## Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization
Dwi Kartini 1 , Radityo Adi Nugroho 2 , Mohammad Reza Faisal 3 1,2,3 FMIPA, Universitas Lambung Mangkurat Email : 1 dwikartini@unlam.ac.id , 2 reza.faisal@gmail.com , 3 radityo.adi@gmail.com

## Abstrak
Program  studi  Ilmu  Komputer  FMIPA  ULM  meluluskan  puluhan  mahasiswa  S1  setiap  tahun.  Salah satu kriteria penilaian pada akreditasi program studi adalah penilaian terhadap lama studi mahasiswa yang  lulus  tepat  waktu.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  kelulusan  berdasarkan  status lama studi mahasiswa tahun = tepat waktu  dan  lama studi     4,5 tahun = tidak tepat waktu. Klasifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan IP semester I, Semester II, Semester III dan Semester IV yang telah lulus. Jika suatu sistem dapat melakukan klasifikasi kelulusan mahasiswa sebagai prediksi lama  studi  mahasiswa,  diharapkan  akan  menjadi  rekomendasi  bagi  dosen  Penasehat  Akademik memberikan nasehat kepada mahasiswa yang terdeteksi kemungkinan lulus tidak tepat waktu sehingga tindakan pencegahan Drop Out (DO) dapat diambil lebih awal. Hasil akurasi yang sesuai dengan data uji sebesar 70% dengan menggunakan α = 0.5, decrement alfa 0.35 dan maxepoch = 500. Kata Kunci : kalsifikasi, kelulusan, Learning Vector Quantization, jaringan saraf tiruan.

## Abstract
Computer  Science  Study  Program  FMIPA  ULM  graduates  dozens  of  undergraduate  students  every year. One of the assessment criteria for the accreditation of the study program is the assessment of the duration of the study of students who graduated on time. In this research will be done classification of graduation based on the status of student study year = timely and study length 4.5 years = not on time. Classification  of  students  passing  graduation  based  on  IP  semester  I,  Semester  II,  Semester  III  and Semester  IV  that  have  passed.  If  a  system  can  classify  students'  graduation  as  a  predictor  of  the duration of a student study, it is expected to be a recommendation for the Academic Advisors lecturers giving advice to students who are detected in the timely graduation possibilities so that Drop Out (DO) prevention  measures  may  be  taken  earlier.  Accuracy  results  are  in  accordance  with  the  test  data  of 70% by using α = 0.5, decrement alfa 0.35 and maxepoch = 500.
Keywords: classification, graduation, Learning Vector Quantization, artificial neural network

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Salah  satu  kriteria  penilaian  pada akreditasi  program  studi  adalah  penilaian terhadap  lama  studi  mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu. Lama studi mahasiswa dapat dipengaruhi oleh  banyak  faktor.  Pada  penelitian  ini,  akan dilakukan klasifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan IP semester I, Semester II, Semester III dan Semester IV mahasiswa yang telah lulus. Apabila  suatu  sistem  dapat  memperkirakan  atau memprediksi dini seorang mahasiswa lulus tepat waktu  ataupun tidak  tepat waktu  sehingga  dapat menjadi  rekomendasi  perguruan  tinggi  dalam menentukan  kebijakan  terkait  pencegahan  dini kasus DropOut (DO). Penasehat akademik dapat
merujuk  ke  hasil  prediksi  ketika  memberikan nasehat  kepada  mahasiswa  yang  terdeteksi kemungkinan  terlambat  lulus  sehingga  tindakan pencegahan  dapat  diambil  lebih  awal  (L.S. Affendey,2010).  Di  samping  itu,  seorang instruktur  atau  para  pengajar  dapat  lebih meningkatkan mengajar dan pendekatan pembelajaran, serta intervensi merencanakan dan layanan dukungan bagi mahasiswa.
Beberapa  Penelitian  terdahulu  mengenai prediksi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan dilakuakan  dengan  judul  Early  Model  Of Student’s  Graduation  Prediction  Based  Neural Network yang menggunakan nilai Indek Prestasi Semester 1 sampai IPS 3 sebagai variabel input. Tahun  2015  dengan  judul  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa menggunakan Metode Neural
Network  dan  Particle  Swarm  Optimization. Penelitian  yang  dilakukan  tentang  terjangkitnya penyakit  jantung  juga  menggunakan  metode LVQ.  Penelitian  ini  menggunakan  10  variabel input  dan  target  berupa  kategori  tidak  terjangkit penyakit jantung dan terjangkit penyakit jantung, berturut-turut  dengan  nilai  1  dan  2.  Tingkat keberhasilan jaringan LVQ untuk dapat mengenali  pola  dengan  benar  adalah  sebesar 66.79%.Tingkat  akurasi  hasil  pengklasifikasian tergantung  pada  jumlah  data  yang  digunakan dalam proses pembelajaran, semakin banyak data yang  dilatih  tingkat  akurasi  pada  pengujiannya akan  semakin  baik  karena  pola  pelatihan  yang tersimpan akan semakin banyak.
Jaringan Syaraf Tiruan terawasi (supervised) seperti Learning
Vector Quantization (LVQ)  adalah  suatu  metode klasifikasi  pola  yang  masing-masing  unit output mewakili  kategori  atau  kelompok  tertentu, pemprosesan  yang  terjadi  pada  setiap neuron adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  satu  vektor masukan kebobot yang bersangkutan. Penerapan metode LVQ digunakan di dalam mencari bobot yang  sesuai,  untuk  mengelompokkan  vektor- vektor  input  ke  dalam  kelas-kelas  yang  telah diinisialisasikan pada saat pembentukan jaringan LVQ.  Jaringan  syaraf  tiruan  LVQ  diharapkan dapat  digunakan  dalam  mengklasifikasikan kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  IP  semester  I, Semester  II,  Semester  III  dan  Semester  IV mahasiswa  yang  telah  lulus  dan  dijadikan sebagai pengetahuan dalam menentukan prediksi dini kelulusan mahasiswa.

## 1.2 Landasan Teori

## 1.2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf    tiruan  merupakan  salah satu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  didesain meniru  cara  kerja  otak manusia  dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses  belajar  melalui  perubahan  bobot  dan sinapsisnya.  Jaringan  syaraf  tiruan  mampu mengenali  kegiatan  dengan  berbasis  pada  data masa  lalu.  Data  masa  lalu  akan  dipelajari  oleh jaringan  syaraf  tiruan  sehingga  mempunyai kemampuan  untuk  memberi  keputusan  terhadap data  yang  belum  pernah  dipelajari  (Arief Hermawan,2006).
Menurut  J.J  Siang  (2005),  jaringan syaraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika  dari  jaringan  syaraf    biologi  dengan asumsi:
a. Pemrosesan  informasi  terjadi  pada  banyak elemen sederhana ( neurons ).
b. Sinyal  dikirimkan  diantara neuron - neuron melalui penghubung-penghubung.
c. Penghubung  antar neuron memiliki  bobot yang  akan  memperkuat  atau  memperlemah sinyal.
d. Untuk  menentukan output ,  setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  (biasanya bukan  fungsi  linier)  yang  dikenakan  pada jumlahan input yang  diterima.  Besarnya output ini  selanjutnya  dibandingkan  dengan suatu batas ambang ( threshold ).

## 1.2.2 Arsitektur Jaringan LVQ
Learning vector quantization merupakan suatu  metode  untuk  melakukan  pembelajaran pada  lapisan  kompetitif  yang  terawasi.  Suatu lapisan    kompetitif  akan  secara  otomatis  belajar untuk  mengelompokkan  vektor-vektor  masukan. Kelas-kelas  yang  didapatkan  sebagai  hasil  dari lapisan  kompetitif  ini  hanya  tergantung  pada jarak  antara  vektor-vektor  masukan.  Jika  dua vektor  masukan  mendekati  sama,  maka  lapisan kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vektor masukan  tersebut  ke  dalam  kelas  yang  sama. Untuk setiap unit keluaran akan mewakili sebuah kelas. Learning  vector  quantization termasuk jaringan  syaraf  dengan  tipe  arsitektur  jaringan layar  tunggal  ( Single  Layer  Network )  yang terdiri atas lapisan masukan dan lapisan keluaran (Kusumadewi, 2003).
Arsitektur    LVQ    terdiri    dari    lapisan input  ( input  layer ),  lapisan  kompetitif  (terjadi kompetisi  pada  input  untuk  masuk  ke  dalam suatu kelas berdasarkan kedekatan jaraknya) dan lapisan    output    ( output    layer ).    Lapisan    input dihubungkan    dengan    lapisan    kompetitif    oleh bobot. Dalam lapisan kompetitif, proses pembelajaran dilakukan secara terawasi (Ranadhi,  2006).  Input  akan  bersaing    untuk dapat  masuk  ke  dalam  suatu  kelas.
Quantization (Fausett 1994)
Y 1 Y j Y m X 1 X i X n w w i w w 1j w i j w 1m w i m w nm w nj
Algoritma LVQ bertujuan akhir mencari nilai  bobot  yang  sesuai  untuk  mengelompokkan vektor-vektor kedalam kelas tujuan yang telah di inisialisasi  pada  saat  pembentukan  jaringan LVQ. Sedangkan algoritma pengujiannya adalah menghitung  nilai  output  (kelas  vektor)  yang terdekat  dengan  vektor  input,  atau  dapat disamakan  dengan  proses  pengklasifikasian (pengelompokan).
Keterangan  yang  kita  gunakan  adalah  sebagai berikut:
X : vektor pelatihan (input) (x 1 ,…,x i ,..,x n ) T
:  kategori  yang  tepat  atau  kelas  untuk vektor pelatihan W j :  bobot  vektor  untuk  unit  output  ke-j (w 1j ,…….,w ij ,........,w nj ) C j :  kategori  atau  kelas  yang  ditampilkan oleh  unit output ke-j ||x - w j || : jarak Euclidean antara vektor input dan bobot vektor untuk layer output ke-j.
Berikut ini adalah algoritma pembelajaran LVQ: langkah 0 :  inisialisasi vektor referensi ; inisialisasi rating pembelajaran α (0) langkah 1 :  ketika kondisi berhenti adalah false, lakukan langkah 2 sampai 6 langkah 2 :  untuk setiap input pelatihan vektor x lakukan langkah 3 – 4 langkah 3 :  temukan j hingga ||x – w j || minimum langkah 4 :  perbaharui w j sebagai berikut : jika T = C j , maka W j (baru) = W j (lama) + α[x – w j (lama)]; jika T ≠ C j , maka W j (baru) = W j (lama) - α[x – w j (lama)]; langkah 5 :  kurang rating pelatihan langkah 6 :  tes  kondisi  berhenti:  yaitu  kondisi yang  mungkin  menetapkan  sebuah jumlah  tetap  dari  iterasi  atau  rating pembelajaran  mencapai  nilai  kecil yang cukup.
Setelah  proses  pembelajaran Learning Vector  Quantization (LVQ)  maka  langkah selanjutnya  adalah  proses  pengambilan  hasil output Learning  Vector  Quantization (LVQ). Pengambilan  hasil  dilakukan  hanya  pada  proses Testing (pengujian).  Pada  dasarnya,  tahapan  ini hanya  memasukkan  input  bobot  akhir  kemudian mencari  jarak  terdekat  dengan  perhitungan Euclidian (jarak terdekat) (Fausett, 1994).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  pertama  diawali  dengan tahap  pencarian  literatur,  identifikasi  dan
pengumpulan data, tahap persiapan dan pemilihan  data  dan  proses  klasifikasi  untuk klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan algoritma Learning Vector Quantization : 1. Pencarian Literatur
Tahap  ini  adalah  mencari  literatur  dari buku-buku maupun jurnal penelitian terdahulu  tentang  klasifikasi  kelulusan mahasiswa, jaringan syaraf tiruan algoritma Learning Vector Quantization .
2. Identifikasi dan Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi terhadap  pengumpulan  data  yang  sesuai dengan  penelitian.  Data  yang  digunakan adalah data akademik mahasiswa didapatkan  dari  bidang  akademik  FMIPA ULM.
3. Persiapan dan Pemilihan Data Melakukan  persiapan  terhadap  data  yang telah  didapat seperti  melihat  struktur tabel yang  ada  pada  database.  Pemilihan  data dilakukan  karena  tidak  semua  tabel  serta field  yang  ada  dalam  database  akan digunakan.  Data  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  ialah  berupa  IP Semester I hingga semester IV mahasiswa angkatan  2006-2012  yang  memiliki  nilai matakuliah  skripsi  seperti  pada  tabel  1. Lama  studi  mahasiswa  diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu Jika status lama studi  mahasiswa tahun  =  lulus  tepat waktu  dan  lama studi   4,5 tahun = lulus tidak tepat waktu yang terdapat pada tabel 2.

## Tabel 1. Lama Studi mahasiswa berdasarakan IP semester
Angkatan ips1 ips2 ips3 ips4 Ls(tahun) 2007 2.21 2.21 2.67 3.29 6 2007 2.36 2 2.5 2.64 5.9 2007 2.86 2.23 3.19 3.5 5.5 2007 2.93 2.52 3.24 3.62 4.5 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …..
….. ….. ….. ….. ….. ….. 2012 3.18 2.55 3.38 3.29 4.8 2012 2.73 2.06 3.3 3.02 4.8
Tabel 1. Lama studi alumni
lama Studi kategori ≤4,5 tahun Tepat waktu >4,5 tahun Tidak tepat waktu 4. Implementasi Learning Vector Quantization Pada tahap ini data yang telah ditransformasi akan dibagi menjadi data pelatihan  dan  data  pengujian  yang  akan diiplementasi  model  neural  network Learning Vector Quantization menggunakan variabel ips1, ips2,  ips3,  ips4  dan  lama  studi  data  mahasiswa angkatan  2006  sampai  2012  yang  telah  lulus. Evaluasi akan dilakukan dengan mengamati hasil klasifikasi  kelulusan  mahasiswa.  Algoritma proses  pembelajaran  pada    metode  LVQ disajikan  pada  gambar  2.  Setelah    dilakukan pelatihan,    akan    diperoleh    bobot-bobot    akhir (W).    Bobot-bobot    ini  selanjutnya    digunakan untuk  melakukan  simulasi  atau  pengujian. Algoritma  proses  pengujian  pada  metode  LVQ disajikan pada Gambar 3 (Fausset, 1994).
Gambar 2 Algoritma Proses Pembelajaran pada Metode Learning Vector Quantization (LVQ)
Gambar 3. Algoritma Proses Pengujian pada Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibahas  klasifikasi kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  variabel  input berupa  IP  semester  I,  Semester  II,  Semester  III dan  Semester  IV  dengan  data  lulusan  sebanyak 237  dibagi  menjadi  200  data  pelatihan  dan  37 data pengujian. Target/sasaran (Y) yang diinginkan  juga  harus  dituliskan.  Dalam  hal  ini targetnya berupa klasifikasi lulusan Tepat waktu dan  tidak  tepat  waktu.  Agar  dapat  dikenali  oleh jaringan, kategori harus diubah ke dalam bentuk numerik, yaitu :
- Diberi nilai ”1” jika lulus tepat waktu - Diberi nilai ”2” jika lulus tidak tepat waktu Pada  proses  pelatihan  data,  peneliti memasukkan  data  latih  yang  akan  digunakan sebagai bahan pembelajaran dan data parameter- parameter  LVQ  yang  dibutuhkan.  Adapun parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berupa  bobot  awal  yang  terdapat  pada  tabel  3 dengan  menggunakan  alfa  ( Learning  rate ),  α  = 0.5, DecAlfa (Penurunan Learning rate ), Decα =
0.35  serta  MaxEpoch  (Maksimum  epoch), MaxEpoch = 500.
Tabel 3. Bobot awal proses pembelajaran
kelas W i1 W i2 W i3 W i4
1 2.94 2.55 3 3.41 2 2.62 1.98 2.58 2.42
Hasil  atau output dari  pelatihan  data yang didapatkan berupa data bobot akhir optimal yang  mewakili  jarak  dari  tiap  kelas output yang akan  digunakan  pada  proses  pengujian  dengan menggunakan perhitungan jarak eucledian antara data  uji  terhadap  data  bobot  optimal  yang didapatkan  dari  proses  pelatihan.  Berdasarkan hasil  klasifikasi  pengujian  data  uji  sebanyak  37 dataset menunjukkan  bahwa  terdapat  11 dataset yang  tidak  sesuai  dengan  target  atau  terjadi kesalahan  dan  26 dataset yang  masuk  pada target/kelas yang sama. Percobaan pelatihan dan pengujian  ini  menghasilkan  akurasi  pengujian sebesar 70% yang terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian klasifikasi kelulusan mahasiswa
data ke kelas 1 kelas 2 target output hasil 1 0.669477 1.231097 1 1 sesuai 2 1.03436 0.936536 2 2 sesuai 3 1.119375 0.998599 1 2 tidak sesuai 4 0.704699 1.033441 2 1 tidak sesuai 5 0.710915 1.678213 2 1 tidak sesuai 6 1.148172 1.318294 2 1 tidak sesuai 7 0.593633 1.463352 1 1 sesuai 8 2.042131 0.955563 2 2 sesuai 9 1.907407 0.743102 2 2 sesuai 10 2.37154 1.292362 2 2 sesuai 11 1.500067 0.567274 2 2 sesuai 12 2.243457 1.136442 2 2 sesuai 13 2.703368 1.607794 2 2 sesuai 14 1.725167 0.536843 2 2 sesuai 15 1.718459 0.659773 2 2 sesuai 16 0.911043 0.628808 2 2 sesuai 17 1.740948 0.758222 2 2 sesuai 18 1.538376 0.466905 1 2 tidak sesuai 19 2.360445 1.299192 1 2 tidak sesuai 20 2.425551 1.433422 1 2 tidak sesuai 21 1.936801 0.846286 1 2 tidak sesuai 22 1.03131 0.234521 2 2 sesuai
23 1.824445 0.823286 2 2 sesuai
24 2.153277 1.150391 2 2 sesuai 25 1.147127 0.494874 2 2 sesuai 26 2.430823 1.433143 1 2 tidak sesuai 27 1.855505 0.804674 2 2 sesuai 28 2.543777 1.439375 1 2 tidak sesuai 29 1.607576 0.603407 2 2 sesuai 30 0.955772 0.331512 2 2 sesuai 31 1.592577 0.684178 2 2 sesuai 32 1.347776 0.959531 2 2 sesuai 33 1.17703 0.466905 2 2 sesuai 34 1.495326 0.62498 1 2 tidak sesuai 35 1.234747 0.437721 2 2 sesuai 36 1.426674 0.465188 2 2 sesuai 37 0.947048 0.725465 2 2 sesuai

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa menggunakan  jaringan  saraf  tiruan Learning Vector Quantization ini, dapat menjadi rekomendasi  bagi  Penasehat  Akademik  untuk memprediksi dini kelulusan mahasiswa sehingga tindakan  pencegahan  Drop  Out  (DO)  dapat diambil  lebih  awal.  Hasil  Penelitian  ini menunjukan  tingkat  akurasi  70%  untuk  data pengujian yang dikenal jaringan sesuai target dan 30  %  tidak  sesuai  dengan  target.  Hal  ini  bisa disebabkan  karena  banyak  faktor  lain  yang mempengaruhi  proses  belajar  mahasiswa  dalam mengikuti  perkuliahan  baik  faktor  internal, maupun external dalam menyelesaikan studinya.

## 5. REFERENSI
Fausset, L.V., Fundamentals of Neural Network : Arsitecture,  Algorithm,  and  Aplication, Prentice Hall, New Jersey, 1994.
Hermawan,  Arief.  2006. Jaringan  Saraf  Tiruan Teori  da  Aplikasi .  Yogyakarta  :  Andi Offset.
Hidayati,  N.  &  Warsito,  B.  2010. Prediksi Terjangkitnya  Penyakit  Jantung  Dengan Metode  Learning  Vector  Quantization. Media  Statistika,  3  (1).  pp.  21-30.  ISSN 1979-3693.
Kusumawati, Dewi, dkk. 2009. Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan
Metode  Neural  Network  dan  Particle Swarm  Optimization. Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 .
L.S.  Affendey,  I.H.M.  Paris,  N.  Mustapha,  Md.
Nasir  Sulaiman,  and  Z.  Muda,  "L.S Affendey  Ranking  of  Influencing  Factors in Predicting
Students
Academic
Performance," April 2010
Rahmani, Budi dan Hugo Aprilianto. 2014. Early Model  of  Student's  Graduation  Prediction. Journal  Telkomnika.  Vol.12  No.  2:  465- 474.
Siang,  JJ.  2005.  Jaringan  syaraf  Tiruan  dan
Pemrograman Menggunakan
Matlab.
Yogyakarta: Andi Offset
Ranadhi,  D.,  Indarto,  W.,  dan  Hidayat,  T.,
Implementasi Learning Vector Quantization  (LVQ)  untuk  Pengenal  Pola Sidik Jari pada Sistem Informasi Narapidana LP Wirogunan, Media Informatika , 2006, Vol. 4, No. 1: 51-65.