How to cite: Timotius  Ginting 1 ,  Yusran  Tarihoran 2 (2024)  Analisis  Pengaruh  Nilai  Evaluasi  Dosen  Terhadap  Kelulusan Mata  Kuliah  Mahasiswa  Universitas  Advent  Indonesia  dengan  Decision  Tree (6)  3, https://doi.org/
10.46799/syntax-idea.v6i3.3088
E-ISSN:
2684-883X

## Analisis Pengaruh Nilai Evaluasi Dosen Terhadap Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa Universitas Advent Indonesia dengan Decision Tree
Timotius Ginting 1 , Yusran Tarihoran 2 1,2 Universitas Advent Indonesia, Bandung, Indonesia e-mail: * 1 2081018@unai.edu, 2 y.tarihoran@unai.edu

## Abstrak
Analisis kelulusan mata kuliah di Universitas Advent Indonesia (UNAI) menjadi esensial karena  memberikan  wawasan  bagi  UNAI  untuk  meningkatkan  kelulusan  mahasiswa. Penelitian ini meneliti pengaruh nilai evaluasi dosen terhadap kelulusan mahasiswa pada mata kuliah Pemrograman Web 1, Pemrograman Web 2, dan Algoritma Pemrograman 1 selama  periode  tahun  ajaran  2020-2021  hingga  2022-2023.  Tujuannya  adalah  untuk mengevaluasi  dampak  nilai  evaluasi  dosen  terhadap  kelulusan  mahasiswa  serta mengidentifikasi kompetensi yang paling berpengaruh terhadap nilai mahasiswa. Melalui pendekatan  data  mining  menggunakan  algoritma  decision  tree  C4.5,  hasil  penelitian menunjukkan bahwa dari 5 kompetensi yang diteliti, 3 di antaranya memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap  kelulusan  mahasiswa.  Dengan  memanfaatkan  model  evaluasi confusion matrix, prediksi akurasi mencapai 80%. Implikasi penelitian ini memberikan landasan  bagi  UNAI  untuk  meningkatkan  kualitas  pengajaran  dosen  dan  memperkuat kompetensi yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap kelulusan mahasiswa dalam mata kuliah yang diteliti.
Kata Kunci: Evaluasi Dosen, Kelulusan Mahasiswa, Decision Tree, Data Mining

## Abstract
Analysis of course graduation at the Indonesian Adventist University (UNAI) is essential because it provides insight into how UNAI can improve student graduation. This study examines  the  effect  of  lecturer  evaluation  scores  on  student  graduation  in  Web Programming 1, Web Programming 2, and Programming Algorithm 1 courses during the 2020-2021  to  2022-2023  academic  year  period.  The  goal  is  to  evaluate  the  impact  of lecturer evaluation scores on student graduation and identify competencies that have the most  influence  on  student  grades.  Through  a  data  mining  approach  using  the  C4.5 decision tree algorithm, the results showed that of the 5 competencies studied, 3 of them had  a  significant  influence  on  student  graduation.  By  utilizing  the  confusion  matrix evaluation  model,  prediction accuracy reaches 80%. The implications of this research provide a foundation for UNAI to improve the quality of lecturer teaching and strengthen competencies  that  are  proven  to  have  a  significant  effect  on  student  graduation  in  the courses studied.
Keywords: Lecturer Evaluation, Student Course Pass, Decision Tree, Data Mining
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 3, Maret 2024

## PENDAHULUAN
Salah satu penanda keberhasilan seorang mahasiswa dalam meraih gelar sarjana adalah  kelulusan  tepat  waktu,  yang  diukur  dengan  menyelesaikan  studi  dalam  waktu kurang  dari  atau  sama  dengan  empat  tahun  (Al  Aminy  &  Angraini,  2013).  Setiap mahasiswa  pasti  menginginkan  hal  ini,  namun  hal  ini  dapat  terhambat  bila  mahasiswa tidak lulus dalam salah satu mata kuliah (Inzira, 2022).
Kelulusan  mahasiswa  pada  mata  kuliah  tidak  terlepas  dari  performa  mengajar dosen di kelas tersebut misalnya dapat dilihat melalui apakah mahasiswa menyukai dosen dan mata kuliah yang di ajarkan (Simbolon & Limbong, 2023). Bagi dosen, data ini sangat bermanfaat  untuk  meningkatkan  metode,  kualitas,  dan  pendekatan  pembelajaran perkuliahan  (Hasudungan,  2018).  Proses  belajar  mengajar  yang  berhasil  di  sebuah universitas  tidak  terlepas  dari  peranan  dosen  dan  mahasiswa.  Dosen  menilai  performa mahasiswa  berdasarkan  nilai  tugas,  keaktifan,  dan  ujian,  sementara  mahasiswa  dapat menilai performa dosen melalui evaluasi dosen (Simbolon & Limbong, 2023).
Universitas  Advent  Indonesia  menerapkan  sistem  evaluasi  dosen  dalam  rangka penilaian terhadap dosen. Fitur ini dapat ditemukan di modul UNAI yang dapat diisi oleh setiap  mahasiswa  pada  akhir  semester.  Pada  setiap  pertanyaan  mahasiswa  dapat menjawab pertanyaan dengan nilai 1 = sangat tidak baik, 2 = tidak baik, 3 = biasa, 4 = baik,  5  =  sangat  baik.  Dalam  penelitian  ini,  pertanyaan-pertanyaan  yang  ada  dalam evaluasi  dosen  akan  di  klasifikasikan  menjadi  5  bagian  sesuai  dengan  kompetensinya yaitu:  Kompetensi  Pendagogik  sebagai  penilai  kemampuan  dalam  mengelola pembelajaran,  Kompetensi  Kerohanian  untuk  menilai  kemampuan  dosen  dalam menghubungkan  ilmu  pengetahuan  dengan  nilai  kerohanian,  Kompetensi  Profesional sebagai pengukur kemampuan dosen dalam menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi, Kompetensi Kepribadian untuk menilai kepribadian dan wibawa dosen, dan Kompetensi Kepuasan untuk menilai kepuasan mahasiswa (Febriana, 2021).
Data mining merupakan proses untuk menemukan informasi dari kumpulan data yang  tidak  dapat  diungkapkan  melalui  analisis  biasa.  Ini  adalah  bidang  ilmu  yang menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, basis data, dan visualisasi untuk mengekstraksi informasi dari data dalam jumlah besar. Proses ini melibatkan pengolahan data mentah yang disimpan dalam basis data untuk menghasilkan informasi yang berguna. Data mentah adalah data yang disimpan dalam dokumen atau basis  data  tanpa  diolah.  Pemrosesan  data  mentah  ini  penting  untuk  membuat  laporan, memantau kebutuhan, dan menemukan informasi baru. Data mining menggali data dalam basis data untuk membangun model dan menggunakan model tersebut untuk menemukan pola pada data lain yang tidak tersimpan dalam basis data. Dalam penelitian ini, metode decision tree dengan algoritma C4.5 akan digunakan .
Penulis  telah  mengkaji  beberapa  topik  yang  berkaitan  dengan  pengaruh  nilai evaluasi dosen melalui penelitian terdahulu yang telah mengkaji beberapa aspek terkait pengaruh  nilai  evaluasi  dosen  terhadap  kelulusan  mahasiswa.  Sebagai  contoh,  sebuah studi  melihat  kompetensi  kinerja  dosen  yang  paling  memengaruhi  prestasi  mahasiswa

## Analisis Pengaruh Nilai Evaluasi Dosen Terhadap Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa Universitas Advent Indonesia dengan Decision Tree
dalam  mata  kuliah  Dasar  Pemrograman.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  "Kejelasan menyampaikan materi dan jawaban terhadap pertanyaan di kelas" menjadi faktor utama yang memengaruhi prestasi mahasiswa dalam mata kuliah tersebut. Selain itu, penelitian lain  menyimpulkan  bahwa  tidak  ada  hubungan  signifikan  antara  evaluasi  dosen  oleh mahasiswa  dengan  nilai  mata  kuliah  yang  diperoleh  oleh  mahasiswa  di  Fakultas Keperawatan. Penelitian ini menjadi baruan dengan fokus pada pengaruh nilai evaluasi dosen  terhadap  kelulusan  mahasiswa  pada  mata  kuliah  Pemrograman  Web  1, Pemrograman Web 2, dan Algoritma Pemrograman 1 di  Universitas Advent  Indonesia selama  periode  tahun  ajaran  2020-2021  hingga  2022-2023.  Melalui  pendekatan  data mining  dengan  algoritma  decision  tree  C4.5,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menilai dampak nilai evaluasi dosen terhadap kelulusan mahasiswa serta menentukan kompetensi yang  paling  berpengaruh  terhadap  nilai  mahasiswa.  Kedua  penelitian  ini  memiliki kesamaan  dalam  fokusnya  yang  meneliti  dampak  evaluasi  dosen  terhadap  nilai mahasiswa.  Perbedaannya  terletak  pada  subjek  penelitian,  di  mana  satu  penelitian dilakukan  pada  satu  mata  kuliah  tertentu  sedangkan  yang  lainnya  melibatkan  satu fakultas. Penelitian yang akan dilakukan oleh penulis akan berfokus pada tingkat Fakultas Teknologi Informasi UNAI.
Penelitian  ini  dibuat  untuk  melihat  pengaruh  nilai  evaluasi  dosen  terhadap kelulusan mahasiswa pada mata kuliah tersebut dan untuk melihat kompetensi apa yang paling memengaruhi nilai mahasiswa.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  menerapkan analisis data untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap kelulusan mahasiswa.  Data  evaluasi  dosen  yang  digunakan  diperoleh  dari  kuesioner  yang disebarkan  kepada  semua  mahasiswa  Universitas  Advent  Indonesia  yang  mengambil mata kuliah Algoritma Pemrograman 1, Pemrograman Web 1, dan Pemrograman Web 2 selama  enam  semester  dari  tahun  ajaran  2020-2021  hingga  2022-2023.  Data  evaluasi dosen ini berisi nilai rata-rata yang diberikan mahasiswa untuk setiap mata kuliah yang diambil,  dengan  pertanyaan  terkait  kompetensi  pedagogik,  kerohanian,  profesional, kepribadian, dan kepuasan.
Populasi dalam penelitian ini mencakup semua mahasiswa yang mendaftar dalam kelas yang telah disebutkan sebelumnya, sedangkan sampelnya adalah semua mahasiswa yang aktif mengisi evaluasi dosen untuk setiap mata kuliah yang mereka ambil. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui modul UNAI, di mana mahasiswa diharuskan untuk mengisi evaluasi dosen untuk setiap mata kuliah yang mereka ambil. Data evaluasi dosen ini  kemudian  dipasangkan  dengan  nilai  akhir  semester  mahasiswa,  yang  merupakan akumulasi dari nilai yang diperoleh sepanjang satu semester, dan digunakan sebagai label dalam analisis.
Analisis data menggunakan algoritma C4.5 untuk menghasilkan pohon keputusan. Algoritma ini merupakan metode kuat untuk klasifikasi dan prediksi yang mengubah data faktual  menjadi  pohon  keputusan  yang  mewakili  aturan.  Langkah-langkah  dalam
algoritma  ini  meliputi  persiapan  data  pelatihan,  penentuan  akar  pohon  keputusan, perhitungan gain dari setiap atribut, dan perhitungan nilai entropy. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti jika memenuhi tiga kondisi, yaitu semua rekaman pada simpul N memiliki kelas yang sama, tidak ada atribut dalam rekaman yang akan dipartisi lebih lanjut, dan tidak ada rekaman di dalam cabang yang kosong.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil decison  tree diperoleh  sebuah  pohon  keputusan  seperti  yang digambarkan pada gambar 4. Pada gambar dibawah  diperoleh kompetensi  yang paling memengaruhi  kelulusan  mahasiswa  dan  aturan  keterkaitan  antar  kompetensi  yang memengaruhi  kelulusan  mahasiswa.  Pada  gambar  ini  dijelakan  bahwa  kompetensi kepuasan menjadi kompetensi yang paling memengaruhi mahasiswa. Secara keseluruhan, kompetensi  yang memengaruhi kelulusan mahasiswa adalah kepuasan, pedagogik,  dan profesional.
Gambar 1 Decision tree

## Gambar 2
Coding Decision Tree
Kepuasan > 3.990 |   Pedagogik > 3.988: LULUS {TIDAK LULUS=8, LULUS=67} |   Pedagogik ≤ 3.988 |   |   Profesional > 4.120: TIDAK LULUS {TIDAK LULUS=3, LULUS=2}
|   |   Profesional ≤ 4.120: LULUS {TIDAK LULUS=0, LULUS=2} Kepuasan ≤ 3.990 |   Kepuasan > 2.983 |   |   Pedagogik > 3.670: TIDAK LULUS {TIDAK LULUS=56, LULUS=17}
|   |   Pedagogik ≤ 3.670: LULUS {TIDAK LULUS=7, LULUS=12} | Kepuasan ≤ 2.983: TIDAK LULUS {TIDAK LULUS=26, LULUS=0}

## Analisis Pengaruh Nilai Evaluasi Dosen Terhadap Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa Universitas Advent Indonesia dengan Decision Tree
Hasil akurasi yang didapatkan dari model ini adalah 80% yang ditunjukkan melalui tabel berikut.

## Gambar 3 Hasil Pengujian Data
Dari gambar hasil pengujian di atas, dapat dijelaskan sebagai 22 data prediksi tidak lulus diklasifikasikan dengan tidak lulus. 7 data prediksi tidak lulus dinyatakan lulus dan 3 data prediksi lulus diklasifikasikan tidak lulus. 18 data prediksi lulus dinyatakan lulus.
Untuk penjelasan class precision dan class recall dijelaskan sebagai berikut:
1. Precision dari data prediksi tidak lulus adalah 75.86% yang didapat dari 22 data  prediksi  tidak  lulus  dibagi  dengan  29  keseluruhan  data  prediksi  tidak lulus. Recall berjumlah 88% yang di dapat dari 22 data prediksi tidak lulus dibagi dengan 25 data keseluruhan data prediksi tidak lulus.
2. Precision dari data prediksi  lulus adalah 85.71%  yang didapat  dari 18 data lulus dibagi dengan 21 keseluruhan data prediksi lulus. Recall berjumlah 72% yang di dapat dari 18 data prediksi lulus dibagi dengan 25 data keseluruhan prediksi lulus.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining  menggunakan  decision  tree,  disimpulkan bahwa dari 5 kompetensi yang diuji, terdapat 3 kompetensi yang memengaruhi kelulusan mahasiswa  dalam  satu  mata  kuliah,  yaitu  kepuasan,  pedagogik,  dan  profesional. Gambaran pohon keputusan menunjukkan bahwa kompetensi  kepuasan menjadi faktor yang  paling  memengaruhi  kelulusan  mahasiswa.  Dalam  gambaran  keseluruhan,  dapat dilihat  bahwa  kepuasan,  pedagogik,  dan  profesional  adalah  kompetensi  utama  yang berperan dalam menentukan kelulusan mahasiswa.Hasil akurasi model decision tree yang diperoleh  mencapai  80%,  yang  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  model  dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Meskipun  demikian,  untuk  memastikan  keandalan dan generalisasi dari model yang dikembangkan, perlu dilakukan penelitian dan evaluasi lebih  mendalam.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melibatkan  lebih  banyak  data  dan menguji model dengan kondisi yang lebih beragam untuk memastikan kehandalan serta validitasnya dalam berbagai konteks.

## BIBLIOGRAFI
Analisa Data mining Untuk Forecast Penjualan pada Cv. Yova Bersaudara Menggunakan Algoritma J48 [Book] / auth. Situmeang Jamal. - 2008.
C.  K.  Nwagu,  O.  C.  Omankwu,  and  H.  Inyiama,  “Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD): an overview,” Int J Comput Sci Inf Secur, vol. 15, no. 12, pp. 13–16, 2017 Dez Ozadad Selan, A. A. (2019). Pengaruh Penggunaan Gadget Terhadap Prestasi Dan Hasil. Salatiga: Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana. F. A. Rahman, M. I. Desa, A. Wibowo, and N. A. Haris, “Knowledge discovery database (KDD)-data  mining  application  in  transportation,”  Proceeding  Electr.  Eng. Comput. Sci. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 116–119, 2014.
H. Rofilde, “Analisis Indikator Kinerja Dosen Terhadap Prestasi  Mahasiswa Semester Satu  dengan  Menggunakan  Decision  Tree”,  JURTI,  Vol.  2,  no.  2,  DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jurti.v2i2.1768
L.  Y.  L.  Gaol,  M.  Safii,  D.  Suhendro,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas
Bangsa  Prodi  Sistem  Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5”, BRAHMANA, vol 2, no 2, 2021, DOI: https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71.g71
N. A. A. Fira, “Analisis Ketapatan Waktu Lulus Berdasarkan Karakteristik Mahasiswa FEM dan Faperta Menggunakan Metode Chart”, Xplore:Journal of Statistics, Vol. 1, no. 2, p. 1, Oct. 2013, DOI: https://doi.org/10.29244/xplore.v1i2.12411
P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  mining  Decision  treeDengan  Classification  Error  Untuk
Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), vol. 1, no. 2, 2019, DOI: https://doi.org/10.37058/innovatics.v1i2.918 Rusito,  T.  F.  Meidy,  "Implementasi  Metode  Decision  Tree  dan  Algoritma  C4.5  untuk Klasifikasi", INFOKAM, vol. 12, no. 2, 2016, DOI:
https://doi.org/10.53845/infokam.v12i2.103
S.  Idauli,  “Pengaruh  Hasil  Evaluasi  Dosen  Terhadap  Nilai  Mahasiswa  Di  Fakultas Keperawatan Universitas Advent Indonesia”,Jurkessutra, Vol. 11, no. 2, p. 314- 315, DOI: https://doi.org/10.48134/jurkessutra.v11i2.158
S.  Uci,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5”,  Journal  of  Computer  and Information Systems Ampera, vol. 3, no. 2, DOI: 10.51519/journalcisa.v4i2.393
Sulastri, H., & Gufroni, A. I, “Penerapan data mining dalam pengelompokan penderita thalassaemia”, Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 2, 299- 305, 2017
Y.  Ade,  B.  P.  Duwi,  “Algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  untuk  Memprediksi  Kepuasan
Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  Politeknik  TEDC  Bandung”,SEMNAS INOTEK, vol. 1 no. 1, 2017, https://doi.org/10.29407/inotek.v1i1.429
Copyright holder:
Timotius Ginting 1 , Yusran Tarihoran 2 (2024)
First publication right:
Syntax Idea
This article is licensed under: