan  rata-rata orang  tua  perbulan  dari  mahasiswa.  Klasifikasi  keadaan  ekonomi  dapat  dilakukan  dengan Rumus Sturgess [7]:
(1)
Dimana : K = jumlah kelas yang dicari n = jumlah set data
Untuk mendapatkan range dilakukan perhitungan lagi yaitu : Gaji Tertinggi – Gaji Terendah
4.500.000 – 1.000.000 = 3.500.000, kemudian hasilnya dibagi jumlah kelas 3.500.000 / 6 = 583.333
Maka, range untuk klasifikasi keadaan ekonomi adalah 583.333, untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi keadaan ekonomi Keadaan Ekonomi Klasifikasi 3.916.667 – 4.500.000 A 3.333.333 – 3.916.667 B 2.750.000 – 3.333.333 C 2.166.667 – 2.750.000 D 1.583.333 – 2.166.667 E 1.000.000 – 1.583.333 F
c. Mengelompokkan  Status,  pengelompokan  ini  diambil  dari  status  mahasiswa,  apakah  sudah bekerja atau belum bekerja. Klasifikasi status dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi status Status Klasifikasi Bekerja B Belum Kerja BK

## 3.2 Pohon Keputusan
Dalam pembuatan pohon keputusan, yang harus dilakukan adalah menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan “Mengulang”, jumlah kasus untuk keputusan “Tidak Mengulang” dan kasus yang dibagi berdasarkan atribut Semester, Nilai Mata Kuliah, IPK, Keadaan Ekonomi dan Status. Setelah itu, lakukan perhitungan Gain untuk setiap atribut. Hasil dari perhitungan node 1 dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan node 1 Node Jumlah Kasus(S) Mengulang (S1) Tidak (S2) Entropy Gain 1 Total 34 19 15 0.989992 *SEMESTER 4 20 13 7 0.934068  0.03485 6 14 6 8 0.98522 *NILAI C 24 9 15 0.95443 0.31627 D 8 8 0 0 E 2 2 0 0 *IPK Rendah Sekali 0 0 0 0 0.3133 Rendah 4 4 0 0 Sedang 3 3 0 0 Baik 8 1 7 0.543564 Baik Sekali 19 11 8 0.98194 *KEADAAN EKONOMI A 5 4 1 0.72192 0.06617 B 2 1 1 1 C 2 1 1 1 D 7 5 2 0.86312 E 12 5 7 0.97986 F 6 3 3 1 *STATUS K 8 6 2 0.81127 0.03439 BK 26 13 13 1
Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari pencarian Node 1 adalah seperti pada gambar 2.
Nilai MENGULANG 2? D E MENGULANG C

## Gambar 2. Pohon keputusan hasil perhitungan node 1
Nilai  D  memiliki  keputusan  “Mengulang”,  nilai  E  juga  memiliki  keputusan  “Mengulang”, sedangkan  nilai  C  masih  perlu  dilakukan  perhitungan  lagi.  Selanjutnya,  hasil  dari  perhitungan node 1.1 dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil perhitungan node 1.1
Node Jumlah Kasus (S) Mengulang (S1) Tidak Mengulang (S2) Entropy Gain 1.2 Total Nilai C 24 9 15 0.9544 *SEMESTER 4 10 2 8 0.7219 0.07029 6 14 7 7 1 *IPK Rendah Sekali 0 0 0 0 0.3140 Rendah 4 4 0 0 Sedang 0 0 0 0 Baik 8 1 7 0.5435 Baik Sekali 12 4 8 0.9182 *EKONOMI A 4 3 1 0.8112 0.1349 B 1 0 1 0 C 1 0 1 0 D 3 1 2 0.9182 E 10 3 7 0.8812 F 5 2 3 0.9709 *STATUS K 6 4 2 0.9182 0.0855 BK 18 5 13 0.8524
Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari pencarian Node 1.1 adalah seperti pada gambar 3.
Nilai MENGULANG IPK D MENGULANG E MENGULANG C Rendah TIDAK MENGULANG Baik 3? Baik Sekali

## Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1
IPK Rendah memiliki keputusan “Mengulang”, IPK Baik memiliki keputusan “Tidak Mengulang”, sedangkan  IPK  Baik  Sekali  masih  perlu  dilakukan  perhitungan  lagi.  Selanjutnya,  hasil  dari  perhitungan node 1.2 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Node 1.2 Node Jumlah Kasus (S) Mengulang (S1) Tidak Mengulang (S2) Entropy Gain 1.3 Total Nilai C, IPK BS 12 4 8 0.9182 *SEMESTER 4 6 1 5 0.6500 0.0932 6 6 3 3 1 *EKONOMI A 3 2 1 0.91829 0.1174 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 D 0 0 0 0 E 5 1 4 0.72192 F 4 1 3 0.81127 *STATUS K 3 3 0 0 0.5408 BK 9 1 8 0.50325
Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari pencarian Node 1.2 adalah seperti pada gambar 4.
Nilai MENGULANG IPK D MENGULANG E MENGULANG C Rendah TIDAK MENGULANG Baik STATUS Baik Sekali MENGULANG K BK 4?

## Gambar 4. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.2
Status  Kerja  memiliki  keputusan  “Mengulang”,  sedangkan  Status  Belum  Kerja  masih  perlu dilakukan perhitungan lagi. Selanjutnya, hasil dari perhitungan node 1.3 dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.3 Node Jumlah Kasus (S) Mengulang (S1) Tidak Mengulang (S2) Entropy Gain 1.4 Total Nilai C, IPK BS, Status BK 9 1 8 0.50325 *SEMESTER 4 5 0 5 0 0.14269 6 4 1 3 0.81127 *EKONOMI A 2 1 1 1 0.28103 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 D 0 0 0 0 E 4 0 4 0 F 3 0 3 0
Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari pencarian Node 1.3 adalah seperti pada gambar 5.
Nilai MENGULANG IPK D MENGULANG E MENGULANG C Rendah TIDAK MENGULANG Baik STATUS Baik Sekali MENGULANG K BK EKONOMI A TIDAK MENGULANG TIDAK
MENGULANG TIDAK MENGULANG
TIDAK MENGULANG TIDAK MENGULANG E D C B F 5?

## Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.3
Ekonomi  kategori  B  memiliki  keputusan  “Tidak  Mengulang”,  ekonomi  kategori  C  memiliki keputusan  “Tidak  Mengulang”,Ekonomi  kategori  D  memiliki  keputusan  “Tidak  Mengulang”,  Ekonomi kategori  E  memiliki  keputusan  “Tidak  Mengulang”,  Ekonomi  kategori  F  memiliki  keputusan  “Tidak Mengulang”,  sedangkan Ekonomi kategori A masih perlu dilakukan perhitungan lagi. Selanjutnya, hasil dari perhitungan node 1.4 dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Node 1.4
Node Jumlah Kasus(S) Mengulang (S1) Tidak Mengulang (S2) Entropy Gain 1.5 Total Nilai C, IPK BS, Status BK 2 1 1 1 *SEMESTER 4 1 0 1 0 1 6 1 1 0 0
Dari tabel 8 dapat dilihat bahwa tidak ada perbandingan Gain tertinggi karena yang dihitung hanya kasus pada Semester 4 dan 6. Atribut 4 memiliki nilai “Tidak Mengulang”, sedangkan 6 memiliki nilai “Mengulang”. Perhitungan akan selesai sampai pada tahap ini dan pohon keputusan akhir akan terbentuk. Pohon keputusan yang terbentuk sampai dengan Node 1.4 seperti gambar 6.
Nilai MENGULANG IPK D MENGULANG E MENGULANG C Rendah TIDAK MENGULANG Baik STATUS Baik Sekali MENGULANG K BK EKONOMI A TIDAK
MENGULANG TIDAK MENGULANG TIDAK MENGULANG TIDAK MENGULANG TIDAK MENGULANG E D C B F SEMESTER MENGULANG TIDAK MENGULANG 4 6

## Gambar 6. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.4
Aturan atau rule yang terbentuk dari perhitungan Gain dan Entropy adalah sebagai berikut :
a. Jika Nilai = D, maka Mahasiswa = Mengulang
b. Jika Nilai = E, maka Mahasiswa = Mengulang
c. Jika Nilai = C dan IPK = Rendah, maka Mahasiswa = Mengulang
d. Jika Nilai = C dan IPK = Baik, maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
e. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Kerja, maka Mahasiswa = Mengulang
f. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi  =  F,  maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
g. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi  =  E,  maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
h. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi  =  D,  maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
i. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi  =  C,  maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
j. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi  =  B,  maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
k. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Belum Kerja dan Ekonomi = A dan Semester = 4, maka Mahasiswa = Tidak Mengulang
l. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Belum Kerja dan Ekonomi = A dan Semester = 6, maka Mahasiswa = Mengulang

## 3.3 Pengujian
Untuk  menguji  kebenaran  dari  hasil  pengolahan  data  yang  dikerjakan  secara  manual  dilakukan perbandingan  hasil  dengan  menggunakan sofware  WEKA.  Classifier  output berisi running data  yang diinputkan  yang  merupakan  atribut-atribut  yang  akan  membentuk  pohon  keputusan.  Informasi  yang ditampilkan  berupa  jumlah  kasus  dan  keputusannya  dan  banyaknya  cabang  dari  pohon  keputusan. Classifier output dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Classifier Output
Untuk melihat pohon keputusan yang terbentuk dari hasil pengolahan WEKA adalah klik kanan pada Resultlist , pilih Visualizetree. Hasilnya akan terlihat pada gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Tree View oleh WEKA
Dari tree view oleh WEKA , adapun rule atau aturan yang terbentuk adalah sebagai berikut: a. Jika Nilai = D, maka mahasiswa = Mengulang.
b. Jika Nilai = E, maka mahasiswa = Mengulang.
c. Jika Nilai = C dan IPK = Baik, maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
d. Jika Nilai = C dan IPK = Rendah, maka mahasiswa = Mengulang.
e. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Kerja, maka mahasiswa = Mengulang.
f. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi=  F,  maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
g. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi=  E,  maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
h. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi=  D,  maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
i. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi=  C,  maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
j. Jika  Nilai  =  C  dan  IPK  =  Baik  Sekali  dan  Status  =  Belum  Kerja  dan  Ekonomi=  B,  maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
k. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Belum Kerja dan Ekonomi= A dan Semester = 4, maka mahasiswa = Tidak Mengulang.
l. Jika Nilai = C dan IPK = Baik Sekali dan Status = Belum Kerja dan Ekonomi= A dan Semester = 6, maka mahasiswa = Mengulang.

## 3.4 Pembahasan
Dari  dua  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  proses  secara  manual  dan  menggunakan softwareWEKA 3.7dapat  kita  ambil  sebuah  kesimpulan  bahwa  hasil  pengujian  sangat  baik  karena rule yang  dihasilkan  hampir  sama.  Perbedaannya  hanya  terletak  pada  atribut  nilai  yang  masuk  ke  dalam WEKA , namun tidak megubah hasil keputusan. Pada hitungan manual menggunakan 34 record dan pada WEKA menggunakan 141 record .
Algoritma  C4.5  dianggap  sebagai  algoritma  yang  sangat  membantu  dalam  melakukan  klasifikasi data karena karakteristik data yang diklasifikasi dapat diperoleh dengan jelas, baik dalam bentuk struktur pohon keputusan  maupun aturan if-then , sehingga  memudahkan pengguna dalam  melakukan penggalian informasi  terhadap  data  yang  bersangkutan.  Pada  pemilihan  atribut  juga  sangat  mempengaruhi  dalam pengolahan Algoritma C4.5 karena keputusan sangat bergantung pada atribut yang dipilih.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Pemilihan  variabel  (atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan)  yang  digunakan  dalam  memprediksi sangat mempengaruhi rule atau knowledge yang dihasilkan.
b. Data  Mining dengan  algoritma  C4.5  dapat  membantu  dalam  melakukan  prediksi  mahasiswa yang mengulang mata kuliah.
c. Algoritma  C4.5  dengan  metode  pohon  keputusan  dapat  memberikan  informasi rule prediksi untuk menggambarkan proses yang terkait dengan prediksi mahasiswa yang mengulang.
d. Pengujian  dengan WEKA lebih  efektif  dan  fleksibel  karena  pohon  keputusan  yang  terbentuk hampir sama dengan perhitungan  yang dilakukan dengan manual. Oleh karena itu, penggunaan WEKA juga sangat membantu dalam pengujian yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Utari, Putri, Sukma. 2015. Implementasi Metode C4.5 Untuk Menentukan Guru Terbaik Pada SMK 1 Percut Sei Tuan Medan . Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IX, Nomor: 3, April 2015 ISSN : 2301-9425.
[2] Foster, Bob. 2012 . Kualitas Jasa Pelayanan Di Perguruan Tinggi SwastaIndonesia (Sebuah Kajian Pustaka). Jurnal Ekono Insentif Kopwil4, Volume 6 No. 2, Oktober 2012.
[3] Lorena,  Silvia.  2014. Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining UntukMemprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Nilai  Akademik. Prosiding  Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) 2014 ISSN: 1979-911X.
[4] Sijabat,  Alimancon.  2015. Penerapan  Data  Mining  untuk  Pengolahan  Data  Siswa  dengan Menggunakan Metode Decision Tree. Jurnal Informasi dan Teknologi Ilmiah. Volume 5 No 3. ISSN : 2339-210X.
[5] Elmande,  Yusuf.  2012. Pemilihan  Criteria  Splitting  Dalam  Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3 (ID3)  untuk  PenentuanKualitas  Beras  :  Studi  Kasus  Pada  Perum  BulogDivre  Lampung.  Jurnal TELEMATIKA MKOM .
[6] Faradillah,  Sarah.  2013. Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengenalan  Karakteristik  Transaksi Customer  DenganMenggunakan  Algoritma  C4.5 .  Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  V, Nomor: 3.
[7] Wismarini, T. D., & Anis, Y. 2014. Metode Klasifikasi Spasial sebagai Pendukung Informasi Kelas pada Data Indikator Banjir , 19 (2), 120–136