PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN ID3 UNTUK PREDIKSI KETEPATAN WAKTU LULUS MAHASISWA

Abstract

Data kelulusan mahasiswa pada sebuah universitas khususnya sebuah program studi sangat berperan dalam mengevaluasi keberhasilan program pendidikan yang diberikan kepada mahasiswa. Program pendidikan dikatakan baik apabila ketepatan kelulusan mahasiswa juga baik. Sehubungan dengan upaya mengevaluasi program pendidikan pada sebuah program studi diperlukan studi untuk menggali informasi dari pola kelulusan mahasiswa dengan teknik data mining Knowledge Discovering Database (KDD) yang meliputi tahap seleksi data, preprocessing, transformasi data, proses mining, dan evaluasi. Proses mining menggunakan algoritma ID3 dan C45 yang digunakan untuk membangun model decission tree atau pohon keputusan. Berdasarkan hasil implementasi algoritma ID3 dan C45 terhadap data testing kelulusan mahasiswa menggunakan RStudio, nilai akurasi tertinggi diperoleh algoritma C4.5 yaitu sebesar 81,88% pada data testing 30%. Secara keseluruhan hasil implementasi terhadap komposisi data 90%, 80%, 70%, 30%, 20%, dan 10% diperoleh informasi bahwa nilai akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma C4.5 rata-rata lebih tinggi dibandingkan dengan nilai akurasi algoritma ID3. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa algoritma terbaik untuk memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa adalah algoritma C45.   Kata kunci— Algoritma ID3, Algoritma C45, Akurasi, Prediksi