KOMPARASI PEMODELAN DATA MENGGUNAKAN C4.5 DAN C4.5 BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA

perguruan tinggi merupakan tempat bagi mahasiswa untuk mendapat pengetahuan sebelum terjun bersaing dalam dunia kerja. perguruan tinggi menjadi sangat berperan untuk menciptakan lulusan terbaik bagi kebutuhan dunia kerja. Jumlah kelulusan mahasiswa akan menjadi salah satu indikator keberhasilan suatu perguruan tinggi yang berdampak pada akreditasi pemerintah dan penilaian masyarakat. Penelitian tentang prediksi kelulusan mahasiswa telah banyak dilakukan. Dalam penelitian ini, membandingkan algoritma C4.5 dengan C4.5 berbasis PSO(Particle Swarm Optimization) yang diterapkan pada data kelulusan mahasiswa. Dari hasil pengujian digunakan tes cross validation, confusion matrix dan kurva ROC, diketahui bahwa C4.5 berbasis PSO terbukti dapat meningkat akurasi dari prediksi dengan 86.09% dan peforma yang ditunjukkan nilai AUC adalah 0.883 sedangkan C4.5 memiliki akurasi prediksi 84.13% dan nilai AUC 0.837. Dari penelitian ini, terbukti bahwa PSO dapat meningkatkan akurasi dan performa AUC