IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI UNIVERSITAS PANDANARAN

Abstract

Memprediksi prestasi akademik mahasiswa sangat penting bagi penyelenggara pendidikan karena program strategis tersebut dapat direncanakan dalam meningkatkan atau mempertahankan kinerja mahasiswa selama masa studi di perguruan tinggi. Data mahasiswa menjadi hal yang sangat penting untuk mengambil suatu keputusan, jika data tersebut dianalisa dengan menggunakan data mining. Setiap kumpulan atau gudang data dapat memberikan pengetahuan penting yang menjadi informasi yang sangat berharga bagi perguruan tinggi. Pada perguruaan tinggi, suatu sistem informasi dapat digunakan untuk memperoleh informasi yang menunjang setiap pada pengambilan suatu keputusan. Data mining dengan algoritma Decision Tree C4.5 dapat digunakan untuk menyusun sistem yang mempunyai kemampuan melihat pola kelulusan mahasiswa. Banyak penelitian tentang implementasi data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan algoritma Decision Tree, dengan data mahasiswa reguler dan mayoritas statusnya belum bekerja. Sedangkan dalam penelitian ini mahasiswa Universitas Pandanaran, memiliki data mahasiswa kelas reguler dan mahasiswa kelas karyawan dan kebanyakan statusnya sudah bekerja. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu; (1) pengumpulan data mahasiswa universitas pandanaran, (2) mengolah data mahasiswa dengan menggunakan klasifikasi data mining algoritma Decision Tree (3) eksperimen dan pengujian algoritma (4) evaluasi dan validasi hasil (5) Menghasilkan Pola/Model Kelulusan Mahasiswa yang dapat dimanfaatkan untuk sebuah keputusan diperguruan tinggi. Hasil dari penelitian ini menghasilkan 10 rule dengan nilai akurasi 65,98% dengan nilai AUC 0,874, dan dapat dikategorikan sebagai klasifikasi data yang baik. Maka hasil tersbut sangat penting untuk dijadikan pengambilan keputusan dalam lembaga.