Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ALGORITMA J48 DAN LOGISTIC MODEL TREE UNTUK MEMPREDIKSI PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA: STUDI KASUS STT XYZ

## J48 ALGORITHM AND LOGISTIC MODEL TREE FOR PREDICTING STUDENT GRADUATION PREDICATE: CASE STUDY STT XYZ
Meriska Defriani 1 , Irsan Jaelani 2
12 Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta meriska@stt-wastukancana.ac.id

## ABSTRACT
One of the things assessed in the accreditation process is the average cumulative achievement index (GPA) of graduates in the last three years. Higher School of Technology XYZ of Technology has been accredited by BAN-PT, but the accreditation value obtained is not optimal. One of the factors that influence is the average GPA of graduates which are still low. Therefore, a data mining analysis was carried out with a classification model on the academic and non-academic data of students. The classification algorithm used is J48 and Logistic Model Tree (LMT). The purpose of this study is to compare the J48 and LMT algorithms in predicting the final GPA of students through the graduation predicate and find out what factors influence the final GPA of students. The data used is the data of undergraduate students who have been declared graduated  in  the  2015-2019  year  of  the  year  totaling  1050  data.  The  results  of  this  study  are  the  J48 algorithm produces an accuracy of 75.5%, while the LMT algorithm produces an accuracy of 73.5%. In both algorithms, the attributes that influence the predicate of student graduation are IPS of semester 2, IPS of semester 1, and IPS of semester 4. Algorithm J48 is able to better classify student graduation and do a simpler classification process which also requires shorter time.
Keywords : Graduation Predicate, Classification, J48, LMT

## ABSTRAK
Salah satu hal yang dinilai dalam proses akreditasi adalah rata-rata Indeks Prestasi Komulatif (IPK) lulusan dalam tiga tahun terakhir. Sekolah Tinggi Teknologi (STT) XYZ telah terakreditasi BAN-PT namun nilai akreditasi  yang  didapatkan  belum  maksimal.  Salah  satu  hal  yang  mempengaruhi  adalah  rata-rata  IPK lulusan yang masih rendah. Oleh karena itu, dilakukan analisis data mining dengan model klasifikasi pada data akademik dan non akademik mahasiswa. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah J48 dan Logistic Model Tree (LMT). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan algoritma J48 dan LMT dalam memprediksi  IPK  akhir  mahasiswa  melalui  predikat  kelulusan  dan  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi IPK akhir mahasiswa. Data yang digunakan adalah data mahasiswa jenjang sarjana yang telah dinyatakan lulus pada yusidium tahun 2015 sampai 2019 sejumlah 1050 data. Hasil penelitian ini adalah  algoritma  algoritma  J48  menghasilkan  akurasi  sebesar  75,5%,  sedangkan  algoritma  LMT menghasilkan  akurasi  sebesar  73,5%.  Pada  kedua  algoritma,  atribut  yang  berpengaruh  pada  predikat kelulusan mahasiswa adalah IPS semester 2, IPS semester 1, dan IPS semester 4. Algoritma J48 mampu mengklasifikasikan  predikat  kelulusan  mahasiswa  dengan  lebih  baik  dan  melakukan  proses  klasifikasi dengan lebih sederhana juga membutuhkan waktu yang lebih singkat.
Kata kunci : Predikat Kelulusan, Klasifikasi, J48, LMT

## PENDAHULUAN
Rata-rata  Indeks  Prestasi  Komulatif (IPK) mahasiswa merupakan salah satu hal yang  menjadi  penilaian  dalam  proses akreditasi, baik akreditasi institusi maupun program  studi.  Dalam  matriks  penilaian akreditasi  program  sarjana  pada  elemen luaran  dan  capaian  tridarma  indikator kinerja  utama,  salah  satu  hal  yang  dinilai adalah  rata-rata  IPK  lulusan  dalam  tiga
tahun terakhir. Skor terbaik yang diberikan adalah  jika  rata-rata  nilai  IPK  lebih  atau sama dengan 3,25.
Sekolah Tinggi Teknologi (STT) XYZ merupakan  perguruan  tinggi  swasta  yang terteletak  di  Kabupaten  Purwakarta.  STT XYZ  memiliki  dua  jenjang  studi,  yaitu sarjana  dan  diploma.  Program  studi  yang termasuk  dalam  jenjang  sarjana,  yaitu Teknik Industri, Teknik Mesin, dan Teknik
Informatika, sementara program studi yang termasuk  dalam  jenjang  diploma  adalah Teknik  Tekstil  dan  Manajemen  Industri. STT  XYZ  telah  berstatus  terakreditasi BAN-PT  namun  nilai  akreditasi  tersebut belum maksimal.
Berdasarkan  hal  tersebut,  perlu dilakukan suatu analisa terhadap data-data mahasiswa  yang  tersedia,  baik  data  yang berhubungan  dengan  akademik  maupun non-akademik untuk mengetahui faktor apa saja  yang  mempengaruhi  IPK  akhir mahasiswa  dan  juga  untuk  mempresiksi IPK akhir mahasiswa yang saat ini sedang aktif.  IPK  akhir  mahasiswa  dapat direpresentasikan
dengan predikat
kelulusan yang diberikan kepada mahasiswa yang telah dinyatakan lulus.
Analisa  yang  dapat  dilakukan  untuk mencapai  tujuan  tersebut  adalah  data mining.  Data  mining  merupakan  suatu teknik  yang  dapat  digunakan  untuk menemukan suatu informasi dari sekumpulan data yang besar. Hasil analisa tersebut berupa pola atau aturan yang dapat menghasilkan  suatu  pengetahuan  dimana pengetahuan  tersebut  dapat  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  suatu keputusan  atau  kebujakan.  Terdapat  tiga model  data  mining,  yaitu  klasifikasi, pengelompokan, dan asosiasi. Model yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah model klasifikasi. Klasifikasi adalah suatu proses  menemukan  sebuah  fungsi  atau model  untuk  membedakan  data  ke  dalam kelas-kelas yang sebelumnya tidak diketahui.
Terdapat  beberapa  algoritma  yang dapat  digunakan  dalam  model  klasifikasi, diantaranya adalah J48 dan Logistic Model Tree (LMT).  Algoritma  J48  merupakan implementasi dari algoritma C4.5 di dalam aplikasi WEKA. Algoritma
ini menghasilkan pohon keputusan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan suatu data  ke  dalam  kelas-kelas  dan  juga memprediksi kelas dari
suatu data(Agustiani,  2020).  LMT  merupakan algoritma  data  mining  yang  menyatukan dua  algoritma  klasifikasi  yaitu Decision
Tree (DT)  dan Logistic  Regression (LR)(Chen, dkk., 2017).
Algoritma  J48  sebelumnya  digunakan untuk menganalisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia. Algoritma J48 mampu menghasilkan  model  data  mining  dengan tingkat  akurasi  sebesar  88,6%  (Kaunang, 2019).  Sebuah  penelitian  di  tahun  2018 melakukan  analisis  komparasi  beberapa algoritma  klasifikasi,  yaitu    algoritma SimpeLogistic,  Instance-base  k-nearest Neighbors (IBK), Naïve Bayes, Stochastic Gradient  Descent (SGD), Logistic  Model Tree (LMT)  dan Sequential  Minimal Optimization (SMO). Hasil dari penelitian tersebut menyatakan bahwa LMT memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  algoritma  klasifikasi  yang  lain (Alaoui  &  Dkk,  2018).  Pada  tahun  2020, algoritma J48 dan LMT untuk memprediksi lama  studi  mahasiswa  di  Program  Studi Teknik  Informatika  STT  XYZ.  Hasil penelitian  tersebut,  algoritma  LMT memiliki  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  J48  (Maulana  &  Defriani, 2020).
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa data mining untuk memprediksi IPK akhir melalui  predikat  kelulusan  mahasiswa dengan  menggunakan  algoritma  J48  dan LMT. Selain itu, analisa ini dilakukan juga untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi IPK mahasiswa STT XYZ. Analisa  dilakukan  hanya  pada  jenjang sarjana yang terdiri dari tiga program studi, yaitu  Teknik  Industri,  Teknik  Mesin,  dan Teknik  Informatika.  Harapannya  dengan dilakukan analisa ini, IPK akhir mahasiswa aktif yang sedang duduk pada tahun ketiga perkuliahan dapat diprediksi sehingga hasil prediksi  tersebut  dapat  digunakan  oleh pihak  institusi  untuk  membuat  kebijakan terkait  pelayanan  institusi  dan  proses belajar mengajar yang dapat meningkatkan nilai  mahasiswa  dan  juga  mendukung peningkatan nilai akreditasi program studi maupun institusi.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma yang digunakan  adalah  algoritma  J48  dan Logistic  Model  Tree (LMT).  Berikut  ini adalah  penjelasan  dari  metode  dan algoritma yang digunakan:
Knowledge Discovery in Database (KDD) Proses  KDD  terdiri  dari  sembilan tahapan  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  1  (Rokach  &  Maimon,  2015). Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari  setiap tahapan dalam proses KDD:
1. Mengembangkan  pemahaman  tentang domain aplikasi
Pada tahapan ini dilakukan persiapan awal untuk memahami lebih dalam
permasalahan  yang  terjadi  kemudian melakukan  pengambilan  keputusan  terkait transformasi,  algoritma,  representasi,  dan hal  yang  lainnya.  Pada  tahapan  ini  juga dilakukan penentuan tujuan pengguna akhir dan  lingkungan  dimana  proses  penemuan pengetahuan akan berlangsung.
Sumber : (Rokach & Maimon, 2015)

## Gambar 1. Proses KDD
2. Membuat  dataset  dimana  proses penemuan pengetahuan akan dilakukan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan dan pengintegrasian data ke dalam dataset. Tahapan ini merupakan proses yang sangat penting  karena  data  mining  mempelajari dan  menemukan  pola-pola  baru  dari  data yang tersedia yang kemudian menjadi dasar untuk pembuatan model.
3. Persiapan Awal dan Pembersihan Pada  tahapan  ini  kualitas  data  akan ditingkatkan  melalui  pembersihan  data seperti  menangani  nilai  yang  hilang  dan
menghilangkan  noise  atau  outlier.  Proses persiapan awal dan pembersihan memungkinkan  untuk  melibatkan  metode statistik yang kompleks atau menggunakan algoritma data mining yang spesifik.
4. Transformasi Data
Pada  tahapan  ini  data  disiapkan  dan dikembangkan dengan lebih baik sehingga lebih siap untuk dilakukan pemodelan data mining.  Hal  yang  dapat  dilakukan  dalam tahapan  ini  adalah  adalah  reduksi  dimensi seperti pemilihan fitur dan ekstrasi sampel data.  Selain  itu  juga  dapat  dilakukan transformasi  atribut  seperti  mengubah atribut numerik menjadi atribut diskrit dan transformasi fungsional.
5. Memilih  Model  Data  Mining  yang Sesuai
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan model  data  mining  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Terdapat  beberapa  model  data mining yang dapat dipilih, yaitu klasifikasi, regresi, atau pengelompokan. Terdapat dua tujuan  utama  dalam  data  mining,  yaitu prediksi dan deskripsi. Prediksi sering kali diistilahkan dengan supervised data mining, sedangkan data mining deskriptif mencakup unsupervised data  mining  dan visualisasi  data  mining.  Sebagian  besar teknik  data  mining  didasarkan  pada pembelajaran  induktif  dimana  sebuah model  dibangun  secara  eksplisit  atau implisit  dengan  melakukan  generalisasi dari  sejumlah  contoh  pelatihan  yang memadai. Asumsi yang mendasari pendekatan  induktif  adalah  bahwa  model yang terlatih berlaku untuk kasus-kasus di masa depan.
6. Memilih Algoritma Data Mining
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan metode spesifik yang akan digunakan untuk mencari  pola.  Contohnya,  algoritma jaringan syaray dan pohon keputusan lebih baik  digunakan  jika  yang  menjadi pertimbangan adalah ketepatan dibandingkan dengan pemahaman.
7. Menggunakan metode data mining
Pada  tahapan  ini  algoritma  data  mining dapat  digunakan  berulang  kali  hingga memperoleh  hasil  yang  sesuai.  Pada
tahapan  ini  juga  dilakukan  pengaturan parameter kontrol algoritma seperti jumlah minimum  instansi  dalam  satu  daun  dari pohon keputusan.
8. Evaluasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi  dan penafsiran  pola  yang  diekstrasi  seperti aturan,  keandalan,  dan  hal  yang  lainnya, sehubungan  dengan  tujuan  yang  telah ditentukan pada langkah awal. Tahapan ini berfokus  pada  kelengkapan  dan  kegunaan dari model yang diinduksi. Pada tahapan ini dilakukan  pendokumentasian  pengetahuan yang  ditemukan  untuk  penggunaan  lebih lanjut.
9. Menggunakan  pengetahuan  yang  telah ditemukan
Pada  tahapan  ini,  pengetahuan  yang ditemukan  telah  siap  untuk  diintregasikan dengan sistem lain untuk pemanfaatan lebih lanjut.  Pengetahuan  menjadi  aktif  dalam arti bahwa perubahan dapat dilakukan pada sistem  dan  dapat  diukur  efeknya.  Bahkan, keberhasilan  langkah  ini  menentukan keefektifan  seluruh  proses.  Misalnya, sebuah pengetahuan ditemukan dari sampel data  tapi  kemudian  data  menjadi  dinamis. Struktur  data  dapat  berubah  ketika  atribut tertentu menjadi tidak tersedia dan domain data  dapat  dimodifikasi  (Rokach  & Maimon, 2015).
Decision Tree J48 Pada  algoritma Decision  Tree atau pohon  keputusan,  prediksi  dibuat  dengan beberapa  kondisi  jika-maka  yang  mirip dengan  kontrol  pada  berbagai  bahasa pemrograman.  Struktur  pohon  keputusan hasil  pemodelam  data  mining  terdiri  dari simpul  akar,  cabang,  dan  simpul  daun. Setiap  simpul  cabang  mewakili  suatu kondisi  pada  beberapa  atribut  masukan, sementara masing-masing cabang menentukan  hasil  dari  kondisi  dan  setiap simpul  daun  memiliki  label  kelas.  Contoh pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 2.  Gambar  tersebut  menjelaskan  apakah seorang  pelanggan  akan  membeli  laptop atau  tidak.  Salah  satu  analisis  yang  dapat
diperoleh  dari  pohon  keputusan  tersebut adalah  jika  seorang  pelanggan  berusia muda  dan  seorang  pelajar,  maka  ada kemungkinan akan membeli laptop (Bhatia, 2019).
Sumber : (Bhatia, 2019) Gambar 2. Struktur Decision Tree
Logistic Model Tree (LMT) Logistic Model Tree (LMT)
merupakan  algoritma  data  mining  yang menyatukan dua algoritma klasifikasi yaitu
Decision  Tree (DT)  dan Logistic Regression (LR).  Dalam  praktinya,  LMT memberikan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan dengan algoritma sejenisnya, seperti  C4.5,  CART  dan  LE  (Colkesen  & Kavzoglu, 2017).
Tidak  seperti  pohon  keputusan  biasa, node  daun  pada  LMT  memiliki  fungsi regresi logistic (ft) dari atribut yang terkait, bukan hanya label kelas. Fungsi regresi (ft) memperhitungkan subset dari semua atribut yang ada dalam data (dengan asumsi bahwa atribut  nominal  telah  dibinarisasi  untuk tujuan  regresi).  Jika  Fj(x)  adalah  fungsi regresi  yang  dibangun  pada  setiap  node, maka  probabilitas  keanggotaan  kelas dimodelkan sebagai berikut:
Berdasarkan  nilai  ambang  batas, simpul  daun  akan  dibagi  menjadi  dua simpul anak di mana cabang ke kanan akan berisi  nilai  atribut  yang  lebih  besar  dari ambang batas dan cabang ke kiri akan berisi nilai atribut lebih rendah daripada ambang batas  (Nachiappan  et  al.,  2016).  Struktur
dari Logistic Model Tree dapat dilihat pada Gambar 3.
Sumber : (Nachiappan et al., 2016)
Gambar 3 Struktur Logistic Model Tree

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dilakukan pembahasan mengenai  proses  pemodelan  data  mining mulai dari proses pemahaman data hingga penggunaan  hasil  pemodelan  data  mining. Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode KDD. Berikut ini  adalah  penjelasan  masing-masing tahapan yang telah dilakukan dalam metode KDD:

## Mengembangkan Pemahaman
Rata-rata  Indeks  Prestasi  Komulatif (IPK) mahasiswa merupakan salah satu hal yang  menjadi  penilaian  dalam  proses akreditasi, baik akreditasi institusi maupun program  studi.  STT  XYZ  telah  berstatus terakreditasi BAN-PT namun nilai akreditasi  tersebut  belum  maksimal.  Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  suatu  analisa terhadap  data-data  mahasiswa  yang tersedia,  baik  data  yang  berhubungan dengan  akademik  maupun  non-akademik untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  IPK  akhir  mahasiswa  dan juga  untuk  mempresiksi  IPK  akhir mahasiswa yang saat ini sedang aktif. IPK akhir  mahasiswa  dapat  direpresentasikan dengan  predikat  kelulusan  yang  diberikan kepada  mahasiswa  yang  telah  dinyatakan lulus.  Analisa  tersebut  dapat  dilakukan dengan  data  mining.  Harapannya  dengan dilakukan analisa ini, IPK akhir mahasiswa aktif yang sedang duduk pada tahun ketiga perkuliahan dapat diprediksi sehingga hasil prediksi  tersebut  dapat  digunakan  oleh
pihak  institusi  untuk  membuat  kebijakan terkait  pelayanan  institusi  dan  proses belajar mengajar yang dapat meningkatkan nilai  mahasiswa  dan  juga  mendukung peningkatan nilai akreditasi program studi maupun institusi.

## Membuat Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa jenjang sarjana, yaitu  mahasiswa  Teknik  Industri,  Teknik Mesin, dan Teknik Informatika yang telah dinyatakan lulus pada yudisium tahun 2015 sampai 2019 sejumlah 1050 data dan data mahasiswa  yang  masih  aktif,  yaitu mahasiswa  jenjang  S1  angkatan  2017 sejumlah 100 data. Data tersebut terdiri data akademik  dan  non  akademik  mahasiswa. Data-data  tersebut  tersimpan  dalam beberapa  dokumen  yang  terpisah,  yaitu dokumen yudisium per periode, Kartu Hasil Studi (KHS) dan transkrip nilai mahasiswa yang  didapat  dari  sistem  informasi akademik (SIMAK), dan biodata mahasiswa  yang  terdapat  pada  sistem feeder STT XYZ. Atribut yang digunakan dalam dokumen yudisium adalah NIM, Nama, dan predikat  kelulusan  mahasiswa.  Atribut yang  digunakan  dalam  dokumen  KHS mahasiswa adalah NIM, Nama, dan Kelas. Atribut  yang  digunakan  dalam  transkrip nilai  mahasiswa  adalah  NIM,  Nama, Program  Studi,  dan  IPS  semester  satu sampai  empat.  Atribut  yang  digunakan dalam dokumen biodata mahasiswa adalah id_pd yang merupakan NIM, nm_pd yang merupakan  Nama  Mahasiswa,  jk  yang merupakan  jenis  kelamin,  tgl_lahir,  dan id_wilayah yang merupakan alamat.
Data  yang  sudah  melakui  proses seleksi  tersebut  kemudian  diintegrasikan berdasarkan NIM dan Nama untuk menjadi dataset.  Namun,  atribut  Nama  hanya menjadi ID atau identitas baris data, tidak disertakan ke dalam dataset. Dataset terdiri dari 1050 baris data dengan 11 atribut yang merupakan  atribut  prediktor.  Penjelasan mengenai  atribut-atribut  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Atribut Dataset No.  Atribut Tipe Atribut Keterangan 1 NIM Numeric Nomor induk mahasiswa 2 Prodi Nominal Program studi mahasiswa 3 Jenis Kelamin  Nominal Jenis kelamin mahasiswa 4 Tanggal Lahir Numerik Tanggal lahir mahasiswa 5 Alamat Nominal Alamat tinggal mahasiswa 6 Kelas Nominal Tipe kelas 7 IPS1 Numerik Indeks prestasi semester 1 8 IPS2 Numerik Indeks prestasi semester 2 9 IPS3 Numerik Indeks prestasi semester 3 10 IPS4 Numerik Indeks prestasi semester 4 11 Predikat Nominal Predikat kelulusan mahasiswa

## Persiapan Awal dan Pembersihan
Data  yang  telah  diintegrasikan  dan diseleksi  kemudian  dibersihkan  untuk mendapatkan dataset yang  lebih  handal.
Adapun  hal  yang  dilakukan  dalam  proses pembersihan  adalah  menghapus  data mahasiswa  transfer.  Data  mahasiswa transfer tidak dimasukkan karena mahasiswa  transfer  tidak  menjalani pendidikan  secara  penuh  di  STT  XYZ. Setelah  proses  pembersihan,  jumlah  set data yang tersisa sejumlah 962 baris data.

## Transformasi Data
Dataset  yang  telah  melalui  proses pembersihan  dan  penghapusan  pada  tahap sebelumnya
kemudian
dilakukan transformasi  data.  Transformasi  data dilakukan  dengan  membuat  atribut  baru yang diturunkan dari atribut yang lain dan mengubah tipe data atribut dari nominal ke numerik.
Pada proses transformasi dibuat sebuah atribut baru, yaitu usia yang diturunkan dari atribut  tanggal  lahir.  Selain  itu,  dilakukan
pengubahan  tipe  data  dari  nominal  ke numerik pada atribut Prodi, Jenis Kelamin, Alamat,  dan  Kelas.  Atribut  nominal diinisialkan  dengan  angka  sesuai  dengan banyaknya  nilai  pada  atribut  tersebut. Inisialisasi  nilai  atribut  Prodi,  Jenis Kelamin,  Alamat,  dan  Kelas  dapat  dilihat pada Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.  Contoh  dataset  hasil  transformasi  data dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 2. Transformasi Atribut Program Studi
Nilai Atribut Inisial Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Teknik Mesin 3 Tabel 3. Transformasi Atribut Jenis Kelamin Nilai Atribut  Inisial Laki-laki 1 Perempuan 2 Tabel 4. Transformasi Atribut Alamat Nilai Atribut Inisial Purwakarta 1 Selain Purwakarta 2

## Tabel 5. Transformasi Atribut Kelas
Nilai Atribut  Inisial Pagi 1 Malam 2
Contoh  dataset  yang  telah  siap  untuk pemodelan  data  mining  dapat  dilihat  pada Tabel 6.

## Memilih Model Data Mining
Model  data  mining  yang  digunakan pada penelitian ini adalah model klasifikasi. Adapun  tujuan  data  miningnya  adalah untuk prediksi.

## Tabel 6. Contoh Dataset Hasil Transformasi Data
Prodi  Jenis Kelamin  Usia  Alamat  Kelas  IPS1  IPS2  IPS3  IPS4 Predikat 1 1 18 2 1 2,67 3,1 2,67 3,23 Sangat Memuaskan 1 1 18 1 1 3,19 3,1 2,91 3,21 Dengan Pujian 1 1 18 2 1 3,05 2,55 3,32 3,37 Sangat Memuaskan 1 1 20 2 2 2,52 2,9 3,3 3,11 Sangat Memuaskan 1 1 19 1 2 3,05 2,6 2,68 2,79 Sangat Memuaskan 1 1 21 2 2 2,76 3,5 2,73 2,68 Sangat Memuaskan 1 1 21 2 2 3,52 3,3 2,09 2,63 Memuaskan 1 2 21 1 2 3,38 3,4 3,5 3,42 Sangat Memuaskan
Prodi  Jenis Kelamin  Usia  Alamat  Kelas  IPS1  IPS2  IPS3  IPS4 Predikat 1 1 19 2 2 3,38 3,8 2,63 3,11 Sangat Memuaskan 1 1 19 1 2 2,76 3,3 2,92 3,09 Sangat Memuaskan 1 2 26 1 2 3,71 3,75 3,5 3,47 Dengan Pujian 1 2 17 1 1 3,76 3,6 3,64 3,76 Sangat Memuaskan 1 2 18 1 2 2,81 3,3 2,59 3,11 Sangat Memuaskan 1 1 18 2 1 2,9 2,85 2,36 2,84 Sangat Memuaskan

## Memilih Algoritma Data Mining
Algoritma data mining yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  J48 dan Logistic Model Tree (LMT). Decision Tree  J48  merupakan  implementasi  dari algoritma C4.5 pada aplikasi WEKA. LMT merupakan  algoritma  data  mining  yang menyatukan dua algoritma klasifikasi yaitu Decision  Tree (DT)  dan Logistic Regression (LR).  Pohon  keputusannya dibangun  dengan  menggunakan  algoritma C4.5,  sedangkan  kelasnya  ditentukan  oleh regresi  linear.    LMT  dinilai  mampu memberikan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan dengan algoritma klasifikasi sejenisnya, seperti C4.5, CART dan Linear Regression .

## Menggunakan Metode Data Mining
Pemodelan  data  mining  dilakukan dengan  menggunakan  Weka  versi  3.9.3. Objek minimal per daun yang digunakan a adalah  15  objek.  Algoritma  J48  dan  LMT menghasilkan pohon keputusan yang dapat membantu  untuk  memprediksi  predikat kelulusan  mahasiswa.  Pohon  keputusan hasil  pemodelan  data  mining  dengan menggunakan  algoritma  J48  dapat  dilihat pada Gambar 4. Gambar 5 merupakan hasil dengan  menggunakan  algoritma  LMT. Adapun  fungsi  regresi  setiap  node  daun pada pohon keputusan tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.
Gambar 4. Pohon Keputusan Hasil Pemodelan Data Mining dengan Algoritma J48
Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Pemodelan Data Mining dengan Algoritma LMT
Tabel 7. Fungsi Regresi Setiap Node Node Regression Function LM1 Sangat Memuaskan : -14.46 + [Prodi] * -0.98 + [Jenis Kelamin] * 0.11 + [Usia] *  0.26  +  [Alamat]  *  1.37  +  [IPS1]  *  - 0.32 + [IPS2] * 0.5  + [IPS4] * 3.44 Dengan Pujian : 4.48 + [Prodi] * 1.38 + [Usia] * -0.1 +
[Alamat] * -0.86 + [IPS1] * 0.2  + [IPS2]
* -0.32 + [IPS3] * -2.19 + [IPS4] * -0.08 Memuaskan: 11.4 + [Prodi] * -0.32 + [Jenis Kelamin] * -0.19 + [Usia] * -0.06 + [Alamat] * - 1.35 + [Kelas] * 0.09 + [IPS1] * -0.35 + [IPS2] * -1.41 + [IPS4] * -1.33 LM2 Sangat Memuaskan : 21.75  +  [Prodi]  *  -0.98  +  [Jenis Kelamin]  *  0.11  +  [Usia]  *  0.01  + [Alamat]  *  0.13  +  [IPS1]  *  -0.89  +
[IPS3] * -3.54 + [IPS4] * -2.28
Dengan Pujian :
-2.14 + [Prodi] * 0.82 + [Usia] * -0.1 + [Alamat] * -0.18 + [IPS1] * 0.8  + [IPS2] * -0.99 + [IPS3] * 0.93 + [IPS4] * -0.08
Memuaskan : -33.15  +  [Jenis  Kelamin]  *  -0.19  + [Usia]  *  -0.06  +  [Alamat]  *  -1.35  + [Kelas] * 0.09 + [IPS1] * -0.35 + [IPS2] * -0.29 + [IPS3] * 2.13 + [IPS4] * 9.22 LM3 Sangat Memuaskan : -0.72  +  [Prodi]  *  -0.04  +  [Jenis
Kelamin]  *  0.16  +  [Usia]  *  0.01  +
Node Regression Function
[Alamat] * 0.07 + [IPS1] * 0.08 + [IPS2]
* -0.13 + [IPS4] * 0.52 Dengan Pujian :
-1.68  +  [Prodi]  *  -0.02  +  [Jenis Kelamin]  *  -0.04  +  [Usia]  *  -0.01  + [Alamat]  *  -0.18  +  [Kelas]  *  -0.05  + [IPS1] * 0.2  + [IPS3] * 0.55 + [IPS4] * -0.08 Memuaskan :
1.36 + [Jenis Kelamin] * -0.19 + [Usia]
*  -0.08  +  [Alamat]  *  0.21  +  [Kelas]  * 0.09 + [IPS1] * -0.01 + [IPS2] * -0.29 + [IPS4] * -0.09 LM4 Sangat Memuaskan : 15.52  +  [Prodi]  *  -0.07  +  [Jenis Kelamin]  *  0.11  +  [Usia]  *  0.03  + [IPS1] * -3.48 + [IPS2] * -1.35 + [IPS4]
* 0.64
Dengan Pujian : -15.69 + [Prodi] * -0.29 + [IPS1] * 4.51 + [IPS3] * 0.5  + [IPS4] * -0.33 Memuaskan :
6.85 +  [Jenis Kelamin] * -1.81 + [Usia]
* -0.1 + [Kelas] * -0.74 + [IPS1] * -0.35
+ [IPS2] * -0.29 + [IPS4] * -0.18
Perlu dilakukan pengujian pada model data  mining  yang  telah  dibangun  untuk mengetahui  kehandalan  model  tersebut. Pada penelitian ini, model data mining diuji
dengan menggunakan model tes K-fold  cross-validation .  Nilai  K  yang digunakan adalah 5. Perbandingan ringkasan  hasil  pengujian  dari  algoritma J48 dengan dengan LMT dapat dilihat pada Tabel  8.  Perbandingan  detail  akurasi  per kelas dari hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel  9.  Perbandingan confusion  matrix hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 8. Perbandingan Hasil Pengujian Hasil
Pemodelan Data Mining dengan Algoritma J48 dengan LMT Information J48 LMT Correctly classified instances 726 (75.4688%) 707 (73.4927%) Information J48 LMT Incorrectly classified instances 236 (24.5322%) 255 (26.5073%) Kappa statistic 0.1598 0.1426 Mean absolute error 0.2609 0.2617 Root mean squared error 0.3622 0.3709 Relative absolute error 91.9349% 92.2103% Root relative squared error 96.2611% 98.56% Total number of instances 962 962
Tabel 9. Perbandingan Detail Akurasi Per Kelas Hasil Pengujian Hasil Pemodelan Data Mining dengan Algoritma J48 dengan LMT Algorithm Informations TP Rate FP Rate Precision  Recall F- Measure  MCC ROC Area PRC Area Class J48 Weighted Avg. 0,993 0,881 0,752 0,993 0,856 0,262  0,567  0,758 Sangat Memuaskan 0,138 0,005 0,867 0,138 0,237 0,303  0,565  0,321 Dengan Pujian 0,056 0,002 0,667 0,056 0,103 0,178  0,614  0,145  Memuaskan 0,755 0,643 0,768 0,755 0,678 0,263  0,570  0,627 LMT Weighted Avg. 0.963 0,851 0,753 0,963 0,845 0,199  0,622  0,800 Sangat Memuaskan 0,138 0,031 0,520 0,138 0,218 0,191  0,606  0,321 Dengan Pujian 0,083 0,010 0,400 0,083 0,138 0,156  0,646  0,202  Memuaskan 0,735 0,627 0,680 0,735 0,669 0,194  0,621  0,661
Tabel 10. Confusion Matrix Hasil Pengujian Hasil Pemodelan Data Mining dengan
Algoritma J48 dan LMT (a = Sangat Memuaskan, b = Dengan Pujian, c = Memuaskan) J48 LMT a b c a b
c a 696 4 1 675 19 7
b 162 26 1 161 26 2 c 68 0 4 61 5 6
Algoritma Decision  Tree J48  berhasil mengklasifikasikan 726 data dengan benar sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  75.5%  sedangkan  LMT  berhasil mengkasifikasikan  707  data  dari  962  data dengan  benar  sehingga  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 73,5%. Berdasarkan hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  J48 mampu  memprediksi  predikat  kelulusan
mahasiswa lebih baik dibandingkan dengan algoritma LMT.

## Evaluasi
Berdasarkan  pohon  keputusan  yang dihasilkan  dari  tahap  pemodelan  data mining dengan menggunakan algoritma J48 dan  LMT,  dapat  diketahui  bahwa  atribut yang  berpengaruh  pada  prediksi  predikat kelulusan  mahasiswa  adalah  IPS  semester 2, IPS semester 1, dan IPS semester 4. Hal tersebut mendeskripsikan bahwa IPK akhir mahasiswa lebih dominan dipengaruhi oleh aspek  akademik  mahasiswa,  yaitu  nilai yang  didapat  oleh    mahasiswa  selama proses  pembelajaran  setiap  semesternya. Mahasiswa  yang  setiap  semesternya memiliki IPS lebih dari 3,6 diprediksi akan mendapatkan  predikat  kelulusan  dengan
pujian  atau  memiliki  IPK  lebih  dari  3,5. Mahasiswa  yang  setiap  semesternya memiliki IPS berkisar antara 2,7 sampai 3,6 diprediksi  akan  mendapatkan  predikat kelulusan sangat memuaskan atau IPK 2,76 sampai  3,5.  Mahasiswa  yang  pernah memiliki  nilai  IPS  sama  dengan  atau dibawah 2,43 diprediksi akan mendapatkan predikat  kelulusan  memuaskan  atau  IPK antara 2-2,75.
Pada  studi  kasus  ini,  algoritma  J48 dengan  jumlah  objek  minimum  per  daun sebanyak 15 objek dapat menglasifikasikan suatu  objek  dengan  lebih  sederhana  tanpa harus melakukan perhitungan peluang pada simpul  akhirnya.  Oleh  karena  proses klasifikasi  yang  sederhana,  maka  waktu yang  dibutuhkan  algoritma  J48  untuk memprediksi suatu objek juga lebih singkat sehingga algoritma ini baik digunakan jika data yang akan diprediksi memiliki jumlah yang besar.

## Menggunakan  Pengetahuan  yang  Telah Ditemukan
Pada  tahapan  ini  pengetahuan  yang telah ditemukan kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan  data  yang  belum diketahui  kelas.  Data  yang  digunakan adalah  data  mahasiswa  angkatan  2017 sebanyak  100  orang  mahasiswa.  Data tersebut  digunakan  sebagai  data  uji sedangkan data latih yang digunakan adalah data mahasiswa yang dinyatakan lulus pada yudisium  tahun  2015  sampai  2019. Algoritma yang digunakan adalah algoritma  J48.  Contoh  data  uji  yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  11. Hasil  klasifikasi  data  uji  tersebut  dalam bentuk grafik dapat dilihat pada Gambar 6 dimana  hampir  seluruh  mahasiswa  pada data uji tersebut diprediksi akan mendapatkan  predikat  kelulusan  sangat memuaskan.
Tabel 11. Contoh Data Uji NIM Prodi Jenis Kelamin Usia  Alamat  Kelas  IPS1  IPS2  IPS3  IPS4 171351002 1 1 21 2 2 3,23 3,86 3,73 3,89 171351006 1 1 24 2 2 3,45 3,45 2,91 3,58 171351007 1 1 19 1 1 2,59 1,55 1,09 0,43 171351008 1 2 19 2 2 3,18 3,18 2,73 3,21 171351009 1 1 18 2 2 3,09 2,95 2,95 2,53 171151043 2 1 18 1 1 3 3,15 3,3 3,48 171151004 2 1 18 1 1 3 2,8 2,2 1,33 171151006 2 1 18 1 1 3,1 2,35 1,74 0,83 171151007 2 1 20 2 2 2,35 2,55 2,06 2,52 171151008 2 2 20 2 1 3 3,25 3,13 3,13 171251001 3 1 20 2 2 3,15 2,7 2,05 2,25 171251005 3 1 18 1 2 3,45 3,7 2,73 3 171251007 3 1 19 2 2 3,1 3,45 3,55 2,82 171251008 3 1 21 2 2 3,55 3,1 2,9 2,3 171251009 3 1 18 1 2 3,5 3,15 3,2 1,85
Gambar 6. Persentase Hasil Prediksi Data
Uji

## SIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah disampaikan sebelumnya dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  J48  dan LMT  menghasilkan  pohon  keputusan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  predikat  kelulusan dan juga memprediksi predikat kelulusan mahasiswa yang masih berada pada  tingkat  tiga.  Pemodelan  data mining dengan menggunakan algoritma J48 menghasilkan akurasi sebesar 75,5% dengan  data  yang  digunakan  sebanyak 962 data, sedangkan LMT menghasilkan akurasi  sebesar  73,5%.  Pada  kedua algoritma,  atribut  yang  berpengaruh pada  predikat  kelulusan  mahasiswa adalah  IPS  semester  2,  IPS  semester  1, dan  IPS  semester  4.  Algoritma  J48 mampu  mengklasifikasikan  predikat kelulusan mahasiswa dengan lebih baik dan melakukan proses klasifikasi dengan lebih  sederhana  juga  membutuhkan waktu yang lebih singkat.
Penelitian ini masih dapat dikembangkan  dengan  menggunakan data  mahasiswa  seluruh  jenjang  studi sehingga  dapat  melakukan  prediksi predikat  kelulusan  secara  menyeluruh. Hasil  prediksi  tersebut  hasilnya  nanti dapat digunakan untuk membantu pihak kampus  dalam  mengambil  kebijakan secara menyeluruh juga.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustiani, S., Mustopa, A., Saryoko, A.,
Gata, W., & Wildah, S. K. (2020). PENERAPAN  ALGORITMA  J48 UNTUK  DETEKSI  PENYAKIT TIROID. Paradigma-Jurnal Komputer dan Informatika, 22 (2). Alaoui,  S.  S.,  &  Dkk.  (2018). Classification  Algorithms  in  Data Mining. International  Journal  of Tomography  and  Simulation ,  34–
44. Bhatia, P. (2019). Data Mining and Data Warehousing : Principles and Practical  Techniques .  Cambridge University Pres.
Chen,  W.,  Xie,  X.,  Wang,  J.,  Pradhan, B., Hong, H., Bui, D. T., ... & Ma, J.  (2017).  A  comparative  study  of logistic  model  tree,  random  forest, and  classification  and  regression tree models for spatial prediction of landslide susceptibility. Catena , 151 ,
147- 160 . Colkesen, I., & Kavzoglu, T. (2017). The Use of Logistic Model Tree (LMT) for Pixel-and-Object-Based Classifications using High- Resolution  WorldView-2  Imagery. Geocarto International , 32 (1), 71– 86. Kaunang,  F.  J.  (2019).  Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di Indonesia. CogITo  Smart  Journal , 4 (2), 348. https://doi.org/10.31154/cogito.v4i 2.141.348-357
Maulana, M. F., & Defriani, M. (2020). Logistic  Model  Tree  and  Decision Tree J48 Algorithms for Predicting the  Length  of  Study  Period. PIKSEL: Penelitian Ilmu Komputer Sistem  Embedded  and  Logic , 8 (1),
39–48. Nachiappan,  M.  R.,  Sugumaran,  V.,  & Elangovan, M. (2016). Performance  of  Logistic  Model Tree  Classifier  using  Statistical
Features  for  Fault  Diagnosis  of Single  Point  Cutting  Tool. Indian Journal of Science and Technology ,
9 (47), 1–8.
Rokach, L., & Maimon, O. (2015). Data Mining  with  Decision  Trees:
Theory and Applications 2nd Ed. In Singapore .
World Scientific Publishing Co.