## Perbandingan Algoritma Machine Learning
SVM dan Decision Tree untuk Prediksi Keaktifan Mahasiswa

## Slamet Wiyono
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama Tegal, Indonesia slamet2wiyono@gmail.com

## Taufiq Abidin
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama Tegal, Indonesia N3k4ther.otr@gmail.com
Abstract — Salah  satu  unsur  yang  menjadi  penilaian  akreditasi  sebuah  program  studi adalah  ketepatan  waktu  lulusan  mahasiswa.  Adanya  mahasiswa  yang  tidak  aktif  tentu  akan mempengaruhi  ketepatan  waktu  kelulusan.  Prediksi  keaktifan  mahasiswa  diperlukan  untuk mencegah  siswa  yang  berpotensi  tidak  aktif . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan algoritma machine  learning SVM  dan Decision  Tree dalam  melakukan  prediksi  keaktifan mahasiswa. Proses prediksi dilakukan dengan langkah; pengumpulan data, pre-prosesing data, pembentukan  model,  perbandingan  model,  dan  evaluasi.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa algoritma  SVM  memiliki  keakuratan  lebih  baik  dari  algoritma  Decision  Tree  dalam memprediksi  keaktifan  mahasiswa.  Algoritma  SVM  memiliki  tingkat  akurasi  95%  dan algoritma Decision Tree memiliki tingkat akurasi 93%.
Keywords – Perbandingan Algoritma; SVM; Decision Tree

## I. PENDAHULUAN
Peningkatan akreditasi sebuah program studi pada perguruan  tinggi  selalu  diusahakan  untuk  menaikan kualitas. Ketepatan waktu lulus mahasiswa merupakan  salah  satu  elemen  yang  digunakan  untuk penilaian  akreditasi  [1].  Semakin  banyak  mahasiswa yang  lulus  tepat  waktu  maka  semakin  baik  nilai akreditasi.  Keberadaan  mahasiswa  non-aktif  tentunya akan  berpengaruh  terhadap  ketepatan  waktu  lulus. Semakin  banyak  mahasiswa  non-aktif  maka  akan semakin  banyak  pula  mahasiswa  yang  lulus  tidak tepat  waktu.  Dengan  demikian,  Prediksi  keaktifan mahasiswa  diperlukan  untuk  mencegah  mahasiswa berpotensi tidak aktif.
Beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan prediksi  keaktifan  mahasiswa  telah  dilakukan. Beberapa  penelitian  menggunakan  algoritma  Data Mining.  Algoritma  Data  Mining  digunakan  untuk pembuatan  sistem  penganalisa  keaktifan  mahasiswa (SPAS) [2], untuk  memprediksi  keaktifan  mahasiswa (rendah, rata-rata, baik, dan sangat baik) menggunakan  data  pendidikan  [3]  .  Penelitian  lain dengan  menerapkan  algoritma  Decision  Tree  seperti;
analisis  untuk  memprediksi  ketepatan  waktu  studi mahasiswa  4  tahun  [4],  prediksi  drop-out  mahasiswa dari perguruan tinggi berdasarkan IPK  [5]. Penelitian lain  untuk  memprediksi  keaktifan  mahasiswa  pada saat  awal  mengikuti  sebuah  kursus  [6],  korelasi kegiatan luar akademik dengan keaktifan perkuliahan [7], dan analisa prediksi keaktifan mahasiswa dengan membandingkan  fitur-fitur  yang  mempengaruhi  [8]. Selain  algoritma  Data  Mining,  penelitian  lain menggunakan  metode  Fuzzy  untuk  memprediksi keaktifan  mahasiswa.  Metode  Fuzzy  Support  System digunakan untuk evaluasi kinerja siswa di laboratorium  [9],  dan  aplikasi  logika  fuzzy  untuk evaluasi keaktifan akademik siswa [10].
Penelitian-penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan prediksi  keaktifan  mahasiswa  juga  dilakukan  dengan membandingkan beberapa algoritma prediksi, diantaranya  yaitu  dengan  membandingkan  algoritma Bayesian  dan  Decision  Tree  [11],  algoritma  Apriori dan  K-Means  [12].  Namun  demikian,  belum  ada penelitian untuk membandingkan algoritma SVM dan Decision Tree untuk memprediksi keaktifan mahasiswa.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma machine learning , yaitu algoritma SVM dan Decision Tree. Proses pembuatan model prediksi menggunakan bantuan  R  Studio  dengan  menggunakan  package Caret.  Proses  pembuatan  model  dilakukan  melalui beberapa  tahap,  yaitu;  pengumpulan  data,  pre- prosesing  data,  pembentukan  model,  perandingan model, dan evaluasi [13]. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian
Bahan penelitian yang digunakan yaitu menggunakan    data  akademik  mahasiswa  program studi Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama. Setelah data terkumpul maka dilakukan pre- prosesing data dengan memilih data-data yang relevan dan  membuang  data  yang  dianggap  tidak  relevan dengan  tujuan  penelitian.  Data  yang  digunakan  yaitu nilai  IPS,  IPK,  kota  asal,  asal  sekolah,  jurusan  saat sekolah,  pekerjaan  orang  tua,  dan  keaktifan mahasiswa pada satu semester kedepan.  Preprosesing data  juga  dilakukan  dengan  membagi  data  menjadi dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing dengan  rasio  perbandingan  75:25.  Setelah  dilakukan pembagian  data  menjadi  data  training  dat  testing, maka dilakukan pembentukan model dengan menggunakan  data  training.  Setelah  model  terbentuk maka dilakukan pengetesan model menggunakan data testing.  Hasil  pengetesan  berupa  tingkat  keakuratan model  dalam  melakukan  prediksi.  Model  yang terbentuk  dari  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree kemudian  dibandingkan  atau  dievaluasi.  Hasil evaluasi berupa simpulan algoritma mana yang paling baik  untuk  melakukan  prediksi  berdasarkan  tingkat keakuratan prediksi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  sebanyak  1530  baris dengan  7  variabel.  6  variabel  pertama  digunakan untuk  memprediksi  variabel  ke-7.  Perbandingan  data training  dabn  testing  yaitu  75:25.  Model  yang terbentuk dari data training menghasilkan model yang belum  ditesting.  Adapun  hasil  model  yang  terbentuk ditampilkan  pada  Tabel  I.  Model  yang  terbentuk kemudian  dites  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi model  dalam  melakukan  prediksi.  Pengetesan ditampilkan  pada  Tabel  II  untuk  algoritma  SVM  dan Tabel III untuk algoritma Decision Tree.
TABEL I MODEL YANG TERBENTUK Algorithm Result Accuracy SVM value C = 1 95.09% Decision Tree cp = 0.6689113 95.65%
Algoritma  SVM  menghasilkan  model  dengan akurasi  terbaik  jika  nilai  C  =  1  dengan  akurasi 95,09%  dan  algoritma  Decision  Tree  menggunakan cp  =  0.6689113  dengan  akurasi  95,65%.  Sebelum dilakukan  testing  model,  algoritma  Decision  Tree memiliki akurasi yang lebih baik dari algoritma SVM.
TABEL II

## CONFUSION MATRIX SVM
Prediction Reference active non-active active 311 13 non-active 5 53 TABLE III CONFUSION MATRIX DECISION TREE Prediction Reference active non-active active 308 18 non-active 4 48
Tabel  II  dan  Tabel  III  menunjukan  bahwa algoritma SVM dapat melakukan prediksi mahasiswa aktif dengan tepat sebanyak 311 sedangkan algoritma Decision  Tree  sebanyak  308.  Adapun  dalam memprediksi  mahasiswa  non-aktif,  algoritma  SVM dapat  melakukan  prediksi  dengan  tepat  sebanyak  53 sedangkan  algoritma  Decision  Tree  sebanyak  48. Dengan  demikian  bisa  diketahui  bahwa  algoritma SVM  lebih  baik  hasil  prediksinya  dibandingkan algoritma  Decision  Tree.  Namun  demikian  apabila melihat  hasil  akurasi  sebelum  dilakukan  testing (Tabel  I)  ,  algoritma  Decision  Tree  memiliki  akurasi lebih baik dari algoritma SVM.
Hasil  pengetesan  (Tabel  II  dan  Tabel  III)  belum terlihat  tingkat  keberhasilannya  karena  belum dibandingkan  dengan  jumlah  kegagalan  prediksi. Oleh karena itu perlu dilakukan prosentasi keberhasilan  prediksi  dan  kegagalan  prediksi.  Tabel
IV menampilkan
perbandingan prosentase keberhasilan dan kegagalan prediksi kedua algoritma.
TABLE IV PROSENTASE KEBERHASILAN DAN KEGAGALAN PREDIKSI Prediction SVM Decision Tree Active TRUE 96% 94% FALSE 4% 6% Non- Active TRUE 91% 92% FALSE 9% 8%

## Gambar 2. Grafik perbandingan prediksi SVM dan Decision Tree
Tabel  IV  menunjukan  bahwa  algoritma  SVM dapat  memprediksi  mahasiswa  aktif  dengan  tepat sebesar  96%  sedangkan  algoritma  Decision  Tree sebesar  94%.  Namun  dalam  memprediksi  mahasiswa non-aktif,  algoritma  Decision  dapat  memprediksi dengan tepat sebesar 92% sedangkan algoritma SVM 91%.  Gambar  2  menunjukan  bahwa  algoritma  SVM lebih  baik  dalam  memprediksi  mahasiswa  aktif namun  tidak  lebih  baik  dari  algoritma  Decision  Tree dalam memprediksi mahasiswa non-aktif.
Hasil  yang  diperoleh  dari  Tabel  IV  masih menggabungkan prosentase keberhasilan dan kegagalan dalam memprediksi,
belum
memperlihatkan  akurasi  prediksi  secara  menyeluruh. Tabel  V  memperlihatkan  prosentase  akurasi  prediksi antara  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree  secara menyeluruh.
TABEL V AKURASI PREDIKSI KESELURUHAN SVM Decision Tree 95% 93%
Tabel  V  menampilkan  hasil  akurasi  keseluruhan antara  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree.  Algortima SVM  secara  umum  memliki  tingkat  akurasi  prediksi yang  lebih  baik  dibandigkan  dengan  algoritma Decision Tree.

## IV. KESIMPULAN
Algoritma  SVM  dapat  memprediksi  keaktifan mahasiswa  dengan  baik  menggunakan  model  C  =1 dan  algoritma  Decision  Tree  menggunakan  cp  = 0.6689113.  Secara  umum,  algoritma  SVM  lebih akurat dalam melakukan prediski keaktifan mahasiswa  dibandingkan  dengan  algoritma  Decision Tree.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi, dan  Pendidikan  Tinggi  (RISTEKDIKTI)  Republik Indonesia yang telah membiayai penelitian ini.

## R
EFERENCES [1] BAN-PT, “Buku I Naskah Akademik Akreditasi Institusi Perguruan Tinggi.” 2011.
[2] C. L. Sa, D. H. b. A. Ibrahim, E. D. Hossain, and M. bin Hossin,  “Student  performance  analysis  system  (SPAS),” in The  5th  International  Conference  on  Information  and Communication  Technology  for  The  Muslim  World (ICT4M) , 2014, pp. 1–6.
[3] T.  Devasia,  T.  P.  Vinushree,  and  V.  Hegde,  “Prediction of students performance using Educational Data Mining,” in 2016  International  Conference  on  Data  Mining  and Advanced Computing (SAPIENCE) , 2016, pp. 91–95.
[4] R.  Asif,  A.  Merceron,  S.  A.  Ali,  and  N.  G.  Haider, “Analyzing  undergraduate  students’  performance  using educational  data  mining,” Comput.  Educ. ,  vol.  113,  pp. 177–194, 2017.
[5] M. N. Quadri and N. V. Kalyankar, “Drop Out Feature of Student Data for Academic Performance Using Decision Tree  Techniques,” Glob.  J.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol. 10, no. 2, pp. 2–5, 2010.
[6] A.  Vihavainen,  “Predicting  Students’  Performance  in an Introductory  Programming  Course  Using  Data  from Students’  Own  Programming  Process,”  in 2013  IEEE
13th  International  Conference  on  Advanced  Learning Technologies , 2013, pp. 498–499.
[7] R.  Conijn,  A.  Van  den  Beemt,  and  P.  Cuijpers, “Predicting student performance in a blended MOOC,” J. Comput. Assist. Learn. , no. March, pp. 1–14, 2018.
[8] A. Daud, N. R. Aljohani, R. A. Abbasi, M. D. Lytras, F. Abbas,  and  J.  S.  Alowibdi,  “Predicting  Student Performance using Advanced Learning Analytics,” Proc. 26th  Int.  Conf.  World  Wide  Web  Companion ,  pp.  415– 421, 2017.
[9] Z.  Yıldız  and  A.  F.  Baba,  “Evaluation  of  student performance  in  laboratory  applications  using  fuzzy decision  support  system  model,”  in 2014  IEEE  Global
Engineering  Education  Conference  (EDUCON) ,  2014, pp. 1023–1027.
[10] P. Nagar, “Application of Fuzzy Logic for Evaluation of
Academic  Performance  of  Students  of  Computer,” Iran. Conf. Fuzzy Syst. , vol. 3, no. X, pp. 260–267, 2013.
[11] A.  U.  Khasanah  and  Harwati,  “A  Comparative  Study  to Predict  Student’s  Performance  Using  Educational  Data
Mining  Techniques,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol. 215, p. 012036, Jun. 2017. [12] G.  S.  Gowri,  R.  Thulasiram,  and  M.  A.  Baburao, “Educational  Data  Mining  Application  for  Estimating Students Performance in Weka Environment,” IOP Conf.
Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 263, no. 3, 2017.
[13] B.  Lantz, Machine  Learning  with  R ,  2nd  ed. Birmingham-Mumbai: Packt Publishing Ltd., 2015.