## APLIKASI DATA MINING UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA
Yuli Asriningtias, Rodhyah Mardhiyah Program Studi Teknik Informatika Fakultas Bisnis & Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Glagahsari No 63 Yogyakarta
Telp : (0274) 373955 Email : dheeyaah@gmail.com , yuli_asriningtias@yahoo.com

## Abstrak
Perguruan tinggi dituntut memiliki keunggulan bersaing dengan memanfaatkan sumber dayanya, termasuk sumber daya manusia dalam hal ini adalah mahasiswa.Tidak semua mahasiswa  dapat  menyelesaikan  study  tepat  waktu,  disamping    IPK  yang  beragam. Lama  waktu  mahasiswa  dalam  menempuh  studi  dan  IPK  menjadi  salah  satu  faktor tingkat  keunggulan  sebuah  Perguruan  Tinggi.    Nilai  potensi  tersebut  dapat  digali menggunakan teknik data mining.
Data  mining  adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah besar,  data  dapat  disimpan  dalam  database,  data  warehouse,  atau  penyimpanan informasi  lainnya.  Data  warehouse  merupakan  penyimpanan  data  yang  berorientasi objek,  terintegrasi,  mempunyai  variant  waktu,  dan  menyimpan  data  dalam  bentuk nonvolatile sebagai pendukung manejemen dalam proses pengambilan keputusan. Penelitian  ini  dikembangkan  dengan  cara  menscan  data  pada  database  secara langsung  sehingga  menghasilkan  informasi  yag  dibutuhkan.  Aplikasi  data  mining  ini dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  Borland  Delphi  7  dan  menggunakan database SQL Server 2000 sebagai media penyimpan data. Hasil dari penelitian bahwa dapat  diketahui  tingkat  ketepatan  waktu  dan  nilai  kelulusan  mahasiswa  yang  berelasi dengan atribut data masuk mahasiswa.
Kata Kunci : Data mining, data warehouse, kelulusan mahasiswa.

## 1. PENDAHULUAN
Informasi merupakan suatu elemen penting dalam kebutuhan kehidupan sehari-hari.  Untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  yang  penting  dan  akurat sering  kali  tidak  mudah  kita  dapatkan.  Informasi  yang  tersedia  dalam  jumlah yang  besar  terkadang  masih  harus  kita  gali  terlebih  dahulu  agar  informasi tersebut  dapat  menyajikan informasi  yang tepat  dan sesuai  dengan kebutuhan. Untuk  dapat  menggali  informasi  yang  berpotensi  dari  gudang  data  tidak  bisa hanya  mengandalkan  data  operasional  saja,  namun  diperlukan  suatu  analisis data yang tepat sehingga menghasilkan informasi yang lebih berharga sehingga dapat  menunjang  kegiatan  operasional.  Untuk  membantu  mempermudah  para pengambil  keputusan  dalam  menganalisis  dan  mengekstraksi  data  maka lahirlah cabang ilmu baru yang disebut Data Mining .
Perguruan  tinggi  dituntut  memiliki  keunggulan  bersaing  dengan memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki.Salah satunya adalah Sumber Daya  Manusia  (SDM),  dalam  hal  ini  adalah  mahasiswa.  Standar  lama  studi mahasiswa  Program  Sarjana  reguler  (S1)  adalah  8  semester,  namun  teknis  di lapangan  banyak  dijumpai  mahasiswa  lulus  melebihi  dari  yang  telah dijadwalkan.  Untuk  itu  perlunya  penggalian  data  dengan  memanfaatkan  data induk mahasiswa dan data kelulusan sehingga dapat diketahui informasi tingkat kelulusan mahasiswa.
Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu : 1.1. Pembersihan data ( data cleaning )
Pembersihan  data  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan data  yang  tidak  relevan.  Pada  umumnya  data  yang  diperoleh,  baik  dari database memiliki  isian-isian  yang  tidak  sempurna  seperti  data  yang hilang,  data  yang  tidak  valid  atau  juga  hanya  sekedar  salah  ketik.Data- data  yang  tidak  relevan  itu  juga  lebih  baik  dibuang.  Pembersihan  data juga akan mempengaruhi performasi dari teknik data mining karena data yang ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
1.2. Integrasi data ( data integration )
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru.Integrasi  data  perlu  dilakukan secara  cermat  karena  kesalahan  pada  integrasi  data  bisa  menghasilkan hasil  yang  menyimpang  dan  bahkan  menyesatkan  pengambilan  aksi nantinya.  Sebagai  contoh  bila  integrasi  data  berdasarkan  jenis  produk ternyata  menggabungkan  produk  dari  kategori  yang  berbeda  maka  akan didapatkan korelasi antar produk yang sebenarnya tidak ada.
1.3. Seleksi Data ( Data Selection )
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh  karena  itu  hanya  data  yang  sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan diambil dari database . Sebagai contoh, sebuah kasus yang meneliti faktor kecenderungan orang membeli dalam kasus market basket analysis, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.
1.4. Transformasi data ( Data Transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses.  Sebagai  contoh  beberapa  metode  standar  seperti  analisis asosiasi  dan clustering hanya  bisa  menerima  input  data  kategorikal. Karenanya  data  berupa  angka  numerik  yang  berlanjut  perlu  dibagi-bagi menjadi beberapa interval. Proses ini sering disebut transformasi data.
1.5. Proses mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
1.6. Evaluasi pola ( pattern evaluation )
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  kedalam knowledge based yang  ditemukan.  Dalam  tahap  ini  hasilnya  berupa  pola-pola  yang khas  maupun  model  prediksi  dievaluasi  untuk  menilai  apakah  hipotesa yang ada memang tercapai.
1.7. Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation )
Merupakan  visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan  mengenai metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna.Tahap terakhir adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang  didapat.Karenanya  presentasi  dalam bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang adalah satu tahapan yang  diperlukan.Dalam  presentasi  ini,  visualisasi  juga  bisa  membantu mengkomunikasikan hasil data mining (Han, 2006).

## 2. METODE
Dengan  definisi data  mining yang  luas,  ada  banyak  jenis  metode analisis yang dapat digolongkan dalam data mining .
2.1. Association rules
Association  rules (aturan  asosiasi)  atau affinity  analysis (analisis afinitas)  berkenaan  dengan  studi  tentang  “apa  bersama  apa”.  Sebagai contoh  dapat  berupa  berupa  studi  transaksi  di  supermarket,  misalnya seseorang yang membeli susu bayi juga membeli sabun mandi. Pada kasus ini berarti susu bayi bersama dengan sabun mandi. Karena awalnya berasal dari  studi  tentang database transaksi  pelanggan  untuk  menentukan kebiasaan  suatu  produk  dibeli  bersama  produk  apa,  maka  aturan  asosiasi juga  sering  dinamakan market  basket  analysis. Aturan  asosiasi  ingin memberikan  informasi  tersebut  dalam  bentuk  hubungan  “if-then”  atau “jika-maka”.Aturan  ini  dihitung  dari  data  yang  sifatnya  probabilistik (Santoso, 2007).
Ada  beberapa  algoritma  yang  sudah  dikembangkan  mengenai  aturan asosiasi,  namun  ada  satu  algoritma  klasik  yang  sering  dipakai  yaitu algoritma apriori .Ide  dasar  dari  algoritma  ini  adalah  dengan mengembangkan frequent  itemset .  Dengan  menggunakan  satu  item  dan secara  rekursif  mengembangkan frequent  itemset dengan  dua  item,  tiga item dan seterusnya hingga frequent itemset dengan semua ukuran. Untuk mengembangkan frequent  set dengan  dua  item,  dapat  menggunakan
frequent  set  item .  Alasannya  adalah  bila  set  satu  item  tidak  melebihi support minimum , maka sembarang ukuran itemset yang lebih besar tidak akan melebihi support minimum tersebut. Secara umum, mengembangkan set  dengan  fc-item  menggunakan  frequent  set  dengan  k-1  item  yang dikembangkan  dalam  langkah  sebelumnya.  Setiap  langkah  memerlukan sekali pemeriksaan ke seluruh isi database .Dalam asosiasi terdapat istilah antecedent dan consequent,  antecedent untuk mewakili bagian “jika” dan consequent untuk mewakili bagian “maka”.Dalam analisis ini, antecedent dan consequent adalah  sekelompok  item  yang  tidak  punya  hubungan secara bersama (Santoso, 2007).
Langkah  pertama  algoritma  apriori  adalah,  support  dari  setiap  item dihitung  dengan  men-scan database .  Setelah support dari  setiap  item didapat,  item  yang  memiliki support lebih  besar  dari minimum  support dipilih  sebagai  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  1  atau  sering disingkat 1-itemset. Singkatan k-itemset berarti satu set yang terdiri dari k item.
Iterasi kedua menghasilkan 2 item set yang tiap set-nya memiliki dua item. Pertama dibuat kandidat 2 item set dari kombinasi semua 1 item set. Lalu untuk tiap kandidat 2 item set ini dihitung support -nya dengan men- scan database . Support artinya  jumlah  transaksi  dalam database yang mengandung  kedua  item  dalam  kandidat  2  item  set.  Setelah support dari semua kandidat 2 item set didapatkan, kandidat 2 item set yang memenuhi syarat minimum  support dapat  ditetapkan  sebagai  2  item  set  yang  juga merupakan pola frekuensi tinggi dengan panjang 2 (Pramudiono, 2007). Secara ringkas algoritma apriori sebagai berikut :
Contoh  proses mining untuk  mengetahui  hubungan  tingkat  kelulusan dengan  jurusan  yang  dikelompokkan  dalam  beberapa  kategori  adalah sebagai berikut
Tabel 1. Tabel Kategori kelulusan Kategori Keterangan A1 lama  studi  4  tahun atau  kurang  dari  4 tahun  dan  IPK  3,51  – 4,00 A2 lama  studi  4  tahun atau  kurang  dari  4 tahun  dan  IPK  2,76  – 3,50 A3 lama  studi  4  tahun atau  kurang  dari  4 tahun dan IPK kurang dari 2,76 B1 lama  studi  lebih  dari 4  tahun  dan  IPK  3,51 – 4,00 B2 lama  studi  lebih  dari 4  tahun  dan  IPK  2,76 – 3,50 B3 lama  studi  lebih  dari 4  tahun  dan  IPK kurang dari 2,76 Tabel 2 Tabel data NIM Kategori Kelulusa n Asal Jurusan 307511105 1 A1 IPA 307511105 2 A2 IPS
307511105 3 A1 IPA 307511105 4 A3 IPS 307511105 5 B2 IPS 307511105 6 A3 IPS 307511105
A3 IPS
307511105 8 A2 IPA 307511105 9 A2 IPA 307511106 0 A2 IPA 307511106 1 B2 IPS
Dari  data  awal  tersebut  didapat  kandidat  pertama  (C1)  seperti  pada tabel 3. Tabel 3 Kandidat Pertama (C1) Itemset Count A1 2 A2 4 A3 3 B2 2 IPA 5 IPS 6
Ditetapkan threshold = 3, maka kandidat  yang nilainya kurang dari 3 akan dihapus. Sehingga, didapat hasil seperti pada tabel 4 (L1).
Tabel 4 hasil setelah threshold ditetapkan (L1). Itemset Count A2 4 A3 3 IPA 5 IPS 6 Dari tabel 4 didapat kandidat kedua (C2) seperti pada tabel 5. Tabel 5 Kandidat kedua (C2) Itemset Count A2, IPA 3 A2, IPS 1 A3, IPA 0 A3, IPS 3
Setelah ditetapkan threshold menghasilkan data seperti pada tabel 6. Tabel 6 Hasil kedua (L2) Itemset Count A2, IPA 3 A3, IPS 3
Dari pada tabel 6 dapat diambil hasil sebagai berikut : Support A2, IPA = Count (A2, IPA)/jumlah transaksi = 3/11. Support A3, IPS = Count (A3, IPS) /jumlah transaksi = 3/11.
Confidence A2, IPA = Count (A2, IPA)/ Count (A2) = ¾.
Confidence A3, IPS = Count (A3, IPS)/ Count (A3) = 3/3 .
Dapat dilihat bahwa proses mining hubungan tingkat kelulusan dengan jurusan  mahasiswa  dengan threshold 3  menghasilkan  hubungan  A2,  IPA mempunyai nilai support = 3/11, Confidence = 3/4 dan hubungan A3, IPS mempunyai nilai support = 3/11, Confidence = 3/3.
IPA  mempunyai  tingkat  kelulusan  A2  dan  IPS  mempunyai  tingkat kelulusan A3 sehingga dapat disimpulkan bahwa mahasiswa yang melalui jurusan  IPA  mempunyai  tingkat  kelulusan  lebih  bagus  dibanding mahasiswa yang melalui jurusan IPS.
Selain  algoritma apriori ,  terdapat  juga  algoritma  lain  seperti FP- Grwoth . Perbedaan algoritma apriori dengan FP-Growth pada banyaknya scan  database. Algoritma apriori melakukan scan  database setiap  kali iterasi  sedangkan  algoritma FP-Growth hanya  melakukan  sekali  di  awal (Bramer, 2007).
2.2. Decision Tree
Dalam decision  tree tidak  menggunakan vector jarak  untuk mengklasifikasikan  obyek.Seringkali  data  observasi  mempunyai  atribut- atribut yang bernilai nominal.Seperti yang diilustrasikan pada gambar 2.6, misalkan obyeknya adalah sekumpulan buah-buahan yang bisa dibedakan berdasarkan atribut bentuk, warna, ukuran dan rasa.Bentuk, warna, ukuran dan  rasa  adalah  besaran  nominal,  yaitu  bersifat  kategoris  dan  tiap  nilai tidak  bisa  dijumlahkan  atau  dikurangkan.Dalam  atribut  warna  ada beberapa  nilai  yang  mungkin  yaitu  hijau,  kuning,  merah.Dalam  atribut ukuran  ada  nilai  besar,  sedang  dan  kecil.  Dengan  nilai-nilai  atribut  ini, kemudian  dibuat decision  tree untuk  menentukan  suatu  obyek  termasuk jenis buah apa jika nilai tiap-tiap atribut diberikan (Santoso, 2007).
Gambar 1 Decision Tree.

## 2.3. Clustering
Tujuan utama dari metode clustering adalah pengelompokan sejumlah data/obyek  ke  dalam cluster ( group )  sehingga  dalam  setiap cluster akan berisi  data  yang  semirip  mungkin  seperti  diilustrasikan  pada  gambar  2.7. Dalam clustering metode  ini  berusaha  untuk  menempatkan  obyek  yang mirip (jaraknya dekat) dalam satu klaster dan membuat jarak antar klaster
sejauh  mungkin.  Ini  berarti  obyek  dalam  satu cluster sangat  mirip  satu sama  lain  dan  berbeda  dengan  obyek  dalam cluster-cluster yang  lain. Dalam  metode  ini  tidak  diketahui  sebelumnya  berapa  jumlah cluster dan bagaimana pengelompokannya (Santoso, 2007).

## Gambar 2 Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perangkat  yang  digunakan  pada  tahap  pengembangan  adalah sebuahperangkat  komputer  netbook  denganspesifikasi  :AMD  E450  APU  with Radeon ™ HD Graphics (2 CPUs) 1,6 GHz, RAM 2Gb, HD 500 Gb.

## Spesifikasi Kebutuhan Fungsional
Spesifikasi  kebutuhan  fungsional  pada  Aplikasi Data  Mining ini merujuk  pada  kebutuhan  akan  perancangan data  mining ,  seperti  yang  tertera berikut ini :
1. Dapat  menggabungkan data  yang akan diproses mining dari data kelulusan dan data induk mahasiswa
2. Dapat  menghapus  data-data  yang  tidak  relevan  serta  atribut  yang  tidak dipakai
3. Dapat merubah data menjadi data yang siap diproses
4. Dapat memproses data untuk di mining meliputi :
a. Hubungan tingkat kelulusan dengan asal sekolah.
b. Hubungan tingkat kelulusan dengan asal kabupaten.
c. Hubungan tingkat kelulusan dengan jurusan.
d. Dapat  menampilkan  hasil  proses mining dengan  nilai support dan confidence
Gambar 3 Proses load data. Pembahasan Hasil  rancangan  antarmuka  Aplikasi Data  Mining diimplementasikan dalam satu  form.  Form  merupakan halaman  yang berisi  perintah pengambilan data  pemilihan  atribut  data  induk  mahasiswa,  input threshold, perintah  proses mining dan  tombol  keluar  aplikasi  sekaligus  hasil  proses data  mining yaitu tabel nilai support dan confidence . T hreshold bernilai default yaitu 1.Tampilan dari awal form dapat dilihat pada gambar 4.
Halaman utama merupakan halaman yang pertama kali di tampilkan.

## Gambar 4 Halaman Awal
Halaman  aplikasi  saat  dilakukan  proses button bersihkan  data menampilkandata bersih seluruh mahasiswa dan seluruh angkatan serta seluruh atribut.
Gambar 5. Data bersih seluruh mahasiswa seluruh angkatan.
Menampilkan  data  mahasiswa  jurusan  Teknik  Informatika  dan menghapus data kosong pada field kabupaten.
Gambar 6 Data bersih mahasiswa dengan atribut kabupaten.
Menampilkan  data  hasil  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa jurusan Teknik  Informatika  dengan  atribut  asal  kabupaten  dan  nilai minimum  support atau threshold 3.
Gambar 7 Data hasil klasifikasi dengan threshold 3.
Menampilkan  data  laporan  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  jurusan Teknik  Informatika dengan atribut  asal  kabupaten  dan  nilai minimum  support
3.
Gambar 8 Laporan hasil klasifikasi data mahasiwa jurusan Teknik
Informatika dengan atribut asal kabupaten dan threshold 3.
Menampilkan  data  laporan  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  seluruh  program studi, seluruh angkatan, dan seluruh atribut dan nilai minimum support 2.
Gambar 9. Laporan hasil klasifikasi kelulusan mahasiswa seluruh angkatan, seluruh program studi, dan atribut dengan threshold 2.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil adalah Aplikasi Data Mining ini dapat digunakan  untuk  menampilkan  informasi  tingkat  kelulusan.  Informasi  yang ditampilkan  berupa  nilai support dan confidence hubungan  antara  tingkat kelulusan  dengan  data  induk  mahasiswa.  Semakin  tinggi  nilai confidence dan support maka semakin kuat nilai hubungan antar atribut. Data induk mahasiswa yang  diproses mining meliputi  data  ata  asal  sekolah,  data  kabupaten
mahasiswa, data jurusan, dan data program studi. Hasil dari proses data mining ini  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  lebih lanjut  tentang  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kelulusan  khususnya  faktor dalam data induk mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Santosa,  Budi.,  2007.  “Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk Keperluan Bisnis Teori dan Aplikasi”. Graha Ilmu : Yogyakarta.
[2] http://bow-masbow.blogspot.com/2010/10/algoritma-apriori-apriori- algorithm.html, diakses pada Desember 2011.
[3] http://digilib.petra.ac.id/viewer.php?page=1&submit.x=0&submit.y=0&qual =high&fname=/jiunkpe/s1/info/2007/jiunkpe-ns-s1-2007-26403150-8823- clustering-chapter2.pdf, diakses pada Desember 2011.
[4] http://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=datawarehouse%20adalah&sour ce=web&cd=3&ved=0CDMQFjAC&url=http%3A%2F%2Fzakki.dosen.nar otama.ac.id%2Ffiles%2F2012%2F02%2FDefinisi-Data- Warehouse.doc&ei=T4FET8WSLInOrQfV8NieDw&usg=AFQjCNGO91h KU1gt5NZ_z_5VgpNIHNYLmQ&cad=rja, diakses pada Desember 2011.
[5] http://sarwojowo.net/component/content/article/39-database-/71- pengenalan-datawarehouse-.html, diakses pada Desember 2011.
[6] http://www.docstoc.com/docs/20182632/Datawarehousing-dan-Datamining- Asosiasi-Nilai-Mahasiswa-Masa-Skripsi, diakses pada November 2011.
[7] http://www.gunadarma.ac.id/library/articles/postgraduate/information- system/Sistem%20Informasi%20Akuntansi/Artikel_92106032.pdf,  diakses pada November 2011.
[8] http://www.scribd.com/vemerald/d/53676182/43-III-1-5-Penggunaan- Algoritma-Apriori, diakses pada Desember 2011.