## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika

## Analisis Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Bagging Cart pada Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sumatera Utara
Wilda Syahrani. MA 1 , Sajaratud Dur 2 , Rima Aprilia 3
1,2,3 Prodi Matematika, FST, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20353 Email: 1 wildama372@gmail.com , 2 sajaratuddur@uinsu.ac.id , 3 rima_aprilia@uinsu.ac.id

## ABSTRAK
Persentase  kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  penilaian  akreditasi  suatu perguruan tinggi. Oleh karena itu, ketepatan waktu lulus mahasiswa jadi salah satu perihal yang wajib dicermati universitas ataupun program studi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi  waktu  kelulusan  mahasiswa  S1  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN  Sumatera  Utara  Medan dengan menggunakan metode CART dan untuk mengetahui peningkatkan persentase akurasi prediksi CART dengan metode Bagging . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan angkatan 2015 dan 2016. Lama penyusunan skripsi menjadi variabel yang paling berpengaruh terhadap waktu kelulusan. Nilai klasifikasi dilihat dari nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Metode CART memberikan nilai Accuracy sebesar 80,64%, Sensitivity 60%, dan Specificity sebesar 84,61%. Sedangkan metode Bagging CART didapatkan Accuracy 87,1%, Sensitivity 66,7%, dan Specificity 89,2%. Hasil klasifikasi dengan Bagging CART dapat  menambah akurasi klasifikasi sebesar 6,5%.  Berdasarkan  perbandingan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode Bagging menghasilkan akurasi klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan pohon klasifikasi CART tanpa Bagging .
Kata kunci: Ketepatan waktu lulus, CART, Bagging , klasifikasi

## ABSTRACT
The percentage of  students graduating on time is one of the benchmarks for assessing  a higher education's accreditation. Therefore, the timeliness of students' graduation is one of the things that universities or study programs must pay attention to. This research aims to determine the classification of variables that influence the graduation time of undergraduate students at the Faculty of Science and Technology, UIN North Sumatra Medan using the CART method and to determine the increase in the percentage accuracy of CART predictions using the Bagging method. The data used in this research is data from students from the Faculty of Science and Technology, North Sumatra State Islamic University, Medan, class of 2015 and 2016. The length of time for preparing a thesis is the variable that has the most influence on graduation time. The classification value is seen from the accuracy, sensitivity and specificity values. The CART method provides an accuracy value of 80.64%,  sensitivity  of  60%,  and  specificity  of  84.61%.  Meanwhile,  the  CART  Bagging  method  obtained Accuracy of 87.1%, Sensitivity of 66.7%, and Specificity of 89.2%. Classification results using Bagging CART can increase classification accuracy by 6.5%. Based on the comparison of the accuracy values obtained, it can be concluded that the application of the Bagging method produces better classification accuracy compared to the CART classification tree without Bagging.
Keywords: Pass punctuality, CART, Bagging, classification

## A. Pendahuluan
Persentase  mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu  merupakan  salah  satu  tolak  ukur penilaian  akreditasi  suatu  universitas,  sebagai salah  satu  penanda  apakah  sistem  Pendidikan yang  diresmikan  pada  pelaksanaanya  sudah terpenuhi  (Srinadi  dan  Nilakusmawati,  2020). Indeks evaluasi yang menyertakan mahasiswa antara  lain  merupakan  perbandingan  jumlah pendaftar dengan yang lulus seleksi, persentase
mahasiswa  yang  melaksanakan  registrasi ulang,  rata-rata  IPK  mahasiswa,  prestasi akademik ataupun non akademik yang dicapai sepanjang  kuliah,  serta  persentase  kelulusan tepat waktu (BAN-PT, 2019). Oleh karena itu, ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  jadi  salah satu  perihal  yang  wajib  dicermati  universitas ataupun program studi.
Menurut (Talakua et al., 2019)
mahasiswa dikatakan lulus tepat pada
waktunya terlebih sanggup menuntaskan masa studinya  di  perguruan  tinggi  selama  kurang dari  ataupun  sama  dengan  8  semester, sebaliknya  mahasiswa  tidak  lulus  tepat  waktu apabila menuntaskan masa studinya lebih dari 8 semester. Dalam praktiknya sampai saat ini, mahasiswa  tidak  selalu  bisa  menuntaskan pendidikan  sarjana  dalam  kurun  waktu  8 semester  atau 4 tahun di perguruan tingginya. Berikut  ini  adalah  data  kelulusan  mahasiswa Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan.
Lamanya  masa  studi  mahasiswa  dapat dipengaruhi oleh aspek internal ataupun aspek eksternal. Salah  satunya ialah  IPK mahasiswa saat menuntaskan studinya. Semakin besar IPK maka  semakin  pendek  pula  masa  studinya. perihal  ini  diakibatkan  karena  mahasiswa dengan  IPK  lulus  yang  tinggi,  umumnya mempunyai  nilai  rata-rata  smester  yang  juga tinggi.  Jumlah  matakuliah  yang  bisa  diambil mahasiswa  bergantung  pada  IP  semester  dan dihitung  dengan  sistem  kredit  semester  (sks). Oleh karena itu, mahasiswa yang memiliki IPK tinggi  cenderung  menuntaskan  studinya  lebih cepat.  Karakteristik  mahasiswa  yang  berbeda membuat  lamanya  masa  belajar  mahasiswa juga  bermacam-macam.  (Rahmi  dan  Yozza, 2020).
Penerapan metode CART telah digunakan dalam  memecahkan  permasalahan  bermacam bidang  seperti  pemasaran,  kesehatan,  sosial, keuangan,  dan  lainnya.  Metode  ini  dapat menangani  bermacam  kondisi  data.  CART mempunyai  banyak  keunggulan  diantaranya dapat mengeksplorasi data yang besar melalui komputasi  yang  efektif,  bisa  dimanfaatkan dalam  kombinasi  data  kategorik  ataupun kontinu dan mudah untuk dicoba interpretasinya.  Di  antara  banyak  kelebihan CART,  metode  klasifikasi  CART  juga mempunyai  kelemahan,  yakni  kurangnya stabilitas  perubahan  data training sehingga akan  berdampak  pada  perubahan  dominan pada hasil prediksi pohon klasifikasi (Suwardika et  al., 2019).  Untuk  menangani kelemahan  tersebut  bisa  dilakukan  dengan menggunakan suatu metode Ensemble . Beberapa  metode Ensemble yang  dapat dipergunakan  yakni Boosting , Bagging ,  dan Random Forest . Menurut (Breiman, 1996) dari banyak  pengujian  yang  dilakukan,  salah  satu metode Ensemble dalam  perihal  ini  metode
Bagging bisa meminimalisir tingkat kesalahan dalam pengklasifikasian.
Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas digunakan  metode Bagging pada  CART  yang bertujuan  meningkatkan  kestabilan  serta akurasi prediktif pohon yang dihasilkan. Hasil klasifikasi  yang  didapat  akan  dibandingkan dengan  metode  CART  (tanpa Bagging )  untuk menghasilkan model klasifikasi terbaik.

## B. Metode Penelitian
2.1 Mahasiswa Menurut KBBI, seseorang yang menempuh  pendidikan  di  perguruan  tinggi disebut mahasiswa. Mahasiswa terdiri dari dua kata, “maha” yang artinya besar, serta “siswa” yang  artinya  orang  yang  tengah  mendalami pendidikan. Maka, mahasiswa ialah seseorang yang  terdaftar  sebagai  siswa  di  perguruan tinggi serta diakui oleh pemerintah serta dapat mencari  ilmu  sendiri  dikarenakan  sudah dewasa. Siswa tidak sama dengan mahasiswa. Mahasiswa dituntut dapat berdikari.
2.2 Waktu Kelulusan Mahasiswa
Standar  kelulusan  mahasiswa  diuraikan dalam  bentuk  Standar  Kompetensi  Lulusan yang tertuang pada desain kurikulum. Depdiknas  (2005)  secara  khusus  menyatakan, Peraturan  Pemerintah  No.  19  Tahun  2005 mengenai Standar Nasional Pendidikan, menyatakan  bahwa  “Standar  kompetensi lulusan  merupakan  tolak  ukur  kualifikasi minimal  keahlian  yang  meliputi  sikap, pengetahuan, dan keterampilan”.
Dari  peraturan  program  studi  tersebut, mahasiswa  harus  mampu  menyelesaikan perkuliahan  selama  8  semester.  Namun  pada kenyataannya,  mahasiswa  tidak  selalu  bisa menyelesaikan  studinya  dalam  waktu  yang ditentukan  oleh  universitas.  Dalam  pedoman akademik  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera Utara yang mengacu pada peraturan akademik tahun  2015,  BAB  VIII,  Pasal  22,  mahasiswa sarjana  di  katakan  lulus  jika  (LPM  UINSU, 2015):
1. Telah menyelesaikan 144-160 SKS termasuk tugas akhir;
2. Mencapai IPK 3,00;
3. Tanpa nilai E;
4. Nilai D sebanyak-banyaknya 4 SKS dari jumlah  mata  kuliah  yang  termasuk dalam kelompok
kompetensi pendukung.
2.3 Classification and Regression Trees
(CART)
Salah satu metode nonparametrik yang bisa mengungkapkan  hubungan  antara  variabel independen terhadap variabel dependennya ialah Classification  and  Regression  Trees (CART). Metode nonparametrik tidak bertumpu menurut asumsi tertentu hingga memberikan fleksibilitas yang lebih besar dalam menganalisa data tetapi tetap memiliki tingkat akurasi yang tinggi serta penggunaannya yang mudah. CART mencakup dua  jenis  analisis,  yakni  pohon  regresi,  serta pohon klasifikasi. Metode ini dapat diaplikasikan  pada  data  dengan  ukuran  objek dan  variabel  yang  besar.  Sehingga,  metode CART  didefinisikan  dalam  bentuk  seperti pohon.  Apabila  variabel  terikatnya  kontinu, maka  dihasilkan  pohon  yang  disebut  pohon regresi  ( regression  tree ).  Di  sisi  lain,  jika variabel  dependen  adalah  kategorik,  dihasilkan pohon yang disebut pohon klasifikasi ( classification  tree ).  CART  merupakan  metode nonparametrik  yang  tidak  memberikan  asumsi distribusi  seperti  pada  metode  parametrik lainnya. (Yudhi et al., 2019).
2.4 Struktur Pohon CART
Metode  penyekatan  data  secara  terulang untuk  mendapatkan  pohon  yang  terdiri  dari banyak node yang dibuat dari proses pemilahan rekursif  biner disebut  Pohon  klasifikasi. Manfaat  utama menggunakan pohon keputusan ialah  kemampun  dalam  menyederhanakan proses  penentuan  keputusan  yang  kompleks. (Siahaan & Rosmaini, 2022)
Berikut  ini  skema  pohon  pada  metode CART dapat dilihat pada gambar 2.1:
Gambar 1. Skema Pohon CART
Keterangan  gambar  diletakkan  menjadi bagian dari judul gambar ( figure caption ) bukan menjadi  bagian  dari  gambar.  Metode-metode
yang  digunakan  dalam  penyelesaian  penelitian dituliskan di bagian ini.
Algoritma CART 2.5 Data  yang  dipergunakan  dalam  metode CART  merupakan  pembentukan  data testing serta  data training .  Data training atau  data  latih  merupakan  data  yang  siap untuk  di mining yang  telah  melalui  data pra-pemrosesan,  sedangkan  data testing atau  data  uji  adalah  data  yang  ditujukan untuk  mengukur  aturan  klasifikasi  yang didapatkan  dari  data training . Bootstrap aggregating (Bagging) Bagging adalah  metode ensemble yang relatif  baru  tetapi  sudah  menjadi  populer. Bagging dibesarkan  oleh  Breiman  pada  tahun 90-an. Bagging dikembangkan dalam meningkatkan akurasi
prediksi pengklasifikasian  yang  tidak  stabil. Bagging bertujuan  untuk  mengurangi  varians  prediktor (Breiman,  1996). Bagging adalah  metode Ensemble sederhana dan kuat. Metode Ensemble adalah  teknik  yang  menyatukan  prediksi  dari beberapa  model  pembelajaran  mesin  dalam menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat daripada  algoritma  tunggal  mana  pun. Bagging adalah  teknik  yang  umum  digunakan  untuk mengurangi  varians  untuk  algoritma  yang memiliki  varians  tinggi.  Metode Bagging merupakan penyempurnaan dari metode CART, yang menyatukan banyak nilai taksiran menjadi satu nilai taksiran.
2.6 Ketepatan Akurasi Akurasi klasifikasi digunakan untuk mengetahui apakah data diklasifikasikan dengan benar  atau  tidak. Sensitivity,  specivicity, dan akurasi digunakan untuk mengukur akurasi
4.1 Analisis Deskriptif Analisis  deskriptif  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mengetahui  gambaran  secara umum  mengenai  data  alumni  S1  di  Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Sumatera  Utara  Medan  berdasarkan  ketepatan alumni  lulus.  Ketepatan  lama  studi  alumni dibagi  menjadi  2,  yaitu  tepat  waktu  dan  tidak tepat  waktu.  Untuk  melihat  gambaran  secara menyeluruh  mengenai  masa  studi  alumni Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN  Sumatera Utara  Medan,  maka  perlu  dilakukan  deskripsi secara  statistik  dari  variabel  yang  diduga berpengaruh terhadap ketepatan waktu kelulusan.  Tabel  berikut  ini  adalah  data  hasil survei  yang  dideskripsikan  dengan  tabel distribusi frekuensi dan persentase:
Simpul Asal 𝑡 1 Ya Cabang Simpul Dalam Tidak 𝑡 2 𝑡 3 𝑡 4 𝑡 5 𝑡 1 𝑡 Simpul Terminal
Tabel 1. Distribusi Frekuensi dan Persentase Waktu Kelulusan Mahasiswa
No Variabel Frekuensi Persentase 1 Jenis Kelamin Laki Laki 44 28.571429 Perempuan 110 71.428571 2 Pembiyaan Kuliah Beasiswa 8 5.1948052 Non Beasiswa 146 94.805195 3 Status Ketika Mahasiswa Bekerja 42 27.272727 Tidak Bekerja 112 72.727273 4 Lama Penyusunan Skripsi ≤ 6 bulan 49 31.818182 > 6 bulan 105 68.181818 5 Lama Masa Studi ≤ 8 Semester 31 20.12987 > 8 Semester 123 79.87013 6 IPK ≥ 3,00 136 88.311688 <3,00 18 11.688312 Sumber data dioleh pada tahun 2021
Kelulusan dikatakan tepat waktu jika lulus dari  universitas  dengan  menempuh  studi maksimal  8  semester  lamanya,  sedangkan dikatakan  tidak  tepat  waktu  jika  alumni menyelesaikan  masa  studinya  lebih  dari  8 semester. Perhatikan gambar berikut ini
Untuk  mengetahui  berapa  banyak  alumni lulus berdasarkan jenis kelamin, perhatikan tabel di bawah; Tabel 2. Ketepatan Lama Studi Alumni Berdasarkan Jenis Kelamin Status Kelulusan Total Tepat Waktu  Tidak Tepat Waktu N % n % Jenis Kelamin Laki-laki 7 4.55 37 24.03 44 Perempuan 24 15.58 86 55.84 110 Total 154 Sumber data dioleh pada tahun 2021
Hal ini dapat dilihat dari tabel 2 Berikut ini adalah  jumlah  alumni  berdasarkan  pembiayaan kuliah:
Tabel 3. Persentase Ketepatan Lama Studi Alumni Menurut Pembiayaan Kuliah
Status Kelulusan Total Tepat Waktu  Tidak Tepat Waktu N % N % Pembiayaan kuliah Beasiswa 4 2.60 4 2.60 8 Non Beasiswa 27 17.53 119 77.27 146 Total 154 Sumber data dioleh pada tahun 2021
Selanjutnya mencari Persentase Ketepatan Lama
Studi Alumni Menurut Status Mahasiswa 8
Tabel 4. Persentase Ketepatan LamaStudi Alumni Menurut Status Mahasiswa 8 Status Kelulusan Total Tepat Waktu  Tidak Tepat Waktu n % n % Status Ketika Mahasiswa Bekerja 7 4.54 35 22.73 42 Tidak Bekerja 24 15.58 88 57.14 112 Total 154 Sumber data dioleh pada tahun 2021 4.2 Tahapan Analisis Data 4.2.1 Membagi Data Menjadi Data Testing dan Training
Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah mempartisi  atau  membagi  dataset  menjadi  dua bagian yaitu data training dan data testing
4.22. Proses Pemilihan Simpul ( splitting node ) Untuk  membentuk  pohon  klasifikasi maksimal  adalah  dengan  melakukan  pemilihan simpul  berdasarkan  aturan  pemilihan Indeks Gini yang selanjutnya dievaluasi menggunakan kriteria Goodness  of  split .  Dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini sebagai berikut:
Tabel 5. Data Calon Simpul Kiri dan Simpul Kanan No Calon Simpul Kiri Calon Simpul Kanan 1 Jenis kelamin = Perempuan Jenis kelamin = Laki-laki 2 Jenis pembiayaan Kuliah = Beasiswa Jenis pembiayaan Kuliah = Non Beasiswa 3 Status saat mahasiswa = Bekerja Status saat mahasiswa = Tidak Bekerja 4 Lama penyelesaian skripsi = ≤ 6 bulan Lama penyelesaian skripsi = > 6 bulan 5 IPK = ≥ 3,00 IPK = < 3,00
Sumber data dioleh pada tahun 2021
a. Gain Information
Sebelum  mencari  nilai gain  information , untuk  memudahkan  sebaiknya  terlebih  dahulu mencari  nilai  probabilitas  untuk  setiap  simpul dengan rumus:
𝑃 𝐿 = 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛
Dengan cara yang sama nilai untuk simpul yang lain disajikan dalam bentuk tabel berikut:
Tabel 5. Persentase Ketepatan Lama Studi Alumni Menurut Lama Skripsi Status Kelulusan Total Tepat Waktu  Tidak Tepat Waktu n % n % Lama Penyusunan Skripsi   ulan 25 16.23 24 15.58 49   ulan 6 3.90 99 64.28 105 Total 154 Sumber data dioleh pada tahun 2021 Selanjutnya  mencari  Persentase  Ketepatan Lama Studi Alumni Menurut IPK Mahasiswa
Tabel 6. Persentase Ketepatan Lama Studi Alumni Menurut IPK Mahasiswa
Status Kelulusan Total Tepat Waktu  Tidak Tepat Waktu N % n % IPK ≥ 3,00 24 15.58 112 72.73 136 3,00 7 4.54 11 7.14 18 Total 154 Sumber data dioleh pada tahun 2021 Tabel 7. Hasil Perhitungan Probabilitas Simpul Simpul 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 Kelas 𝑃(𝑗  𝑡 𝐿 ) 𝑃(𝑗  𝑡 𝑅 ) 1 0.723577236 0.276422764 Tepat Waktu 0.224719 0.176471 Tidak Tepat Waktu 0.775281 0.823529 2 0.040650407 0.959349593 Tepat Waktu 0.6 0.194915 Tidak Tepat Waktu 0.4 0.805085 3 0.268292683 0.731707317 Tepat Waktu 0.151515 0.304348 Tidak Tepat Waktu 0.848485 0.766667 4 0.308943089 0.691056911 Tepat Waktu 0.526316 0.070588 Tidak Tepat Waktu 0.473684 0.929412 5 0.886178862 0.113821138 Tepat Waktu 0.183486 0.428571 Tidak Tepat Waktu 0.816514 0.571429
Sumber data dioleh pada tahun 2021
Untuk  mencari  nilai Gain  Information
untuk setiap atribut menggunakan rumus :
    2 1 | ( | ) n j GI t P j t log P j t     ….1
Perhitungan Indeks Gini tersebut dilakukan untuk  semua  calon  simpul  dan  diperoleh  nilai berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Indeks Gini Simpul 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 𝑖(𝑡) 1 Perempuan Laki-laki 0.400026 2 Beasiswa Non Beasiswa 0.077996 3 Bekerja Tidak Bekerja 0.392623 4 ≤ 6 bulan > 6 bulan  0.426995 5 ≥ 3,00 < 3,00 0.201732 Sumber data dioleh pada tahun 2021 Selanjutnya Menghitung Ketepatan Klasifikasi Pohon Keputusan 4.1.1 Menghitung Ketepatan Klasifikasi Pohon Keputusan
Berikut  ini  Tabel  4.15  menunjukkan ketepatan klasifikasi pada data testing:
Tabel  9. Ketepatan  Klasifikasi  Pada  Data Testing
Observasi Prediksi Total Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu 3 2 5 Tidak Tepat Waktu 4 22 26 Total 7 24 31 4.1.1 Analisis Waktu Kelulusan
Mahasiswa  dibagi  kedalam  dua  golongan.
Golongan yang pertama adalah mahasiswa yang lama  penyusunan  skripsinya  ≤  6  bulan  dan golongan  kedua  adalah  mahasiswa  yang  lama penyusunan  skripsinya  >  6  bulan.  Adapun
persentase  kelulusan  dari  lama  penyusunan skripsi adalah sebagai berikut:
Table 10. Jumlah Kelulusan Berdasarkan Lama Penyusuan Skripsi
Lama Penyusun an Skripsi Observas i Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu N % N % N % ≤ 6 bulan 3 8 30.9 % 2 0 52.6
% 1 8 47.4 % >6 bulan 8 5 69.1 % 6 7% 7 9 93%
Sumber data dioleh pada tahun 2021
4.3 Perbandingan Analisis CART dan Bagging CART Setelah dilakukan pengukuran
ketepatan  klasifikasi  pada  data training maupun  data testing baik  menggunakan analisis  CART  maupun  analisis  CART Bagging dengan  replikasi  diperoleh  nilai ketepatan klasifikasi.
Setelah  melalui  tahap  pada  penelitian sehingga  dapata  ke  tahap  akhir  yaitu perbadingan metode chart dan baging chart
Tabel 7. Perbandingan Metode CART dan Bagging CART CART Bagging CART 3 10 25 50 75 100 Akurasi 0,806 0,839  0,839  0,839  0,839  0,839  0,871 Sensitify 0,846 0,8 0,5 0,5 0,5 0,667  0,667 Specificity 0,6 0,956  0,938  0,889  0,956  0,956  0,892 Sumber data dioleh pada tahun 2021
Berdasarkan  Tabel  4.22  dapat  diketahui bahwa  ketepatan  klasifikasi  analisis  CART sebesar 80,6%. Selanjutnya penggunaan replikasi Bagging pada menghasilkan ketepatan klasifikasi yang  bervariasi  dengan nilai ketepatan  83,9%  dan  87,1%.  Dari  hasil pengolahan  data  dapat  dilihat  bahwa  ketepatan klasifikasi  menggunakan  metode Bagging CART  dapat  memperbaiki  hasil  akurasi  dari metode CART.

## C. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan :
a. Dari  hasil  pengolahan  data  dapat  dilihat dari  ke  5  variabel  (gender,  pembiayaan kuliah,  status  ketika  mahasiswa,  lama penyusunan skripsi
dan IPK)
menunjukkan bahwa variabel lama penyusunan  skripsi  sangat  berpengaruh terhadap  waktu  kelulusan  mahasiswa. Dan dilihat dari peningkatan nilai akurasi total maupun nilai Sensitivity -nya, metode Bagging CART  dapat  meningkatkan performa klasifikasi. Dikarenakan adanya tahapan  resampling  maka  dilakukuannya perbaikan  nilai  akurasi  melalui  proses majority vote yang memberikan kekonvergenan hasil prediksi.
b. Klasifikasi Bagging CART menghasilkan akurasi  klasifikasi  sebesar  87,1%  dengan akurasi  prediksi  pohon  klasifikasi  CART
untuk kelulusan tidak tepat waktu sebesar 80,6%.  Sehingga  dari  penelitian  ini didapatkan  kesimpulan  yaitu  metode Bagging  CART  menghasilkan  akurasi klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan pohon klasifikasi CART. Bagging CART  mampu  meningkatkan  akursi pohon klasifikasi CART sebesar 6,5%,
c. Kesimpulan  menggambarkan  jawaban dari  hipotesis  dan/atau  tujuan  penelitian atau  temuan  ilmiah  yang  diperoleh. Kesimpulan bukan berisi perulangan dari hasil dan pembahasan, tetapi lebih kepada ringkasan  hasil  temuan  seperti  yang diharapkan  di  tujuan  atau  hipotesis.  Bila perlu,  di  bagian  akhir  kesimpulan  dapat juga  dituliskan  hal-hal  yang  akan dilakukan terkait dengan gagasan selanjutnya dari penelitian tersebut.

## 2. Saran
Saran-saran  untuk  untuk  penelitian  lebih lanjut  untuk  menutup  kekurangan  penelitian. Tidak memuat saran-saran diluar untuk penelitian lanjut

## D. Daftar Pustaka
BAN-PT. (2019). Naskah IAPT 3.0 . April , 7–9. Breiman,  L.  (1996).  Bagging  Predictors.
Machine Learning , 41–63. Depdiknas. (2005). PERATURAN PEMERINTAH  REPUBLIK  INDONESIA
NOMOR  19  TAHUN  2005  TENTANG STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN . Rahmi,  I.,  &  Yozza,  H.  (2020).  ANALISIS KAUSAL  MASA  STUDI  MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA
UNIVERSITAS  ANDALAS  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  CART. Jurnal  Matematika  Sains  dan  Teknologi (JMST) , 21 (1), 22–34.
Siahaan,  M.  I.,  &  Rosmaini,  E.  (2022).  Use  of
Classification and Regression Tree
(CART)  Method  for  Classification  of
Labor Force Participation Levels in Medan City in 2019. FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika , 5 (2), 95–103. https://doi.org/10.47662/farabi.v5i2.386 Srinadi, I. G. A. M., & Nilakusmawati, D. P. E.
(2020). ANALISIS WAKTU KELULUSAN  MAHASISWA  FMIPA UNIVERSITAS UDAYANA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHINYA. E-Jurnal Matematika , 9 (3), 205–212.
Suwardika,  G.,  Suniantara,  I.  K.  P.,  & Hendayanti,
N.
P. N. (2019). Ketidaktepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa  Universitas  Terbuka  dengan Metode  Boosting  Cart. Jurnal  VARIAN ,
2 (2),
37–46.
https://doi.org/10.30812/varian.v2i2.361 Talakua, M. W., Ratuanak, A., & Ilwaru, V. Y.
I.  (2019).  Analisis  Regresi  Logistik Ordinal  Terhadap  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Waktu Kelulusan Mahasiswa  S1  Di  Fmipa  Unpatti  Ambon Tahun  2016  Dan  2017. BAREKENG: Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan ,
13 (1), 033–038.
https://doi.org/10.30598/barekengvol13iss 1pp033-038ar692 UINSU,  L.  (2015). Peraturan  akademik  uin sumatera utara .
Yudhi,  Wulandari,  D.  A.,  &  Kusnandar,  D.
(2019).  Bagging  Classification  Trees Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kesejahteraan
Rumah  Tangga  Di  Kalimantan  Barat. Bimaster :  Buletin  Ilmiah  Matematika, Statistika dan Terapannya , 8 (4), 765–772. https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i4.3603 5