## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 145 - 154

## ANALISIS TINGKAT PENGUNDURAN DIRI DAN STRATEGI PENINGKATAN PARTISIPASI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Dwi Vernanda* 1 , Tri Herdiawan 2 , Erika Rachmawati 3 , Iqbal Nuryaman 4
Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Program Studi D3 Sistem Informasi, Kampus 2 Politeknik Subang nanda@polsub.ac.id* 1 , tri@polsub.ac.id 2 , erika.10108020@student.polsub.ac.id 3 , iqbal.10108006@student.polsub.ac.id 4

## Abstrak
Penelitian ini menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa untuk mengundurkan diri dari kampus dengan tujuan menyusun strategi peningkatan partisipasi mahasiswa melalui penerapan metode decision tree.  Decision  Tree  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterpretasikan  dan memungkinkan pengenalan pola secara statistik. Penelitian berdasarkan kriteria golongan UKT, nilai IPS dan IPK, semester  mahasiswa,  dan  SKS  yang  diambil.  Data  penelitian  diambil  melalui  studi  literatur  dari  platform  web kaggle  terkait  dengan  jumlah mahasiswa  yang  mengundurkan  diri.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa  tingkat pengunduran diri tertinggi terjadi pada mahasiswa yang tidak aktif organisasi. Meskipun mahasiswa dengan IPK kisaran 3.00-3.78 mengalami pengunduran diri, temuan menegaskan bahwa IPK bukanlah alasan paling utama. Golongan UKT paling kecil (2-3) menunjukan tingkat pengunduran diri yang lebih rendah dibandingkan golongan UKT yang paling besar. Itu menegaskan bahwa mahasiswa yang kurang aktif dalam organisasi adalah mahasiswa yang  paling  banyak  melakukan  pengunduran  diri.  Sebagai  strategi  untuk  meningkatkan  partisipasi  mahasiswa, penelitian merekomendasikan mahsiswa untuk meningkatkan kesadaran dan promosi aktivitas organisasi, dosen dapat  membuat  program  pembinaan  dan  bimbingan,  dukungan  akademik.  Strategi  ini  dapat  membantu menciptakan lingkungan kampus yang mendukung partisipasi mahasiswa dalam aktivitas organisasi.
Kata Kunci: Decision Tree, Pengunduran Diri, Strategi.

## Abstract
This research investigates the factors that influence students' decisions to withdraw from campus with the aim of developing  strategies  to  increase  student  participation  through  the  application  of  the  decision  tree  method. Decision Trees are used to form decision trees that are easy to interpret and enable statistical pattern recognition. Research is based on UKT group criteria, social studies and GPA scores, student semesters, and credits taken. Research data was taken through a literature study from the Kaggle web platform regarding the number of students who withdrew. The research results show that the highest rate of resignation occurs among students who are not active in organizations. Even though students with a GPA in the range of 3.00-3.78 experienced withdrawal, the findings confirmed that GPA was not the main reason. The smallest UKT group (2-3) shows a lower withdrawal rate than the largest UKT group. This confirms that students who are less active in organizations are the students who resign the most.  As a strategy to increase student participation, research recommends that students increase awareness and promote organizational activities, lecturers can create coaching and guidance programs, academic support. This strategy can help create a campus environment that supports student participation in organizational activities.
Keywords: Decision Tree, Resignation, Strategy

## I. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  lembaga  pendidikan tinggi yang berperan penting dalam mencetak generasi penerus yang berkualitas. Pengunduran diri mahasiswa adalah salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh lembaga-lembaga,  tingkat  pengunduran  diri  saat  ini sangatlah  meningkat.  Pengunduran  diri  tidak  hanya merugikan  institusi  perguruan  tinggi,  tetapi  juga merusak peluang bagi masa depan individu yang ingin benar-benar  berkuliah  pada  institusi  tersebut.  Kasus mahasiswa  mengundurkan  diri  bukan  hal  yang  asing lagi.  Hampir  semua  perguruan  tinggi  negeri  maupun swasta  mengalami  hal  tersebut.  Oleh  karena  itu, perlunya pemahaman mendalam tentang faktor-faktor
yang  memengaruhi  keputusan  mahasiswa  untuk mengundurkan  diri  dan  upaya  untuk  meningkatkan partisipasi mereka. Alasan mahasiswa mengundurkan diri sangatlah beragam, mulai dari merasa salah masuk jurusan, tidak mampu membayar UKT, orang tua yang pindah  kerja,  dan  lain-lain.  Bahkan  ada  mahasiswa yang  mengundurkan  diri  tanpa  alasan  yang  jelas. Kejadian-kejadian  pengunduran  diri  jelas  dapat memberikan  dampak  negatif  entah  itu  dari  jurusan ataupun  kampusnya  sendiri[1][2].  Jika  dibiarkan pengunduran diri ini tetap terjadi maka akan terjadinya kerugian-kerugian entah itu dari pihak internal ataupun external,  pihak  internal  yaitu  perguruan  tinggi  itu sendiri entah itu swasta ataupun negeri akan membuat

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9 No 2 Jul - Des 2023, 146 - 154
citra  nama  suatu  perguruan  tinggi  tidak  baik,  akan dinilainya  kinerja  suatu  perguruan  tinggi,  dan  pihak external  yaitu  merugikan  mereka-mereka  yang  ingin masuk  ke  perguruan  tinggi  namun  tidak  lulus  dalam seleksi  padahal  memiliki  jiwa  ingin  benar-benar menuntut  ilmu,  kerugian  lain  yaitu  mahasiswa  KIPK yang  mengundurkan  diri,  biaya  kuliah  yang ditanggung  oleh  pemerintah  namun  disia-siakan  oleh mereka  hal  itu  juga  dapat  memicu  kerugian  suatu negara. [3] [4]
Dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  pendidikan adalah hal yang paling penting untuk membangun diri dan negara, pondasi yang dapat memberikan terobosan baru  bagi  generasi  muda  penerus  bangsa.  Sehingga dilakukanlah analisis
penyebab
mahasiswa mengundurkan  diri  dengan  menggunakan  metode Decision Tree. Metode Decision Tree adalah salah satu alat yang efektif untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi suatu keputusann mahasiswa juga untuk merancang  strategi  yang  sesuai.  Prediksi  yang  dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data dan mengambil  keputusan  berdasarkan  pemilihan  aturan- aturan yang disusun dalam bentuk pohon. Metode ini dapat  dilakukan  dengan  beberapa  tahap  yaitu pengumpulan data, analisis data, pengembangan model dimana memprediksi keputusan mahasiswa mengundurkan  diri,  strategi  peningkatan  untuk partisipasi mahasiswa, validasi keputusan guna untuk memastikan  keakuratan.  Penelitian  ini  bertujuan dengan  harapan  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  kepada  lembaga pendidikan  pergurua  tinggi tentang  bagaimana  mengurangi  tingkat  pengunduran diri  dan  menigkatkan  partisipasi  mereka  dalam mengambil keputusan yang lebih baik. [5]

## II. METODE
Metodologi
penelitian
dilakukan
menggunakan  metodologi decition  tree, merupakan metode klasifikasi data mining. Pada proses pengujian nilai atribut akan diuji dengan cara melacak jalur node akar sampai node akhir dan kemudian akan diprediksi kelas yang dimiliki suatu data baru. Proses Metodologi penelitian melalui beberapa tahap, antara lain : [6] [7]
Gambar 1. Metodologi Penelitian [8]
1. Identifikasi Masalah
Idetifikasi  masalah  merupakan  rumusan  masalah penelitian  yang  ingin  diselesaikan  menggunakan metode decision  tree .  Identifikasi  masalah  untuk mengfokuskan  permasalahan  yang  akan  dibahas agar  dapat  mencapai  keputusan  yang  dapat memberikan  solusi  bagi  permasalahan  yang diambil. [9]
2. Studi Literatur Tahap ini dilakukannya pencarian teori-teori yang berhubungan  dengan  kasus  penelitian,  sehingga peneliti  memiliki  gambaran  dan  terarah  dalam proses penelitian. [10]
3. Pengumpulan Data Pada  tahap  pegumpulan  data  dilakukannya pengumpulan  data  dari  hasil  studi  literatur,  data pada kasus pengunduran diri dari perguruan tinggi ini  diperoleh  melalui  halaman web yaitu kaggle dimana  didalamnya  menyediakan  banyak  dataset dengan data berjumlah 999 data dan 8 atribut. [11]
4. Data Mining Data mining merupakan penemuan informasi baru dengan  mencari  pola  atau  aturan  dari  data  yang berjumlah  besar. Data  mining juga  sering  disebut sebagai knowledge  discovery  in  database (KDD).
KDD Merupakan kegiatan mengumpulkan, memakai  data,  pola  dan  hubungan  dalam  dataset yang  berukuran besar.  Berikut  adalah  tahap-tahap yang dilakukan dalam data mining : a. Data Cleaning Data cleaning merupakan proses
menghilangkan data noise atau data yang acak, tidak  valid,  data  tidak  konsisten,  data  kosong, dan data tidak relevan, data-data tersebut lebih baik  dibuang  agar  tidak  mengganggu  dalam proses decition  tree sehingga  menghasilkan keputusan yang berkualitas.  [12]
b. Data Integration
Tahap  ini  merupakan  penggabungan  dari berbagai dataset dengan tujuan untuk memenuhi  syarat  data  yang  dibutuhkan, digabungkan dalam satu database atau file yang membentuk  dataset  baru.  Integrasi  data dilakukan pada atribut-atribut yang mengindentifikasikan entitas-entitas yang unik serta tetap sesuai denngan kebutuhan. [13]
c. Data Selection
Data  yang  ada  seringkali  tidak  semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai kebutuhan yang akan diambil. d. Data Transformation Data transformasi bertujuan untuk
meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  data,

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 147 - 154
memproses data mentah menjadi bentuk format yang  lebih  sesuai  dan  berguna  dalam  proses analisis. [14]
5. Proses Decision Tree
Decision  tree  merupakan  teknik  model  prediksi yang  digunakan  dalam  klasifikasi  dan  prediksi suatu  masalah  tersentu.  Decition  tree  merupakan teknik membagi ruang pencarian masalah. Decition tree  akan  menghasilkan  rule  dan  disederhanakan. [15] Berikut adalah rumus proses decition tree :
a. Menghitung Nilai Entropy
Menghitung nilai entropy merupakan metrik yang digunakan  untuk  memilih  atribut  terbaik,  mencari kepastian,  dan  mengurangi  ketidakpastian  dalam data.
Entropy (s)= Σ i n = 1 -pi log 2 pi
Keterangan Rumus : S = Himpunan kasus A = Fitur N = Jumlah partisi S Pi = Proporsi dari Si terhadap S
b. Menghitung Nilai Gain
Perhitungan  Gain  bertujuan  untuk  menentukan variabel  mana  yang  akan  dijadikan  node  awal dengan  nilai  information  gain  yang  paling  besar setelah  itu  gain  paling  tinggi  akan  membuat lanjutan node dengan kriteria yang lain.
Gain (S,A)= Entropy (S) = Σ i n = 1 * Entropy (Si)
Keterangan Rumus : S = Himpunan kasus A = Fitur N = Jumlah partisi A
|S1| = Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S2| = Jumlah kasus dalam S [16]
6. Pengambilan keputusan Merupakan  tahap  akhir  dalam  analsisi  yang membahas  hasil  dari  data  yang  telah  dianalisis dengan  menghasilkan  beberapa  rule  atau  aturan- aturan  yang  dapat  membuat  mahasiswa  berniat mengundurkan  diri,  keputusan  ini  sebagai  hasil keputusan  apa  yang  harus  dilakukan  oleh  pihak tertentu  agar  dapat  mencegah  dan  meningkatkan partisipasi mahasiswa.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan dengan bantuan aplikasi RapidMiner, merupakan perangkat lunak analisis data
yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data, memodelkan data, dan mengambil wawasan sehingga dapat dibentuknya suatu keputusan.

## 3.1. Data yang digunakan
Gambar 2. Data Mahasiswa
Gambar  dalam  bentuk  tabel  diatas  adalah  data mahasiswa  yang  diambil  dari  halaman  web  kaggle, kurang  lebih  terdapat  999  data,  7  atribut, dan  1  label dengan (4 nominal dan 4 numerical) yang dianalisis.

## 3.2. Atribut Data dan Label
Tabel 1.  Tahun_akademik

## Tahun_akademik
1 2019/2020-Ganjil 2 2019/2020-Genap 3 2020/2021-Ganjil 4 2020-2021-Genap

## Tabel 2.  Atribut Kelas
Atribut kelas 1 A 2
B
3 C
4
D Tabel 3.  Atribut tahun akademik Tahun_akademik 1 1
2 2
3 3
4 4
5 5 6 6
Tabel 4.  Organisasi

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9 No 2 Jul - Des 2023, 148 - 154

## Organisasi
1 Aktif 2 Tidak Aktif Tabel 5. Atribut Status Status 1 Tidak 2 Keluar Tabel 6. Atribut IPS IPS 1 0 2 0,27
3 0,5 4 0,57 5 0,6 6 0,75 7 0,83 8 0,89 9 1 10 0,6 11 0,75 12 0,83 13 0,89 14 1 15 1,07 16 1,09 17 1,11 18 1,13 19 1,2 20 1,27 21 1,33 22 1,36 23 1,5 24 1,67 25 1,68 26 1,7 27 1,71 28 1,75 29 1,77 30 1,8
IPS 31 2 32 2,03
33 2,1 34 2,18 35 2,21 36 2,22 37 2,23 38 2.25 39 2,33 40 2,36 41 2,4 42 2,42 43 2,44 44 2,45 45 2,5 46 2,59 47 2,67 48 2,69 49 2,76 50 2,81 51 2.88 52 2,91 53 2,95 54 3,03 55 3,14 56 3,23 57 3,33 58 3,36 60 3,37 61 3,4 62 3,47 63 3,5 64 3,81
65
4 Tabel 8. Atribut IPK
IPK
1 1,89 2 2,01 3 2,11 4 2,14

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 149 - 154

## IPK
5 2,22 6 2,23 7 2,28 8 2,3 9 2,31 10 2,32 11 2,28 12 2,3 13 2,31 14 2,32 15 2,33 16 2,34 17 2,36 18 2,4 19 2,41 20 2,45 21 2,48 22 2,5 23 2,51 24 2,53 25 2,59 26 2,6 27 2,65 28 2,67 29 2,68 30 2,29 31 2,81 32 2,82 33 2,88 34 2,89 35 2,91 36 2,94 37 2,95 38 2,96 39 2,97
IPK 40 2,98 41 2,99 42 3 43 3,01 44 3,02 45 3,03 46 3,04 47 3,05 48 3,06 49 3,07 50 3,08 51 3,09 52 3,1 53 3,19 54 3,2 55 3,29 56 3,4 57 3,39 58 3,3 60 3,37 61 3,4 62 3,46 63 3,5 64 3,59 65 3,6 [17]

## 3.3. Hasil Algoritma Pohon Keputusan
Algoritma  pohon  keputusan  ini  diambil  dari  hasil analisis  RapidMiner  dimana  dari  data  yang  ada  dapat menjadi rule/aturan-aturan. [18]

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9 No 2 Jul - Des 2023, 150 - 154
Gambar 3. Pohon Keputusan
Gambar 4. Aturan Pohon Keputusan
Gambar 5. Aturan Pohon Keputusan
Gambar 6. Aturan Pohon Keputusan
Tabel 8. Rule Prediksi
Prediksi
Aturan 1 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37” AND IPK > “3.46” AND IPK >  “3.72” IPK > “3.77”  THEN Status Mahasiswa “Tidak Keluar”
Aturan 2
IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND
Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37” AND IPK > “3.46” AND IPK >    “3.72”  IPK  <  =  “3.77”  THEN Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 3
IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37” AND IPK > “3.46” AND IPK <  =    “3.72”  IPK  >  “3.57”  THEN Status Mahasiswa “Tidak Keluar” Aturan 4 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37” AND IPK > “3.46” AND IPK < =  “3.72” IPK < = “3.57” AND IPK >  “3.55”  THEN  Status  Mahasiswa “Keluar”

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 151 - 154

## Prediksi
Aturan 5 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37” AND IPK > “3.46” AND IPK < =  “3.72” IPK < = “3.57” AND IPK < = “3.55” THEN Status Mahasiswa “Tidak Keluar”
Aturan 6 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK    >    “3.24”  IPK  >  “3.37”  AND Golongan_UKT  >  “3”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 7 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK    >    “3.24”  IPK  >  “3.37”  AND Golongan_UKT  <  =  “3”  AND Tahun_Akademik  =  “2019/2020- Ganjil”    THEN  Status  Mahasiswa “Tidak Keluar”
Aturan 8 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK    >    “3.24”  IPK  >  “3.37”  AND Golongan_UKT  <  =  “3”  AND Tahun_Akademik  =  “2019/2020- Genap”    THEN  Status  Mahasiswa “Tidak Keluar”
Aturan 9 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK    >    “3.24”  IPK  >  “3.37”  AND Golongan_UKT  <  =  “3”  AND Tahun_Akademik  =  “2020/2021- Ganjil”    THEN  Status  Mahasiswa “Keluar”
Aturan 10 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND
Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  >
“2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK    >    “3.24”  IPK  >  “3.37”  AND Golongan_UKT  <  =  “3”  AND Tahun_Akademik  =  “2020/2021- Genap”    THEN  Status  Mahasiswa “Keluar”
Aturan 11 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND
Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  >
“2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND IPK  >  “3.24” IPK < = “3.37”  THEN Status Mahasiswa “Keluar”

## Prediksi
Aturan 12 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND
IPK  < =  “3.24” AND IPS > “2.86” THEN Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 13 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT  >  “2”  AND  IPK  > “2.37”  AND  IPK  <  =  “3.46”  AND
IPK  < =  “3.24” AND IPS < = “2.86” THEN  Status  Mahasiswa  “Tidak Keluar”
Aturan 14 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND
Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT > “2” AND IPK < = “2.37”  THEN  Status  Mahasiswa
“Keluar”
Aturan 15 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND
Semester_Mahasiswa    >  “3”  AND Golongan_UKT < = “2” THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 16 IF  Organisasi  =  “Aktif”  AND Semester_Mahasiswa  < = “3”  THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 17 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND
IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND  Golongan_UKT  >  “4”  AND
IPK      >  “3.55”  THEN  Status
Mahasiswa “Keluar”
Aturan 18 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND
IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND  Golongan_UKT  >  “4”  AND IPK   < = “3.55” AND IPK > “3.53” THEN  Status  Mahasiswa  “Tidak Keluar”
Aturan 19
IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND  Golongan_UKT  >  “4”  AND IPK   < = “3.55” AND IPK < = “3.53”
THEN Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 20
IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND Golongan_UKT < = “4” AND IPS   > “1.4” AND IPK > “3.57” AND Golongan_UKT  >  “3”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan
21
IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND Golongan_UKT < = “4” AND IPS   > “1.4” AND IPK > “3.57” AND Golongan_UKT < = “3” THEN Status Mahasiswa “Tidak Keluar” Aturan
22 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND
IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49”
AND Golongan_UKT < = “4” AND

## Melek IT

## Prediksi
IPS      >  “1.4”  AND  IPK  <  =  “3.57”
THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 23 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND Golongan_UKT < = “4” AND IPS < = “1.4” AND Semester_Mahasiswa  >  “5”  THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 24 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND Golongan_UKT < = “4” AND IPS < = “1.4” AND
Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK  >  “3.78”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 25 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND Golongan_UKT < = “4” AND IPS < = “1.4” AND Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK < = “3.78” AND Semester_Mahasiswa  >  “3”  THEN Status Mahasiswa “Tidak Keluar” Aturan 26 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND  Golongan_UKT  <  =  “4”  AND IPS < = “1.4” AND Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK < = “3.78” AND
Semester_Mahasiswa  <  =  “3”  AND
IPK  >  “3.51”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 27 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  >  “3.49” AND  Golongan_UKT  <  =  “4”  AND IPS < = “1.4” AND Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK < = “3.78” AND
Semester_Mahasiswa  <  =  “3”  AND
IPK  <  =  “3.51”  THEN  Status Mahasiswa “Tidak Keluar” Aturan 28 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  >  “3.48”  AND  IPK  <  =  “3.49” THEN  Status  Mahasiswa  “Tidak Keluar” Aturan 29 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK  <  =  “3.48”  AND  IPK  >  “3.16” THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 30 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND  Golongan_UKT  >  “3”  THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 31 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND IPK > “3.14” AND
Semester_Mahasiswa  >  “2”  THEN
Status Mahasiswa “Tidak Keluar”

## Prediksi
Aturan 32 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND IPK > “3.14” AND Semester_Mahasiswa < = “2” THEN Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 33 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND IPK  <  =  “3.14”  AND  IPK  >  “2.85”
AND  IPK  >  “3.02”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 34 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND
IPK  <  =  “3.14”  AND  IPK  >  “2.85” AND  IPK  <  =  “3.02”  AND Semester_Mahasiswa  >  “5”  THEN
Status Mahasiswa “Keluar” Aturan 35 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND
IPK  <  =  “3.14”  AND  IPK  >  “2.85” AND  IPK  <  =  “3.02”  AND Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK  >  “2.92”  THEN  Status Mahasiswa “Keluar”
Aturan 36 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND
IPK  <  =  “3.14”  AND  IPK  >  “2.85” AND  IPK  <  =  “3.02”  AND Semester_Mahasiswa  <  =  “5”  AND IPK  <  =  “2.92”  THEN  Status
Mahasiswa “Tidak Keluar” Aturan 37 IF  Organisasi  =  “Tidak  Aktif”  AND IPK < = “3.48” AND IPK < = “3.16” AND Golongan_UKT < = “3” AND IPK < = “3.14” AND IPK < = “2.85”
THEN  Status  Mahasiswa  “Tidak Keluar”
[4]

## 3.4. Hasil Analisis
Analisis  kesimpulan  dari  hasil  pengujian  dapat  di gambarkan sebagai berikut :
1. Mahasiswa mengundurkan diri terbanyak terdapat  pada  mahasiswa  tidak  aktif  dalam organisasi,
2. Memiliki IPK kisaran 3.00-3.78 . Dari hasil IPK yang sangat memadai ini dapat disimpulkan IPK bukan  alasan  paling  utama  dari  mahasiswa mengundurkan diri,
3. Golongan  UKT  2-5.  Jika  dilihat  dari  golongan UKT lebih banyak golongan ukt paling kecil yang

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 153 - 154
melakukan  pengunduran  diri  dibanding  dengan golongan UKT paling besar.
Keputusan  dari  analisis  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  mahasiswa  melakukan  pengunduran  diri dengan alasan paling kuat yaitu mahasiswa tidak aktif dalam organisasi. Organisasi adalah wadah yang dapat membantu kita beradaptasi dan mendorong kita untuk mereka  bersama-sama  tanpa  merasa  sendirian. Organisasi juga sebagai ruang lingkup pergaulan yang dapat  membawa  kita  dalam  pembentukan  diri, organisasi  dapat  membantu  kita  tentang  persoalan apapun entah itu external ataupun internal. Oleh karena itu, IPK besar dengan nilai paling baik pun harus tetap balance  dengan  pembentukan  diri  dalam  organisasi. Maka dengan itu penting sekali organisasi bagi seorang mahasiswa  agar  dapat  saling  membantu  dan bersosialisasi baik dengan banyak orang. [19]

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  menganalisis tingkat  pengunduran  diri  mahasiswa  dikampus menggunakan  metode  decision  treee  algoritma  C4.5 telah  memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam pemahaman faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa dalam mengambil keputusan pengunduran diri. Hasil analisis dari penelitian ini mengungkapkan bahwa ada beberapa aspek yang saling berinteraksi dan berkontribusi  pada  keputusan  mahasiswa  untuk meninggalkan  kampus.  Temuan  hasil  analisis  dari penelitian ini adalah faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa  mengundurkan  diri  melibatkan  aspek akademik,  sosial,  ekonomi,  dan  lingkungan.  Faktor tersebut  saling  berinteraksi  dan  mempengaruhi keputusan mahasiswa.

## 4.2. Saran
Untuk  meningkatkan  partisipasi  mahasiswa  maka upaya  yang  lebih  besar  yaitu  dalam  meningkatkan kesadaran  mahasiswa  tentang  berbagai  organisasi kampus  dan  manfaat  yang  dapat  diperoleh  melalui partisipasi.  Program  promosi  yang  kreatif  dan informatif,    seperti  seminar,  pameran  organisasi,  dan kegiatan sosial lainnya. selain itu program pembinaan dan  bimbingan  juga  sangat  diperlukan  untuk mencakup  pembentukan  program  ini  membantu mahasiswa  menemukan  dan  mengembangkan  minat mereka  dalam  berbagai  organisasi.  Pembimbing  atau mentor dapat memberikan panduan yang personal dan membantu mahasiswa menavigasi peluang partisipasi yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  tujuan  mereka. Dukungan  akademik  untuk  mahasiswa  yang  aktif dalam organisasi seperti kampus dapat mengapresiasi mahasiswa  yang  telah  aktif  dan  berprestasi  dalam organisasi.  Mendorong  pembangunan  komunitas  dan jaringan  sosial  diantara  mahasiswa  melibatkan
penyelenggaraan acara sosial, pertemuan dalam forum diskusi.  Pembangunan  hubungan  sosial  yang  kuat dapat  membantu  menciptakan  lingkungan  kampus yang  mendukung  dan  memotivasi  mahasiswa  untuk aktif dalam organisasi. [20]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Wulandari, R. Rosnelly, W. Wanayumini,
Analisis  Metode  Decision  Tree  Dalam Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,  CSRID (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal).  13 (2021) 131. https://doi.org/10.22303/csrid.13.3.2021.131- 140.
[2] A.H.  Nasrullah,  Implementasi  Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Produk Laris, J.  Ilm.  Ilmu  Komput.  7  (2021)  45–51. https://doi.org/10.35329/jiik.v7i2.203.
[3] Marnis & Priyono, Manajemen Sumber Daya Manusia, 2008. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324. 004. [4] S.M.K. Swasta, A. Bangsa, BEES : Bulletin of
Electrical and Electronics Engineering Implementasi  Metode  Decision  Tree  Pada Tingkat Prestasi Belajar, 1 (2021) 108–114.
[5] B.  Miftahurrohmah,  C.  Wulandari,  Analisis Prediksi Mahasiswa Mengundurkan Diri Dari Universitas  XYZ  Dengan  Metode  Support Vector  Machine,  Netw.  Eng.  Res.  Oper.  4 (2019) 173–179.
[6] R.  Fauzi,  Klasifikasi  Siswa  Yang  Akan Mengikuti  Lomba  Olimpiade  Sains  Nasional (OSN)  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus:  SMP  Negeri  2  Gresik),  Undergrad. Thesis, Univ. Muhammadiyah Gresik. (2019) 6–17. http://eprints.umg.ac.id/2109/.
[7] S.  Jusuf,  Pengantar  Metodologi  Penelitian, 2012.
[8] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  R.  Maulana, Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber
Dengan  Metode  Support  Vector  Machine Berbasis  SMOTE,  J.  Tek.  Komput.  AMIK BSI. 8 (2022) 174–180. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2. [9] Ms. Prof. Dr. Suryana, Metodologi Penelitian : Metodologi Penelitian Model Prakatis Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif,  Univ. Pendidik. Indones. (2012) 1–243.
https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[10] E.D.  Kartiningrum,  Panduan  Penyusunan Studi Literatur, Lemb. Penelit. Dan Pengabdi. Masy. Politek. Kesehat. Majapahit, Mojokerto.

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 9 No 2 Jul - Des 2023, 154 - 154
(2015) 1–9.
[11] N.E.  Helwig,  S.  Hong,  E.T.  Hsiao-wecksler, data mahasiswa (kaggle), (n.d.).
[12] N.P.A.  Widiari,  I.M.A.D.  Suarjaya,  D.P. Githa,  Teknik  Pengolahan  Data  Cleaning,  J. Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol. Informasi). 8 (2020) 137.
[13] B.A.B. Ii, A.P. Terdahulu, BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Penelitian Terdahulu 1., (2006) 9–37.
[14] I.S.  Wijaya,  M.  Wijaya,  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada Beasiswa  Pada  Sma  Negeri  11  Muaro  Jambi, J. Process. 18 (2023) 40–53. https://ejournal.unama.ac.id/index.php/proces sor/article/view/155.
[15] S.  Bahri,  A.  Lubis,  Metode  Klasifikasi Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Juara English Premier League, J. Sintaksis. 2 (2020) 63–70.
[16] L.R. Haidar, E. Sediyono, A. Iriani, ANALISA PREDIKSI  MAHASISWA  DROP  OUT MENGGUNAKAN  METODE  DECISION TREE  DENGAN  ALGORITMA  ID3  dan
C4.5, J. Transform. 17 (2020) 97.
https://doi.org/10.26623/transformatika.v17i2. 1609. [17] M.N.M.  Rahayu,  R.  Arianti,  Penyesuaian Mahasiswa  Tahun  Pertama  Di  Perguruan Tinggi:  Studi  Pada  Mahasiswa  Fakultas Psikologi Uksw, J. Psychol. Sci. Prof. 4 (2020) 73. https://doi.org/10.24198/jpsp.v4i2.26681.
[18] Aprilla  Dennis,  Belajar  Data  Mining  dengan RapidMiner,  Innov.  Knowl.  Manag.  Bus. Glob.  Theory  Pract.  Vols  1  2.  5  (2013)  1–5. http://esjournals.org/journaloftechnology/arch ive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp://www. airccse.org/journal/nsa/5413nsa02.pdf.
[19] I.S.  Melati,  L.  Linawati,  I.A..  Giriantari, Knowledge Discovery Data Akademik Untuk Prediksi Pengunduran Diri Calon Mahasiswa, Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro.  17  (2018)  325. https://doi.org/10.24843/mite.2018.v17i03.p0 4.
[20] D.  Manurung,  F.  Sandi,  F.  Akinardipura,  H. AShfahan, D. Prasvirta, Prediksi Pengunduran Diri Karyawan Perusahaan “Y” Menggunakan,  Semin.  Nas.  Mhs.  Imu
Komput. Dan Apl. 2 (2021) 202–213.