Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Random Forest
Oon Wira Yuda 1 , Darmawan Tuti 2 , Lim Sheih Yee 3 , Susanti 4
1 STMIK Amik Riau, oonwirayuda@stmik-amik-riau.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
2 STMIK Amik Riau, darmawantuti@stmik-amik-riau.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
3 STMIK Amik Riau, limsheihyee@stmik-amik-riau.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
4 STMIK Amik Riau, susanti@stmik-amik-riau.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 19, 2022 : November 28, 2022 : Desember 6, 2022 Salah satu faktor yang menentukan kualitas perguruan tinggi adalah persentasi kemampuan mahasiswa untuk menyelesaikan  studi  tepat  waktu.    Beberapa  faktor  dapat dilihat  dari  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang mencerminkan seluruh nilai yang diperoleh mahasiswa setiap semester  yang  sedang  berjalan,  dan  jumlah  SKS  yang  telah ditempuh  mahasiswa.  Berdasarkan  data  kelulusan  yang  di peroleh dari PDPT STMIK Amik Riau dari tahun 2019 sampai 2022  berjumlah  511  data.  Masalah  tingkat  kelulusan mahasiwa banyak dialami oleh perguruan tinggi. Faktor utama yang  menentukan  reputasi  suatu  perguruan  tinggi  salah satunya  adalah  kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu. Sehubungan  dengan  hal  itu  dilakukanlah  penelitian  yang bertujuan menghasilkan sebuah analisa yang dapat dijadikan acuan  bagi  STMIK  Amik  Riau  untuk  mengatasi  masalah tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest. Variabel  klasifikasi  yang  dihasilkan  berdasarkan  kategori Tepat  waktu  dengan  ipk  tinggi,  Tepat  waktu  dengan  ipk sedang,  Tepat  waktu  dengan  ipk  rendah,  Tidak  tepat  waktu dengan  ipk  tinggi,  Tidak  tepat  waktu  dengan  sedang,  Tidak tepat  waktu  dengan  ipk  rendah.  Dengan  menggunakan algoritma random  forest dan  variable  yang  digunakan, diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  98%.  Nilai  akurasi  yang diperoleh  ini  menunjukkan  bahwa  proses  klasifikasi  yang dilakukan akurat.

## Kata Kunci :
Data Mining
Klasifikasi Kelulusan mahasiswa Random Forest

## Abstract
One  of  the  factors  that  determine  the  quality  of  tertiary  institutions is the  percentage  of  students' ability to complete their studies on time. Several factors can be seen from the Grade Point Average (GPA), which reflects all grades earned by students each ongoing semester, and the number of credits students have taken. Based on the graduation data obtained from PDPT STMIK Amik Riau from 2019 to 2022 there are 511 data. The problem of student graduation rates is experienced by many tertiary institutions. One of the main factors that determine the reputation of a tertiary institution is the timely graduation of students. In connection with this, research was carried out which aims to produce an analysis that can be used as a reference for STMIK Amik Riau to overcome this problem. This study uses the Random Forest method. The resulting classification variables are based on the categories On time with high GPA, On time with moderate GPA, On time with low GPA, Not on time with high GPA, Not on time with moderate, Not on time with low GPA. By using the random forest algorithm and the variables used, an accuracy rate of 98% is obtained. The accuracy value obtained indicates that the classification process is accurate.

## 1. Pendahuluan
Perguruan tinggi
merupakan penyelenggara  pendidikan  akademik  bagi mahasiswa.  Lima  lembaga  perguruan  tinggi diantaranya  adalah  universitas,  institut, sekolah  tinggi,  akademi  dan  politeknik.
Perguruan tinggi
diharapkan menyelenggarakan
pendidikan
yang berkualitas bagi mahasiswa sehingga menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang berilmu,  cakap  dan  kreatif  (Nugroho  & Wibowo, 2017)
Salah  satu  faktor  yang  menentukan kualitas  perguruan  tinggi  adalah  persentasi kemampuan mahasiswa untuk menyelesaikan studi  tepat  waktu.  Berdasarkan  matriks penilaian instrument akreditasi program studi Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi bahwa persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu merupakan salah satu elemen penilaian akreditasi universitas (BAN-PT, 2008).
Masalah  tingkat  kelulusan  mahasiwa banyak dialami oleh perguruan tinggi. Faktor utama  yang  menentukan  reputasi  suatu perguruan  tinggi  salah  satunya  adalah kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu. Semakin  tinggi  tingkat  mahasiswa  pada perguruan  tinggi  maka  dengan  rasio  yang sama  juga  wajib  ada  mahasiswa  yang  lulus tepat  waktu.  Peningkatan  jumlah  data mahasiswa  terjadi  jika  banyak  mahasiswa yang  tidak  lulus  tepat  waktu  dari  semua mahasiswa  yang  terdaftar.  Sehingga  akan mempengaruhi reputasi dari perguruan tinggi yang  dapat  mengancam  akreditasi  perguruan tinggi.
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika dan  Komputer  (STMIK)  AMIK  Riau  adalah sebuah  perguruan  tinggi  swasta  (PTS)  di Provinsi  Riau.  STMIK  Amik  Riau  memiliki tiga program studi yaitu Teknik Informatika. Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi. Kualitas lulusan dari sebuah perguruan tinggi salah  satunya  dapat  dilihat  dari  lama  studi mahasiswa.  Selain  itu  lama  studi  mahasiswa menggambarkan  tingkat  capaian  mahasiswa
dalam pendidikannya. Lama studi juga sangat berpengaruh  pada  kualitas  program  studi karena  lama  studi  mahasiswa  merupakan salah satu kriteria penilaian akreditasi. Lama studi merupakan jangka waktu yang diperlukan  mahasiswa  dalam  menyelesaikan pendidikannya (Endang Etriyanti, 2021)
Salah satu kriteria penilaian pada akreditasi  perguruan  tinggi  adalah  penilaian terhadap  lama  studi  mahasiwa  yang  lulus. Lama studi mahasiwa dapat dipengaruhi oleh beberapa  faktor  dapat  dilihat  dari  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang mencerminkan seluruh nilai yang diperoleh mahasiswa setiap semester yang sedang berjalan. IPK diperoleh dengan menjumlahkan nilai dari semua mata kuliah  yang  telah  diambil  dan  membaginya dengan  total  SKS  (Satuan  Kredit  Semester) (Kurnawan et al., 2018).
Data  mining  merupakan  gabungan  dari beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan Teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik,  database,  dan  visualisasiuntuk penanganan permasalahan pengambilan informasi  dari  database  yang  besar  (Mardi, 2017).  Data  mining  adalah  metodologi analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi disetdata  yang  besar  (Pratiwi  &  Adrianto, 2017).
Klasifikasi  Proses  penemuan  model  (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya  tidak  diketahui  (Annur,  2018). Algoritma klasifikasi yang banyak digunakan secara  luas,  yaitu Decision/classification trees,  Bayesian  classifiers/  Naïve  Bayes classifiers, Neural networks, Analisa Statistik, Algoritma  Genetika,  Rough  sets,  k-nearest neighbor, Metode Rule Based, Memory based reasoning,  dan  Support  vector  machines (SVM) .
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh beberapa peneliti terkait Klasifikasi kelulusan
mahasiswa  tepat  waktu  sangat  beragam. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  terkait penerapan  metode  klasifikasi decision  tree untuk  memprediksi  kelulusan  tepat  waktu dengan  tingkat  akurasi  68,49%  (Ma’sum  et al., 2021).
Selanjutnya
implementasi sistem klasifikasi ketepatan waktu kelulusan dengan menggunakan metode backpropagation neural  network  pada  kasus  studi  sistem informasi universitas Jember dengan memperoleh  akurasi  98,82%  (Hizham  et  al., 2018).
Selain itu, penelitian selanjutnya klasifikasi waktu kelulusan mahasiswa STIKOM  Bali  menggunakan  metode  chaid regression  trees  dan  regresi  logistik  biner Hasil  perbandingan  ketepatan  klasifi-  kasi diperoleh bahwa klasifikasi dengan menggunakan  metode  CHAID  regression trees  lebih  baik  yaitu  91,2%  sedangkan dengan  regresi  logistik  ketepatan  klasifikasi mencapai  90,2%.  Dengan  menghasilkan perbandingan  metode chaid  regression  tress lebih baik dibandingkan dengan menggunakan  metode  regresi  logistik  biner (Ketut et al., 2017).
Penelitian  selanjutnya  tentang  klasifikasi predikat tingkat kelulusan mahasiswa program  studi  Teknik  Informatika  dengan menggunakan algoritma C45 dengan diperoleh nilai true positif 99, true negatif 10, false  negatif  8,  false  positif  10  serta  nilai accuracy  sebesar  85,83%  (Suhada  et  al., 2021).
Klasifikasi  Lama  Studi  dan  Predikat Kelulusan  Mahasiswa  menggunakan  Metode Naïve  Bayes  dengan  hasil  akurasi  tes classifier untuk klasifikasi lama studi sebesar 0,74 dan untuk akurasi tes klasifikasi predikat kelulusan  sebesar  0,61  pada  kelompok  data Program  (Suhada  et  al.,  2021)Studi  Sistem Komputer.  Kemudian  untuk  kelompok  data Program  Studi  Sistem  Informasi  akurasi  tes klasifikasi lama studi sebesar 0,73 dan untuk
akurasi klasifikasi predikat kelulusan sebesar 0,67 (Rudy Hendrawan et al., 2022).
Penelitian  terakhir  yaitu  perbandingan metode  fuzzy  C-Means  dan  K-Means  dalam klasifikasi kelulusan mahasiswa (studi kasus : jurusan manajemen, universitas Maritim Raja Ali Haji). Perbandingan metode fuzzy c-means dan k-means digunakan  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  tepat  dan  akurat. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada fuzzy  c-means nilai  pangkat (w) 3, maksimum iterasi 50 dan nilai eror 0.01 didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  81.91%. Sedangkan  pada  pengujian  tingkat  akurasi metode k-means didapatkan  nilai  tingkat akurasi  sebesar  63%.  Hal  ini  membuktikan bahwa  metode fuzzy  c-means lebih  akurat dibandingkan dengan metode k-means dalam klasifikasi kelulusan. (Uperiati et al., 2020).
Berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya, algoritma  yang  digunakan  dalam  klasifikasi kelulusan  mahasiswa  masih  menggunakan algoritma deep  learning .  Sedangkan  pada penelitian ini menggunakan algoritma random forest yang termasuk dalam kategori algoritma machine learning untuk mengklasifikasi  kelulusan  mahasiswa  yang pada  penelitian  sebelumnya  belum  ada  yang menggunakan algoritma random forest . Hasil penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  dari  proses  klasifikasi  yang telah diperoleh.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan teknik yang disusun  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan data  dan  informasi  dalam  melakukan penelitian yang sesuai subjek dan objek yang diteliti, dengan adanya data tersebut diharapkan  mampu  memberikan  hasil  yang berkualitas  dan  optimal.  Metode  penelitian disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode peneliltian
3.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan langkah awal dalam proses penelitian, identifikasi masalah dalam  penelitian  ini  adalah  menemukan permasalahan  yang  terjadi  pada  mahasiswa STMIK  Amik  Riau.  Permasalahan  yang terjadi  yaitu  untuk  evaluasi  terkait  tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan data masa lalu  yang  diambil  dari  data  kelulusan mahasiswa tahun  2016  hingga  2022 untuk dijadikan  sebuah  informasi  untuk  kelulusan setiap  tahunnya.  Pengetahuan  ini  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan Program  Studi  untuk  menentukan  kebijakan atau  pembinaan  terkait  tingkat  kelulusan mahasiswa  disuatu  perguruan  tinggi.  Untuk mengetahui  tingkat  kelulusan  mahasiswa disuatu perguruan tinggi, dilakukan klasifikasi lama masa studi mahasiswa disuatu berdasarkan IPK.
3.2. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini yaitu data mahasiswa aktif STMIK Amik Riau tahun angkatan 2016 hingga 2022. Data didapatkan  dari  PDPT  STMIK  Amik  Riau yang berjumlah 511 data. Data dikategorikan berdasarkan  predikat,  yang  disajikan  pada Tabel 1.
Table 1. Kategori Data
Kategori Keterangan Jumlah 1 Lulus tepat waktu dengan IPK tinggi 115 2 Lulus tepat waktu dengan IPK sedang 42 3 Lulus tepat waktu dengan IPK rendah 0 4 Tidak  lulus  tepat  waktu dengan IPK tinggi 101 5 Tidak  lulus  tepat  waktu dengan IPK sedang 223 6 Tidak  lulus  tepat  waktu dengan IPK rendah 30 Gambar 2 . Grafik Distribusi Kelas 3.3. Preprocessing
Data preprocessing merupakan sekumpulan  teknik  yang  diterapkan  pada ngkap  dan  tidak  konsisten  sehingga mengakibatkan database untuk menghapus noise, missing value , dan data yang tidak konsisten . Data preprocessing ini digunakan karena dalam data realtime database sering  kali  tidak  le  hasil  data mining  tidak  tepat  dan  kurang  akurat.
Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan kualitas  data  yang  akan  dianalisis,  perlu dilakukan preprocessing  data .  Proses preprocessing  data yang  dilakukan  yaitu cleaning  data . Cleaning  data adalah proses mempersiapkan data untuk analisis dengan  menghapus  atau  memodifikasi data yang tidak benar, tidak lengkap, tidak
relevan.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  sudah  bersih.  Tahap selanjutnya  dilakukan  proses  cleaning data  hanya  memperlihat  data  apakah  ada data yang kosong.
3.4. Pengujian Metode
1. Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika,
kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstrak  dan  mengidentifikasi informasi yang berguna dan pengetahuan terkait  dari database besar. Data  mining dapat  diartikan  sebagai  proses  analisis data yang dapat dilakukan dengan banyak metode  (Sukarna  Royan,  Ansori  Yulian, 2021). Data Mining tidak hanya mengumpulkan  data,  tetapi  mencakup analisis  dan  analisis  prediksi  informasi yang  ingin  ditampilkan.  Data  yang terkumpul  disimpan  dalam database kemudian diolah sehingga dapat
digunakan untuk pengambilan keputusan dalam  melihat  informasi  yang  akan digunakan (Lumban Gaol et al., 2021). Menurut  (Asriningtias  &  Mardhiyah, 2014)  tahap-tahap  dari data  mining meliputi:
1) Data cleaning
Pembersihan  data  merupakan  proses menghilangkan noise dan data yang tidak relevan. Berikut hasil dari proses cleaning
data

## Gambar 3. Data Cleaning
2) Data integration
Integrasi  data  merupakan  penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru.
3) Data selection
Data yang ada pada database sering kali tidak  semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu hanya  data  yang  sesuai  untuk  dianalisis yang akan diambil dari database .
4) Data transformation
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam format yang sesuai untuk diproses.
5) Proses mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat metode  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan  berharga  dan  tersembunyi dari data.
6) Evaluasi pola Untuk mengidentifikasi pola-pola
menarik  kedalam knowledge  based yang ditemukan.  Dalam  tahap  ini  hasilnya berupa  pola-pola  yang  khas  maupun model  prediksi  dievaluasi  untuk  menilai apakah  hipotesa  yang  ada  memang tercapai.
7) Knowledge presentation
Merupakan  visualisasi  dan  penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna.Tahap terakhir adalah
bagaimana  memformulasikan  keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat.
2. Klasifikasi Klasifikasi  data  mining  adalah  sebuah proses  menemukan  definisi  kesamaan karakteristik  dalam  suatu  kelompok  atau kelas.  Klasifikasi  adalah  salah  satu metode  yang  paling  umum  untuk digunakan  dalam  data  mining  (Mardi,
2017).
3. Machine Learning Machine  learning atau  pembelajaran mesin adalah cabang dari Ilmu Komputer terkait dengan A rtificial Intelligence atau ilmu  kecerdasan  buatan  yang  terutama berfokus  pada  pengembangan  dan  studi suatu  sistem  dengan  tujuan  untuk  dapat
belajar  dari  data  yang  diperolehnya (Rahmansyah et al., 2018). Hal dasar dan tidak  terpisahkan  untuk  menerapkan algoritma machine  learning yaitu  data. Machine  learning tidak  akan  pernah berfungsi  tanpa  data  yang  tersedia.  Dari data tersebut biasanya dibagi menjadi dua kelompok  yaitu data training dan data testing . Data training digunakan  untuk pengembangan model dan algoritma latih, sedangkan data testing digunakan sebagai acuan  dan  untuk  mengetahui  bagaimana performansi algoritma yang dilatih
sebelumnya  saat  menemukan  data  baru yang  belum  pernah  diketahui.  Berikut hasil  dari  pembagian  dari  data  training dan data testing Gambar 4. Splitting Data Data training berjumlah 408 data dan data training berjumlah 103 data
4. Supervised Learning Machine  learning atau  pembelajaran mesin adalah cabang dari Ilmu Komputer terkait dengan A rtificial Intelligence atau ilmu  kecerdasan  buatan  yang  terutama berfokus  pada  pengembangan  dan  studi suatu  sistem  dengan  tujuan  untuk  dapat belajar  dari  data  yang  diperolehnya (Utami  et  al.,  2020).  Metode supervised learning digunakan untuk menyelesaikan berbagai persoalan yang terkait klasifikasi,  dan  regresi.   Algoritma  yang tergolong  dari supervised  learning yaitu linear  regression,  decision  tree,  random forest,  naïve  bayes,  support  vector machine,  Artificial  Neural  Network , K- Nearest Neighbor dan lain sebagainya.
5. Random Forest
Random  forest  classifier merupakan metode klasifikasi yang terdiri dari kumpulan pohon  keputusan  yang  nantinya  akan dijadikan vote untuk  mendapatkan  hasil
terakhir  dari  pendeteksian  sarkasme  dengan pendukung  berupa  data  latih  dan  fitur  acak yang independen dengan fitur yang berbeda- beda (Alita & Isnain, 2020). Pohon keputusan dibuat  dengan  menentukan  node  akar  dan berakhir  dengan  beberapa  node  daun  untuk mendapatkan hasil akhir. Berikut merupakan ilustrasi  dari  pohon  keputusan  yang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 5. Random Forest Classifier
Persamaan yang digunakan dalam metode random forest dapat ditunjukan pada persamaan (1).
𝑓𝑖 𝑖 ∑ 𝑗: 𝑛𝑜𝑑𝑒 𝑗 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡𝑠 𝑜𝑛 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑖 𝑛𝑖 𝑗 ∑ 𝑘  ∈ 𝑎𝑙𝑙 𝑛𝑜𝑑𝑒𝑠 𝑛𝑖 𝑘 (1)
Keterangan:
fi sub(i)= pentingnya fitur i ni sub(j)= pentingnya simpul j

## 3.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  metode yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining.
Confusion  matrix digambarkan  dengan  tabel yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang salah diklasifikasikan (Rahman et al., 2017).
Table 2. Metode Confusion Matrix
Observed Class True False Predicted Class True True Positive (TP) False Positive (FP) False False Negative (FN) True Negative (FN)

## Dimana :
1. TP adalah True Positif , yaitu jumlah data positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar oleh sistem.
2. TN adalah True Negatif , yaitu jumlah data negatif  yang  terklasifikasi  dengan  benar oleh sistem.
3. FN adalah False Negatif , yaitu jumlah data negatif  namun  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
4. FP adalah False Positif , yaitu jumlah data positif  namun  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
Nilai  akurasi  merupakan  perbandingan antara  data  yang  terklasifikasi  benar  dengan keseluruhan  data.  Nilai  akurasi  diperoleh dengan persamaan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑋 100% (2)
Nilai presisi menggambarkan jumlah data kategori  positif  yang  diklasifikasi  secara benar  dibagi  dengan  total  data  yang diklasifikasi  positif,  Presisi  dapat  diperoleh dengan persamaan.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑋 100% (3)
Sementara itu, recall menunjukkan beberapa  persen  data  kategori  positif  yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑋 100% (4)
Error  adalah  kasus  yang  diidentifikasi salah  dalam  sejumlah  data,  sehingga  dapat dilihat seberapa besar tingkat kesalahan pada sistem yang digunakan. Persentase error dapat dilakukan perhitungan menggunakan persamaan 5 di bawah ini.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃 𝑇𝑃 𝑋 100% (5)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada implementasi metode random forest dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman Python ,  data  yang  telah  diperoleh  dilakukan split data 80:20.
Berdasarkan pada
gambar 1,
menampilkan hasil feature importance scrore yang diperoleh yaitu nilai feature importance IPK dengan score 0.6305, feature importance Total Studi dengan score 0.3138 dan feature importance Total SKS dengan score 0.0555.

## Gambar 6. Feature Importance Score
Pada  gambar  7  merupakan  visualisasi boxplot horizontal  yang  menjelaskan  bahwa boxplot  IPK  nilai  minimum  yaitu  2.74,  nilai maksimum 3.95, dan nilai median 3.46. Untuk boxplot Total  Studi  nilai  minimum  yaitu  8, nilai  maksimum  13,  dan outlier yaitu  14.
Sedangkan  pada boxplot Total  SKS  hanya menjelaskan bahwa outlier 144.

## Gambar 7. Boxplot
Pada gambar 8 menampilkan ROC kurva, dimana  ROC  kurva  menunjukkan  visualisasi antara true  positive  rate (TPR)  dan false positive rate (FPR). Classifier yang memberikan  kurva  semakin  mendekat  ke sudut kiri atas ( perfect classifier ) menunjukkan  kinerja  yang  semakin  baik. Pengujian  dengan  menggunakan  metode random  forest  ini,  diperoleh  akurasi  0.9806 atau 98% yang dapat dilihat pada ROC kurva.

## Gambar 8. ROC Kurva
1. Confusion Matrix Berdasarkan  pada  gambar  9  dapat dijealaskan  bahwa  nilai  akurasi  yang diperoleh  yaitu  0.98  atau  98%.  Nilai akurasi  yang  didapat  tergolong  sangat baik.

## Gambar 9. Confusion Matrix

## 5. Simpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan di Perguruan Tinggi STMIK Amik Riau maka
dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui proses klasifikasi kelulusan  mahasiswa  di  STMIK  Amik  Riau menggunakan metode random forest.
Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  random forest dengan menggunakan Bahasa pemrograman  Python,  diperoleh  tingkat akurasi  sebesar  0.98  atau  98%.  Dengan diperolehnya  tingkat  akurasi  98%,  dapat disimpulkan bahwa pengujian metode random forest untuk mengklasifikasi kelulusan mahasiswa tergolong sangat akurat.

## 6. Referensi
Erlin, E., Desnelita, Y., Nasution, N., Suryati, L., &  Zoromi,  F.  (2022).  Dampak  SMOTE terhadap  Kinerja  Random  Forest  Classifier berdasarkan Data Tidak seimbang. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(3), 677–690. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1726 Alita,  D.,  &  Isnain,  A.  R.  (2020).  Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier. Jurnal Komputasi , 8 (2), 50–58. https://doi.org/10.23960/komputasi.v8i2.26 15 Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 160–165. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.303.1
60-165
Asriningtias, Y., & Mardhiyah, R. (2014). Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. Informatika , 8 (1), 837–848.
Endang  Etriyanti.  (2021).  Perbandingan  Tingkat Akurasi  Metode  Knn  Dan  Decision  Tree Dalam Memprediksi Lama Studi Mahasiswa. Jurnal  Ilmiah  Binary  STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau , 3 (1), 6– 14. https://doi.org/10.52303/jb.v3i1.40 Hizham, F. A., Nurdiansyah, Y., & Firmansyah, D. M. (2018). Implementasi metode Backpropagation  Neural  Network  (BNN) dalam  sistem  klasifikasi  ketepatan  waktu kelulusan  mahasiswa. Berkala  Sainstek ,
6 (2),
97–105. https://www.researchgate.net/publication/33 0446472_Implementasi_Metode_Backprop
agation_Neural_Network_BNN_dalam_Sist em_Klasifikasi_Ketepatan_Waktu_Kelulus an_Mahasiswa_Studi_Kasus_Program_Stu di_Sistem_Informasi_Universitas_Jember Ketut,  I.,  Suniantara,  P.,  &  Rusli,  M.  (2017).
Klasifikasi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Stikom Bali Menggunakan Chaid Regression  –  Trees  dan  Regresi  Logistik
Biner. Statistika , 5 (1), 27–32.
Kurnawan,  I.,  Marisa,  F., & Purnomo,  P. (2018).
Implementasi Data Mining Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal
Teknologi  Dan  Manajemen  Informatika , 4 (1). https://doi.org/10.26905/jtmi.v4i1.1894 Lumban  Gaol,  L.  Y.,  Safii,  M.,  &  Suhendro,  D.
(2021).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem
Informasi Dengan Menggunakan Algoritma C4.5. Brahmana :  Jurnal  Penerapan
Kecerdasan Buatan , 2 (2), 97–106.
https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi
Menggunakan Algoritma C4.5. Edik Informatika , 2 (2), 213–219. https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1465 Nugroho,  M.  F.,  &  Wibowo,  S.  (2017).  Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Jurnal  Informatika  Upgris , 3 (1),  63–70. https://doi.org/10.26877/jiu.v3i1.1669
Pratiwi,  F.,  &  Adrianto,  S.  (2017).  Peningkatan Jumlah Mahasiswa melalui Promosi dengan Penerapan  Analisa  Data  Mining. SATIN  - Sains Dan Teknologi Informasi , 3 (2), 29–37.
Rahman,  M.  F.,  Alamsah,  D.,  &  Darmawidjadja, M. I. (2017). Klasifikasi Untuk Diagnosa Rahmansyah, A., Dewi, O., Andini, P., Hastuti, T., Ningrum,  P.,  &  Suryana,  M.  E.  (2018).
Membandingkan Pengaruh Feature Selection Terhadap Algoritma Naïve Bayes dan  Support  Vector  Machine. Seminar
Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi
(SNATi) , 1907–5022.
Rudy Hendrawan, I. N., Budhi Saputra, I. M. A.,
Cahya Dewi, G. A. P., Adi Pranata, I. G. S., &  Wedasari,  N.  L.  N.  (2022).  Klasifikasi
Lama  Studi  dan  Predikat  Kelulusan Mahasiswa  menggunakan  Metode  Naïve Bayes. Jurnal  Eksplora  Informatika , 11 (1), 50–56. https://doi.org/10.30864/eksplora.v11i1.606 Suhada,  K.,  Elanda,  A.,  &  Aziz,  A.  (2021).
Klasifikasi  Predikat  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika dengan Menggunakan
Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  STMIK Rosma  Karawang). Dirgamaya:  Jurnal Manajemen Dan Sistem Informasi , 1 (2), 14– 27. https://doi.org/10.35969/dirgamaya.v1i2.18 2 Sukarna  Royan,  Ansori  Yulian,  S.  (2021).
Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Dengan  Feature
Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu.  In SAINTEK  | Jurnal  Sains  &  Teknologi (Vol.  5,  Issue  2, pp. 9–22).
Uperiati, A., Bettiza, M., & Puspasari, A. (2020).
Perbandingan  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan K-Means  Dalam  Klasifikasi  Kelulusan
Mahasiswa (Studi Kasus : Jurusan
Manajemen,  Universitas  Maritim  Raja  Ali Haji. Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil Penelitian Dan Industri Terapan , 9 (2), 75–
81.
https://doi.org/10.31629/sustainable.v9i2.14 09
Alita,  D.,  &  Isnain,  A.  R.  (2020).  Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier.
Jurnal Komputasi , 8 (2), 50–58. https://doi.org/10.23960/komputasi.v8i2.26 15 Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin
Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 160–165. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.303.1
60-165
Asriningtias, Y., & Mardhiyah, R. (2014). Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. Informatika ,
8 (1), 837–848.
Endang  Etriyanti.  (2021).  Perbandingan  Tingkat Akurasi  Metode  Knn  Dan  Decision  Tree
Dalam Memprediksi Lama Studi Mahasiswa. Jurnal  Ilmiah  Binary  STMIK
Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau , 3 (1), 6– 14. https://doi.org/10.52303/jb.v3i1.40
Hizham, F. A., Nurdiansyah, Y., & Firmansyah, D.
M. (2018). Implementasi metode Backpropagation  Neural  Network  (BNN) dalam  sistem  klasifikasi  ketepatan  waktu kelulusan  mahasiswa. Berkala  Sainstek ,
6 (2),
97–105. https://www.researchgate.net/publication/33 0446472_Implementasi_Metode_Backprop agation_Neural_Network_BNN_dalam_Sist em_Klasifikasi_Ketepatan_Waktu_Kelulus an_Mahasiswa_Studi_Kasus_Program_Stu di_Sistem_Informasi_Universitas_Jember Ketut,  I.,  Suniantara,  P.,  &  Rusli,  M.  (2017).
Klasifikasi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Stikom Bali Menggunakan Chaid Regression  –  Trees  dan  Regresi  Logistik
Biner. Statistika , 5 (1), 27–32.
Kurnawan,  I.,  Marisa,  F., & Purnomo,  P. (2018).
Implementasi Data Mining Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal
Teknologi  Dan  Manajemen  Informatika , 4 (1).
https://doi.org/10.26905/jtmi.v4i1.1894 Lumban  Gaol,  L.  Y.,  Safii,  M.,  &  Suhendro,  D.
(2021).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem Informasi Dengan Menggunakan Algoritma C4.5. Brahmana :  Jurnal  Penerapan
Kecerdasan Buatan , 2 (2), 97–106.
https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi
Menggunakan Algoritma C4.5. Edik Informatika , 2 (2), 213–219. https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1465 Nugroho,  M.  F.,  &  Wibowo,  S.  (2017).  Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Jurnal  Informatika  Upgris , 3 (1),  63–70. https://doi.org/10.26877/jiu.v3i1.1669 Pratiwi,  F.,  &  Adrianto,  S.  (2017).  Peningkatan
Jumlah Mahasiswa melalui Promosi dengan
Penerapan  Analisa  Data  Mining. SATIN  - Sains Dan Teknologi Informasi , 3 (2), 29–37. Rahmansyah, A., Dewi, O., Andini, P., Hastuti, T., Ningrum,  P.,  &  Suryana,  M.  E.  (2018).
Membandingkan Pengaruh Feature Selection Terhadap Algoritma Naïve Bayes dan  Support  Vector  Machine. Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATi) , 1907–5022.
Rudy Hendrawan, I. N., Budhi Saputra, I. M. A.,
Cahya Dewi, G. A. P., Adi Pranata, I. G. S., &  Wedasari,  N.  L.  N.  (2022).  Klasifikasi Lama  Studi  dan  Predikat  Kelulusan Mahasiswa  menggunakan  Metode  Naïve Bayes. Jurnal  Eksplora  Informatika , 11 (1), 50–56. https://doi.org/10.30864/eksplora.v11i1.606 Suhada,  K.,  Elanda,  A.,  &  Aziz,  A.  (2021).
Klasifikasi  Predikat  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika dengan Menggunakan
Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  STMIK Rosma  Karawang). Dirgamaya:  Jurnal Manajemen Dan Sistem Informasi , 1 (2), 14– 27. https://doi.org/10.35969/dirgamaya.v1i2.18 2
Sukarna  Royan,  Ansori  Yulian,  S.  (2021).
Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Dengan  Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu.  In SAINTEK  | Jurnal  Sains  &  Teknologi (Vol.  5,  Issue  2, pp. 9–22).
Uperiati, A., Bettiza, M., & Puspasari, A. (2020).
Perbandingan  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan K-Means  Dalam  Klasifikasi  Kelulusan
Mahasiswa (Studi Kasus : Jurusan
Manajemen,  Universitas  Maritim  Raja  Ali Haji. Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil Penelitian Dan Industri Terapan , 9 (2), 75– 81. https://doi.org/10.31629/sustainable.v9i2.14 097