ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA YANG MENGULANG MATA KULIAH (STUDI KASUS DI AMIK LABUHAN BATU) - Nurul Azwanti (Universitas Muria Kudus, 2018)
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