Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 89-96

## Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
Fauziah
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Indonesia Email: fauziah@civitas.unas.ac.id

## Abstract
To  assure  the  quality  of  graduates,  it  is  required  to  estimate  the  graduation  rate  of active  students  based  on  variables  that  influence  it,  such  as  first-through-sixth-semester GPAs, the number of credits taken each semester, etc. Graduation rate is a criterion for evaluating  the  accreditation  of  study  programs  and  institutions,  making  it  one  of  the benchmarks  for  higher  education  management  policies.  In  order  to  forecast  student graduation  rates,  an  artificial  neural  network  algorithm  based  on  the  Adaptive  Neuro- Fuzzy Inference System approach was used to analyze data in this study. This technique is commonly employed for problem prediction. In the implementation of this technique, the sample  data  consist  of  around  627  student  data  from  the  classes  of  2015  through  2018. With the result that predicts the number of years and months till student graduation. Good accuracy  results  were  obtained  with  the  approach  utilized,  which  included  the  kind  of membership  function,  namely  gauss  mf,  gbell  mf,  trim  mf,  and  traf  mf.  On  average,  it provided a R value of 0.99 at epoch values between 50 and 500, an MSE value of 0.04, and an accuracy rate of 96.97%.
Keywords: ANFIS, graduation prediction, and artificial neural networks

## Abstrak
Untuk  menjamin mutu  lulusannya,  perlu  diprediksi  tingkat  kelulusan dari  mahasiswa aktif saat ini berdasarkan parameter-parameter yang mempengaruhinya seperti nilai IPK semester satu sampai semester enam, jumlah sks mata kuliah yang diambil tiap semester dan lain-lain. Tingkat kelulusan  mahasiswa menjadi salah satu kriteria dalam penilaian akreditasi  program  studi  maupun  institusi  sehingga  menjadi  salah  satu  tolok  ukur kebijakan    manajemen    perguruan    tinggi.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  ini  dilakukan analisis  data  guna  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa    menggunakan  algoritma jaringan syaraf tiruan  berbasis metode Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference System. Metode ini banyak  digunakan dalam memprediksi suatu masalah. Data sampel dalam penerapan algoritma  ini  adalah  data  mahasiswa  mulai  angkatan  2015  sampai  dengan  angkatan tahun  2018  sekitar  627  data.  Dengan  output  yaitu  memprediksi  waktu  lulus  mahasiswa selama  berapa  tahun  dan  bulan.  Dari  hasil  pembelajaran  algoritma  yang  digunakan, diperoleh  hasil  akurasi  yang  baik  dengan  metode  yang  digunakan  meliputi  type membership  function  yaitu  gauss  mf,  gbell  mf,  trim  mf  dan  traf  mf,  dan  rata-rata menghasilkan nilai R sebesar 0.99 pada nilai epoch 50 sampai dengan 500 dan nilai MSE sebesar 0.04 serta tingkat akurasi rata-rata 96.97%.
Kata Kunci : ANFIS, prediksi kelulusan, jaringan syaraf tiruan

## 1. Pendahuluan
Penilaian  akreditasi  salah  satunya  berkaitan  dengan  kelulusan,  sehingga  Universitas mendapatkan  akreditasi  yang  baik  sekali  maupun  unggul  dan  menjadi  salah  satu  pilihan bagi  calon  mahasiswa  yang  akan  melanjutkan  studi  ke  jenjang  S1,  S2  maupun  S3. Peningkatan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang  akan  masuk  di  Universitas  pada  tahun akademik 2022/2023 saat ini akan dipengaruhi oleh nilai  akreditasi  yang didapatkan dan menjadi  salah  satu  perhatian  khusus.  Untuk  dapat  memprediksi  tingkat  kelulusan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 89-96
mahasiswa  aktif  saat  ini  agar  dapat  diketahui  daya  tampung  bagi  mahasiswa  baru  tahun berikutnya.  Terkait  hal  ini  perlu  adanya  monitoring  dan  evaluasi  terhadap  data-data mahasiswa yang sudah lulus dan akan lulus  tepat waktu. Saat ini yang jadi permasalahan adalah belum adanya metode peramalan yang tepat dan akurat untuk memprediksi tingkat kelulusan  mahasiswa  tersebut  karena  adanya  ketidakpastian  pada  data  mahasiswa  yang lulus  berdasrkan  periode  tahun  dan  bulan.  Untuk  itulah,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa yang ada dengan metode jaringan syaraf tiruan  khususnya  menggunakan  metode  ANFIS.  Pada  penelitian  terdahulu  dengan menggunakan metode Decission tree dan Neural Network menghasilkan akurasi masing- masing 74.51% dan 79.74%9[1].  Penelitian terkait dengan menggunakan algoritma naïve bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  96.15%  pada  uji  coba  variabel  terbaik  dari beberapa variabel  yang digunakan[2]. Kemampuan untuk belajar pada performa jaringan syaraf  tiruan  untuk  proses  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  pada  waktunya menggunakan  nilai  Indeks  Prestasi  pada  semester  awal  menghasilkan  tingkat  akurasi 80.5921053%[3].Prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  menggunakan  aplikasi  weka  dan algoritma  decision  tree  dapat  menghitung  nilai  akurasi  sebesar  60%  menggunakan beberapa atribut, sehingga menghasilkan prediksi yang sesuai[4]. Pola pembelajaran yang dilakukan  pada  machine  learning  dengan  Teknik  deep  learning  dari  penelitian  terdahulu menghasilkan  akurasi  72.84%,  menghasilkan  akurasi  yang  minim  dikarenakan  oleh penggunaan data yang masih sedikit dan dapat ditingkatkan lagi dari pembelajaran mesin tersebut [5]. Pengujian yang telah dilakukan  dengan menggunakan  algoritma C4.5 untuk menentukan  kelas  prediksi  dengan  beberapa  kali  pengujian  data  menghasilkan  akurasi yang berbeda, dimana algoritma dapat menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang optimal  pada  pengujian  ketiga  dengan  jumlah  data  lebih  banyak  dan  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  88.74%[6].  Algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  melakukan  prediksi dan  klasifikasi  dengan  sangat  baik  dengan  mendapatkan  model  berdasarkan  data  yang cukup dari penelitian yang dilakukan mendapatkan akurasi sebesar 90%[7]. Perbandingan hasil  akurasi  yang  didapat  dengan  menggunakan  algoritma neural  network dan naïve bayes sebesar  60.16%  dengan  beberapa  atribut  yanf  diuji  coba  pada  penitia  sebelumnya [8].  Berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 melalui  tools  weka  proses  prediksi  menghasilkan  tingkat  kelulusan  mahasiswa  sebesar 70%  lulus  tepat  waktu  dengan  prosentase  akurasi  96%  [9].    Hasil  akurasi  yang  didapat pada penelitian ini 88.15% maka dapat dikatakan model dapat menghasilkan nilai akurasi yang  sesuai  dan  baik  sesuai  dengan  tujuan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa[10].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Instrumen penelitian
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  tahun  dan  bulan  mahasiswa  dapat  lulus  di  masa yang  akan  datang,  perlu  data-data  IPS  mahasiswa  pada  periode  sebelumnya  mulai  dari semester  I  sampai  semester  VI  dan  waktu  lulusan  berdasarkan  tahun  dan  bulan.  Pada kajian  ini,  data  yang  digunakan  dan  dianalisis  adalah  data  mahasiswa  angkatan  2015 sampai  2018.  Data  tersebut  dapat  diperoleh  dari  aplikasi  akademik  online  yaitu  data mahasiswa IPS tiap semester.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## Tabel 1. IPS Semester I sampai V
Pada  Tabel  1,  merupakan  IPS(Indeks  Prestasi  Semester)  dari  mahasiswa  yang digunakan  untuk  melakukan  proses  prediksi  dan  analisis  sehingga  nantinya  dapat diperoleh hasil prediksi berupa tahun dan bulan, data yang digunakan 627 data.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada  Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  mulai  dari  persiapan pengambilan data, melakukan perancangan ANFIS (menggunakan parameter yang terdiri dari membership function, type membership function yang terdiri dari gauss mf, gbell mf, trim  mf  dan  traf  mf ,  nilai  epoch  untuk  proses  pelatihan  yang  dilakukan  dengan  meload data  dari  data  train  dalam  bentuk  excel  yang  berisi  data-data  mahasiswa  berupa  indeks prestasi per semester  yaitu  semeseter  I  sampai dengan  semester V, kemudian melakukan training data sampai menghasilkan nilai R dan tahapan terakhir melalui pelatihan tersebut menyimpan  data  hasil  untuk  dijadikan  sebagai  data  input  saat  melakukan  proses  testing dengan  data  yang  dimasukkan  dan  menentukan  hasil  output  dalam  bentuk  tahun  dan bulan,  jika  pengujian  berhasil  maka  proses  analisis  dilakukan  dan  mendapatkan  output yang  sesuai,  jika  tidak  maka  tahapan  yang  dilakukan  adalah  inisialisasi  kembali parameter-parameter yang digunakan.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 89-96

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Source code pelatihan dan pengujian
Merupakan source code dari proses inisialisasi parameter ANFIS, proses pengujian dan testing untuk mendapatkan prediksi kelulusan mahasiswa.

## 3.2. Tampilan User Interface Pelatihan ANFIS
Gambar 2. User Interface Pelatihan ANFIS dengan nilai Epoch 50
% --- Executes during object creation, after setting all properties. function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject    handle to popupmenu1 (see GCBO) % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows. %       See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject, 'BackgroundColor' ), get(0, 'defaultUicontrolBackgroundColor' )) set(hObject, 'BackgroundColor' , 'white' ); end function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject    handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit2 as text %        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 as a double
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows. %       See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject, 'BackgroundColor' ), get(0, 'defaultUicontrolBackgroundColor' )) set(hObject, 'BackgroundColor' , 'white' ); end % membaca variabel out_fis yg ada di lokasi handles out_fis = handles.out_fis;
% menampilkan menu save file [nama_file, nama_path] = uiputfile( '*.fis' );
% jika ada file yg disimpan maka akan mengeksekusi perintah di bawahnya if ~isequal(nama_file,0) % menyimpan variabel out_fis writefis(out_fis,fullfile(nama_path,nama_file)); else return end
% --- Executes on button press in pushbutton4. function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject    handle to pushbutton4 (see GCBO) % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% mereset button2 axes(handles.axes1) cla reset

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 89-96
Pada Gambar 2 merupakan User Interface pelatihan ANFIS yang terdiri dari parameter membership  function dan type  membership  function yang  digunakan,  pada  proses pengujian  menggunakan  gaussmf  dan  epoch  50  dengan  melakukan  load  data  dari  data training  berupa  IPS  mahasiswa  semester  I  sampai  dengan  Semester  V,  setelah  tahapan train  selesai,  maka  terlihat  hasil  nilai  R  0,99  dan  nilai  MSE  sebesar  0.04,  hal  ini  dapat dikategorikan  proses  train  dengan  menggunakan  epoch  50  sampai  dengan  500  berjalan sesuai, dan menyimpan hasil pengujian (save FIS) yang akan dijadikan sebagai input pada proses testing, dan hasil tampilan Save FIS dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil FIS yang sudah disimpan
Gambar  3  merupakan  hasil  FIS  yang  sudah  disimpan  dan  nantinya  digunakan  pada saat  proses  pengujian  untuk  mendapatkan  output  prediksi  dalam  bentuk  tahun  dan  bulan lulus mahasiswa, serta menguji hasil akurasi dari model yang dibuat.
Gambar 4. Hasil pelatihan dengan nilai epoch 500
Pada Gambar 4 merupakan hasil pelatihan dengan menggunakan nilai epoch 500, type membership  function  menggunakan  Gaussmf  dan  menghasilkan  nilai  R  yang  sama  jika menggunakan nilai epoch 50 yaitu 0.99 dan nilai MSE sama yaitu dengan nilai 0.04, hal ini  dapat  dinyatakan  bahwa  model  yang  dibuat  cukup  stabil  dan  sesuai  untuk  digunakan sebagai proses input pengujian dan prediksi kelulusan mahasiswa dengan tampilan dalam bentuk output berapa tahun dan bulan.

## 3.3. Tampilan hasil Pengujian menggunakan epoch 50 dan 500
Tahapan yang dilakukan antara lain :
a) Meload FIS yang sudah tersimpan dari hasil pelatihan sebelumnya
b) Melakukan  input  data  IPS  dari  semester  I  sampai  6  untuk  mendapatkan  hasil prediksi
c) Melakukan proses prediksi
Gambar 5. Load Nilai FIS
Pada  Gambar  5  merupakan  proses  untuk  meload  nilai  FIS  yang  telah  disimpan  dan tahap  berikutnya  meinput  nilai  IPS  semester  I  sampai  semester  VI  untuk  dilakukan pencocokan  dan  proses  prediksi  sehingga  menghasilkan  keluaran  data  tahun  dan  bulan kelulusan mahasiswa pada lama masa studinya.
Gambar 6. Tampilan Prediksi
Pada  Gambar  6  merupakan  hasil  dari  tampilan  prediksi  yang  didapatkan  dengan  cara melakukan load data FIS dan proses penginputan nilai IPS dari semester I sampai dengan VI serta melakukan proses prediksi, hasil siperoleh prediksi mahasiswa dengan lama studi berdasarkan tahun dan bulan lulus mahasiswa.

## 3.4. Tabel hasil perhitungan akurasi dari data latih dan data uji
Tabel 2. Hasil Rangkuman perhitungan akurasi data latih dan data uji
Pada  Tabel  2  dapat  dijelaskan  hasil  yang  didapat  dari  data  latih  dan  data  uji menggunakan  ANFIS  dengan  membership  function  berdasarkan  parameter  yang  ada,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
terlihat  hasil  lama  studi  dari  hasil  pengujian  dan  hasil  prediksi  didapat  hasil  yang mendekati dengan data real, maka dapat dihitung rata-rata akurasi dari hasil prediksi yang dilakukan yaitu :
Tabel 3. Rangkuman Rata-rata nilai akurasi
Pada  Tabel  3  merupakan  rata-rata  akurasi  yang  dihitung  berdasarkan  hasil  penlatihan dan  pengujian  serta  hasil  prediksi  waktu  kelulusan  mahasiswa  dan  didapat  rata-rata sebesar  96.94%,  hal  ini  dapat  dikatakan  model  yang  dibuat  dapat  menghasilkan  prediksi yang sesuai.

## 4.  Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diperoleh  bahwa  algoritma  ANFIS  yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  salah  satu  jaringan feedforward multilayer dimana  jaringan  syaraf  tiruan  dianggap  sebagai  algoritma  pembelajaran  yang  sesuai dengan  karakteristika  data  yang  diolah,  sehingga  menghasilkan  model  prediksi  yang sesuai.  Prototype  yang  dibuat  dengan  menggunakan  matlab  dapat  melakukan  proses prediksi  dan  membantu  melihat  hasil  prediksi  mahasiswa  dengan  rata-rata  akurasi 96.97%. Nilai epoch yang digunakan pada penelitian ini tidak mempengaruhi hasil nilai R dan nilai MSE, nilai R yang didapat sebesar 0.9 dan nilai MSE yang didapat 0.04, dengan menggunakan fungsi membership gaussmf dan dapat disimpulkan bahwa model prediksi yang didapat cocok dan sesuai dengan data yang diinputkan berupa data latih dan data uji dari 627 data.

## Daftar Pustaka
[1] Eko  Prasetiyo  Rohmawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan Metode  Decision  Tree  Dan  Artificial  Neural  Network”,  Jurnal  Jurnal  Ilmiah  MATRIK Vol.20 No.1, Halaman 21-30, April 2018.
[2] Hasnan Afif , Kusrini , M. Rudyanto Arief, “Prediksi Performa Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier”, Teknomatika Vol. 11, No. 2, Januari 2019
[3] Utomo  Budiyanto,  Titin  Fatimah,  “Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan”,  Seminar  Nasional  APTIKOM  (SEMNASTIK)
2019.
[4] Christin  Nandari  Dengen  ,  Kusrini  ,  Emha  Taufiq  Luthfi,  “Implementasi  Decision  Tree Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu”, JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020.
[5] Martanto  ,  Irfan  Ali  ,  Mulyawan,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Machine  Learning  dengan  Teknik  Deep  Learning”,  Jurnal  Informatika:  Jurnal pengembangan IT (JPIT), Vol.04 No.2-2, 2019.
[6] Ade  Fatma  Ayu  Rahman1  ,  Sorikhi2  ,  Sri  Wartulas3,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Di Universitas Peradaban)”, IJIR - Vol.1 No. 2 (2020): 70-77.
[7] Musa Hendri Janto Rahanra, Kusrini , Emha Taufiq Luthfi,  “Analisa Kelulusan Mahasiswa Teknik  Informatika  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  Artificial  Neural  Network (ANN)”, JURNAL FATEKSA: Jurnal Teknologi dan Rekayasa, Volume 7, No 1 Juli 2022
[8] Ni  Putu  Erika  Sari  Bintaria  ,  I  Ketut  Gede  Darma  Putraa  ,  I  Made  Sunia  Raharjaa, “Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Neural  Network  untuk  Menentukan  Ketepatan Masa  Studi  Mahasiswa(Studi  Kasus:  Program  Studi  Teknologi  Informasi  Universitas Udayana)”, JITTER- Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer Vol. 3, No. 2 Agustus 2022.
[9] Daryanto  ,  Rahma  Wahyuningsih,  Miftahur  Rahman,  “Penerapan  Model  Algoritma  C4.5 dengan  Tool  Weka  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa”,  Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi, Volume 7, No. 2, Agustus 2022.
[10] Nurul  Khasanah ,  Agus Salim , Nurul  Afni ,  Rachman  Komarudin , Yana Iqbal  Maulana, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naive Bayes”, Technologia”Vol 13, No. 3,
Juli 2022.