Rule Based System to Support Decisions on Determining Employee Status (Lecturers) for Scholarship Student Graduates

Salah satu permasalahan yang terjadi di Universitas Teknologi Digital Indonesia (UTDI) adalah proses seleksi yayasan Dosen Tetap yang disebut-sebut baru untuk diterapkan kepada mahasiswa penerima calon beasiswa S2 di Magister Teknologi Informasi (MTI). UTDI Yogyakarta. Kriteria yang digunakan dalam aturan tersebut adalah Indeks Prestasi (IP) Semester 1, IP Semester 2, IP Semester 3, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Makalah (karya ilmiah), Kerjasama, Disiplin, Komunikasi, Pra Tesis, Tesis, Nilai C. , dan Durasi Studi yang diperoleh dari MTI UTDI, selanjutnya akan menggunakan Algoritma C4.5 untuk menghasilkan pohon keputusan yang akan dipelajari aturan dalam sistem. Penelitian ini menggunakan kaidah yang diperoleh dari MTI UTDI oleh Ketua Program Studi (Kaprodi) yaitu 41 data latih dan 8 data uji. Menggunakan forward chaining sebagai metode dalam sistem pakar yang mencari solusi melalui permasalahan, kemudian menggunakan Algoritma C4.5 yang merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Aturan yang terbentuk kemudian digunakan untuk memprediksi kelayakan lulusan beasiswa Magister menjadi Dosen Tetap, Dosen Kontrak, atau tidak memenuhi persyaratan. Hasil prediksi tersebut kemudian dievaluasi menggunakan Confusion Matrix dan memperoleh nilai akurasi sebesar 75%, Precision sebesar 77,78%, dan Recall sebesar 77,78%. Sehingga Algoritma C4.5 dengan menggunakan aplikasi RapidMiner cukup layak digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam pemilihan mahasiswa penerima beasiswa Magister yang akan diangkat menjadi Dosen Tetap, Dosen Kontrak maupun yang tidak memenuhi syarat sebagai Dosen di UTDI. Fakultas Teknologi Informasi