Optimasi Algoritma C4.5 dengan Fuzzy Inference System Mamdani dalam Memprediksi Mahasiswa Berpotensi Dropout - Faozi, Khanif (Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat, 2022)
Data mining adalah analisis terhadap proses penemuan pengetahuan di dalam basisdata. Berdasarkan fungsionalitas, salah satu tugas data mining adalah sebagai klasifikasi, yaitu meng-generalisasi struktur yang diketahui untuk diaplikasikan pada data-data baru. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang sering digunakan dalam data mining dan cocok untuk klasifikasi. dengan mengimplementasikan pembangkitan aturan kedalam proses FIS Mamdani diharapkan dapat mengoptimalkan kinerja metode, sehingga memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi. Prediksi dan pembangkitan aturan dari decision tree dilakukan dengan menggunakan alat bantu Rapidminer Studio 7.6, sedangkan prediksi FIS Mamdani dengan Matlab R2014b. Variabel yang digunakan adalah IPS-1, IPS-2, IPS-3, IPS-4, IPS-5, IPS-6, IPS-7, IPS-8, PM, dan MO dengan jumlah 100 dataset, 86 berlabel lulus dan 14 mahasiswa dropout. Algoritma C4.5 konvensional menghasilkan nilai akurasi sebesar 92% sedangkan Algoritma C4.5 + FIS Mamdani mendapat nilai akurasi yang lebih rendah yaitu 64%. Dengan demikian maka dalam memprediksi potensi dropout mahasiswa, Algoritma C4.5 konvensional lebih unggul dari Algoritma C4.5 + FIS Mamdani.