Volume 8,  Nomor 2 , Agustus 2022, Halaman 138–154       ISSN: 2656–4564
ANALISIS CHAID PREDIKSI KETEPATAN WAKTU LULUS BERDASARKAN PENGUASAAN KOMPETENSI MAHASISWA DENGAN DAN TANPA PREDIKTOR UTAMA
Siti Nurul Hasana 1 , Nuse Aliyah Rahmati 2 , Isbadar Nursit 3
1,3 Program Studi Pendidikan Matematika, 2 Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris, Universitas Islam Malang
Email: 1 s.nurulhasana@unisma.ac.id

## ABSTRAK
Kemampuan  metode  CHAID sebagai  teknik  nonparametrik  berbentuk  algoritma  pohon klasifikasi yang efektif untuk data berukuran besar serta kemudahan interpretasi model prediksi yang berbentuk pohon  keputusan  menjadikan  CHAID  bermanfaat  untuk  membantu  dalam  proses  analisis  data pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk  menunjukkan perbedaan hasil prediksi ketepatan waktu lulus  mahasiswa  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Islam  Malang  berdasarkan pada penguasaan kompetensi menggunakan metode CHAID dengan dan tanpa penentuan prediktor utama. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa ada tidaknya penentuan prediktor utama memberikan perbedaan pada variabel-variabel prediktor yang terlibat untuk memprediksi variabel terikat dan juga pada  segmentasi  target  yang  ingin  dicapai untuk  tujuan prediksi  variabel  terikat.  Akan  tetapi,  ada tidaknya penentuan prediktor utama tersebut tidak mempengaruhi jumlah prediktor yang terlibat dan tingkat akurasi analisis CHAID yang dilakukan.
Kata Kunci : CHAID, variabel ketepatan waktu lulus, variabel penguasaan kompetensi, prediktor utama

## ABSTRACT
The ability of CHAID method as a nonparametric technique which is an effective classification tree algorithm  for  large  data  size  as  well  as  the  decision  tree  prediction  model  which  is  easier  to  be interpreted make CHAID useful to help in educational data analysis. This paper  aims to describe differences in predicting student’s graduation accuracy of Teacher Training and Education Faculty, University of Islam Malang, based on the competence mastery using CHAID method with and without determining a main predictor. The results conclude that  determining or not determining the main predictor gives differences to the predictor variables involved and also to the segmentation targets in predicting dependent variable. However, the determining or not determining the main predictor does not affect the number of predictors involved and the level of accuracy of the CHAID analysis carried out.
Keywords : CHAID, graduation accuracy, competence mastery, main predictor

## PENDAHULUAN
Banyak  sekali  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  mengaplikasikan teknik data  mining untuk  menggali  berbagai  informasi  dari  basis  data  institusi  pendidikan. Tidak sedikit pula yang memanfaatkan teknik-teknik tersebut untuk meneliti ketepatan waktu lulus mahasiswa. Analisis data pendidikan, khususnya di Perguruan Tinggi (PT), memang telah mengalami  perkembangan  yang  pesat  seiring  semakin  tumbuhnya  kesadaran  pentingnya melakukan analisis data pendidikan sebagai usaha dalam monitoring dan evaluasi kinerja PT dalam era kompetitif jasa pendidikan. Hasil proses analisis data pendidikan ini dapat membantu PT dalam upaya mendeteksi permasalahan sedini mungkin serta menjadikannya sebagai bahan pertimbangan  untuk  mengambil  langkah  perbaikan  secepat  mungkin  sehingga  performa akademiknya  dapat  dipertahankan  dan  dikembangkan.  Secara  lebih  luas  lagi,  manfaat  dari
penggalian  data  pendidikan  ini  tidak  hanya  dapat  dimanfaatkan  oleh  penyedia  layanan pendidikan  tinggi  saja,  akan  tetapi  juga  oleh  seluruh  civitas  akademika  yang  terlibat  di dalamnya.
Ridwan  dkk.  (2013)  menyusun  sebuah  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC),  sebagai  salah  satu  teknik  data  mining,  untuk  mengevaluasi kinerja  akademik  mahasiswa  tahun  ke-2  dengan  diklasifikasikan  dalam  kategori  mahasiswa yang  dapat  lulus  tepat  waktu  dan  tidak.  Sistem  klasifikasi  tersebut  selanjutnya  akan memberikan  rekomendasi  solusi  yang  dapat  memandu  mahasiswa  untuk  lulus  dalam  waktu yang tepat dengan nilai yang optimal. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa faktor yang paling  berpengaruh  dalam  penentuan  klasifikasi  kinerja  akademik  mahasiswa  adalah  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Indeks Prestasi (IP) semester 1, IP semester 4, dan jenis kelamin. Selanjutnya, faktor-faktor tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak pengelola PT sebagai bahan evaluasi. Algoritma NBC dalam penelitian ini mencapai nilai akurasi sebesar 70%.
Penelitian  yang  serupa  dilakukan  oleh  Sabilla  dan  Putri  (2017)  dengan mempertimbangkan  bahwa  jumlah  persentase  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  menjadi indikator penting dalam keberhasilan pelaksanaan proses belajar mengajar di suatu program studi. Penelitian ini mengaplikasikan dua metode penggalian data untuk memprediksi waktu lulus mahasiswa. Kedua metode tersebut adalah metode k-Nearest Neighbour dan Naïve Bayes Classifier. Faktor-faktor yang digunakan untuk memprediksi waktu lulus dalam penelitian ini adalah nilai IPS (Indeks Prestasi Semester) mulai dari semester 1 hingga 4, jenis kelamin, dan alamat tinggal. Nilai IPS yang digunakan dalam penelitian ini difokuskan hanya sampai IPS semester  4  karena  hasilnya  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  program  studi  untuk  menjadi pedoman  dalam  mengambil  langkah  solutif  pada  semester  5  dan  6  dengan  tujuan  agar mahasiswa  dapat  lulus  tepat  waktu.  Penelitian  ini  menyebutkan  bahwa  prediksi  tentang ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  perlu  dilakukan  pengembangan  dengan  mencoba menggunakan metode klasifikasi lain serta dapat diperluas dengan menganalisis variabel yang paling mempengaruhi prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa.
Ramaswami  dan  Bhaskaran  (2010)  melakukan  penggalian  data  pendidikan  dengan menyusun  model  prediksi  kinerja  siswa  menggunakan  CHAID  ( Chi-square  Automatic Interaction Detector ). Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menganalisis kinerja siswa pendidikan menengah atas di India. Model prediktif data mining terhadap kinerja siswa tersebut disusun untuk mengindentifikasi peserta didik yang lemah dalam menerima pembelajaran serta meneliti faktor-faktor yang dominan berpengaruh terhadap variabel kinerja akademik siswa. Data primer dalam penelitian ini adalah data dari siswa, sedangkan data sekundernya adalah dari  data  akademik  sekolah  dan  dari  database  dinas  pendidikan.  Kedua  jenis  data  tersebut diklasifikasikan  menjadi  34  variabel  prediktor  yang  akan  menjadi  faktor  dari  satu  variabel respon yaitu nilai hasil belajar siswa sekolah menengah atas. Metode CHAID dalam penelitian ini dipilih setelah dibandingkan dengan teknik lain dan perbandingan tersebut menunjukkan bahwa CHAID memiliki tingkat akurasi yang paling memuaskan. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa model prediksi CHAID sangat membantu dalam menganalisis keterkaitan antar variabel yang digunakan untuk memprediksi tingkat kinerja siswa sekolah menengah atas di  India.  CHAID  menunjukkan  terdapat  beberapa  indikator  yang  paling  kuat  berpengaruh terhadap  kinerja  siswa  sekolah  menengah  atas,  yaitu  jenis  media  pembelajaran,  nilai  yang diperoleh saat sekolah menengah pertama, lokasi sekolah, lingkungan tempat tinggal, dan tipe sekolah  menengah  pertama  tempat  siswa  belajar  sebelumnya.  Dengan  kelebihan  dan kekurangan  yang  dimiliki  oleh  data  pada  penelitian  ini,  model CHAID  masih  dapat  bekerja secara efektif dan memberikan tingkat akurasi prediksi yang lebih baik.
Aplikasi algoritma CHAID untuk menganalisis ketepatan waktu lulus telah dilakukan oleh  Pertiwi  dkk.  (2013).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti  karakteristik  mahasiswa Institut  Pertanian  Bogor  (IPB)  yang  dapat  mempengaruhi  ketepatan  waktu  lulus.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa yang meliputi fakultas, minor, IPK, jenis
kelamin, asal daerah, asal sekolah, jalur masuk IPB, dan beasiswa yang diterima. Selanjutnya, seluruh variabel prediktor tersebut akan digunakan untuk menganalisis ketepatan waktu lulus sebagai variabel respon  dalam algoritma CHAID. Seluruh prediktor berhasil dipilih CHAID untuk masuk menyusun diagram pohon klasifikasinya, hal ini berarti seluruh prediktor yang dipilih  memang  memiliki  pengaruh  terhadap  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  IPB.  Dari keseluruhan prediktor diketahui bahwa yang paling berpengaruh terhadap variabel waktu lulus adalah variabel fakultas. Tingkat akurasi klasifikasi CHAID pada data mahasiswa IPB adalah sebesar 74,6%.
Dari beberapa penelitian terdahulu yang dijabarkan di atas maka dapat diketahui bahwa banyak teknik data mining yang dapat diaplikasikan untuk penggalian data pendidikan. Yang paling  umum  digunakan  adalah  teknik  klasifikasi,  dan  algoritma  pohon  klasifikasi  memang masih unggul dalam penyajian data yang informatif dan mudah dipahami. Dari beberapa teknik data  mining  yang  digunakan,  diketahui  bahwa  CHAID  masih  selalu  memberikan  tingkat akurasi  yang  baik,  stabil,  dan  proses  prediksi  yang  efektif.  CHAID  merupakan  salah  satu bentuk  algoritma  pohon  klasifikasi  dengan  teknik  partisi  variabel-variabel  prediktor  yang dilakukan  berulang-ulang  sampai  akhirnya  mendapatkan  suatu  susunan  hirarkis  pohon keputusan sebagai model prediksinya. Witten dan Frank (dalam Ramaswami dan Bhaskaran, 2010) menjelaskan bahwa langkah penting dalam penyusunan model prediksi CHAID adalah pada  pemilihan  variabel-variabel  prediktor  yang  relevan  terhadap  proses  klasifikasi.  Teknik pemilihan  prediktor  dalam  CHAID  bertujuan  untuk  efisiensi  waktu  perhitungan  sekaligus meningkatkan akurasi prediksi dari model.
Sebagian  besar  penelitian  yang  bertujuan  menganalisis  ketepatan  waktu  lulus menggunakan  variabel  IPK  dan  data  demografis  mahasiswa  sebagai  variabel  prediktornya, sehingga perlu dikembangkan lebih luas lagi dengan mencoba menganalisis ketepatan waktu lulus melalui variabel-variabel  lain yang dapat  digali dari data akademik yang dimiliki oleh PT. Dengan beberapa pertimbangan tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  berdasarkan  tingkat  penguasaan  kompetensi hardskill dan softskill mahasiswa dengan menggunakan algoritma pohon klasifikasi CHAID dimana akan dilakukan dengan dan tanpa penentuan prediktor utama. Penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  luas  terhadap  indikator  yang  paling  mempengaruhi ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  sehingga  perbaikan  dan  peningkatan  kualitas  proses pembelajaran maupun kualitas kinerja PT pada umumnya dapat dioptimalkan.

## METODE
Penelitian ini mengaplikasikan algoritma CHAID untuk memprediksi ketepatan waktu lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA.  Algoritma  CHAID  dilakukan  dua  kali  terhadap  hasil penggalian  data  akademik  mahasiswa  FKIP  UNISMA  untuk  menunjukkan  perbedaan  hasil ketika algoritma CHAID diterapkan dengan dan tanpa penentuan prediktor utama. Oleh karena itu, penelitian ini akan menghasilkan dua pohon keputusan yang selanjutnya akan dianalisis perbedaan variabel prediktor yang terlibat serta susunan segmentasi target pada masing-masing pohon keputusan yang dihasilkan.
Gallagher (dalam Hasana, 2021) menjelaskan bahwa teknik yang ada dalam algoritma CHAID  merupakan  suatu  teknik  pendugaan  variabel  terikat  melalui  proses  iteratif  yang menguji beberapa variabel bebas yang terlibat dalam proses klasifikasi, kemudian proses akan mengurutkan  variabel-variabel  bebas  tersebut  berdasarkan  pada  tingkat  signifikansi  statistik chi-square terhadap  variabel  terikatnya,  dan  proses  iterasi  akan  berhenti  ketika  sudah  tidak ditemukan lagi variabel bebas yang signifikan secara statistik terhadap variabel terikat. Hasil dari  algoritma  klasifikasi  CHAID  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram  pohon  yang  tersusun hirarkis sebagai suatu model prediksi dimana bagian akar pohon ini mendeskripsikan populasi yang  diteliti  dan  batang-batangnya  mendeskripsikan  hubungan  segmen-segmen  hasil  variasi dari variabel respon yang terlibat (Ramaswami dan Bhaskaran, 2010).
Langkah analisis CHAID yang dilakukan dalam penelitian ini sesuai dengan langkah- langkah algoritma CHAID yang dijelaskan oleh  Magidson (dalam Hasana, 2013). Langkah- langkah analisis CHAID tersebut dibagi menjadi tiga tahap, yaitu Penggabungan, Pemisahan dan Penghentian. Penjabaran proses-proses dalam tahapan tersebut adalah sebagai berikut.
1. Tahap Penggabungan
Pada tahap penggabungan ini, dilakukan beberapa proses untuk masing-masing prediktor (X 1 , X 2 , …, X k ). Susunan proses-proses tersebut adalah sebagai berikut.
a) Langkah pertama adalah pembentukan tabel kontingensi dua arah dengan variabel dependennya.
b) Selanjutnya dilakukan perhitungan statistik chi-square untuk setiap pasang kategori yang dapat dipilih untuk digabung menjadi satu. Hal ini dilakukan untuk menguji kebebasannya dalam sebuah sub tabel kontingensi 2×j yang dibentuk oleh sepasang kategori tersebut dengan variabel dependennya yang mempunyai sebanyak j kategori.
c) Langkah berikutnya, dilakukan penghitungan p-value berpasangan untuk masing- masing nilai chi-square berpasangan secara bersamaan. Untuk pasangan-pasangan yang tidak signifikan, dilakukan penggabungan pasangan kategori yang paling mirip (yaitu pasangan yang mempunyai nilai chi-square berpasangan terkecil) menjadi sebuah kategori tunggal, dan kemudian dilanjutkan ke langkah nomor d) berikutnya. Tetapi apabila semua pasangan kategori yang tersisa sudah signifikan, maka langkah dilanjutkan ke langkah nomor e).
d) Langkah ini dilakukan pada hasil penggabungan pasangan kategori. Pada suatu kategori gabungan yang terdiri dari 3 kategori atau lebih, dilakukan pengujian untuk melihat apakah suatu kategori prediktor seharusnya dipisah dengan menguji signifikansi antara kategori tersebut dengan kategori yang lain dalam satu kategori gabungan. Jika didapat nilai chi-square yang signifikan, akan dipisahkan kategori tersebut dengan yang lain. Jika lebih dari satu kategori yang bisa dipilih untuk dipisah, maka dipisahkan salah satu yang mempunyai nilai chi-square tertinggi. Kemudian kembali ke langkah nomor c) untuk komfirmasi kembali.
e) Langkah ini dilakukan apabila langkah pada nomor c) tidak terjadi penggabungan kategori. Preses yang dilakukan adalah dengan memilih suatu kategori yang mempunyai sedikit pengamatan yang tidak sesuai dengan kategori lain yang paling mirip, seperti yang diukur oleh nilai chi-square berpasangan yang terkecil, untuk dilakukan penggabungan.
f) Langkah terakhir pada tahap penggabungan ini adalah melakukan penghitungan p- value terkoreksi Bonferroni didasarkan pada tabel hasil penggabungan.
2. Tahap Pemisahan
Tahap pemisahan ini adalah tahap pemilihan prediktor terbaik. Prediktor terbaik disini yaitu prediktor dengan nilai p-value yang terendah, dan kemudian melakukan pembagian kelompok dengan prediktor ini (yaitu dengan menggunakan masing-masing kategori- kategori prediktor yang telah digabung sebelumnya secara optimal untuk menentukan sub pembagian dari kelompok induk menjadi sub kelompok yang baru). Proses pembagian kelompok tidak akan dimulai apabila tidak ada prediktor dengan nilai p-value yang signifikan.
3. Tahap Penghentian Iterasi keseluruhan proses akan berulang kembali ke langkah nomor a) pada tahap penggabungan untuk menganalisis sub kelompok berikutnya. Proses dilakukan terus- menerus dan terjadi penghentian ketika semua sub kelompok telah dianalisis dan juga telah berisi pengamatan-pengamatan dengan jumlah yang terlalu sedikit untuk dianalisis oleh algoritma CHAID.
Pada penelitian ini dilakukan dua kali analisis CHAID dengan dan tanpa penentuan prediktor utama. Proses peletakan prediktor utama adalah sebelum tahapan-tahapan yang dijelaskan di atas dilakukan.
Dari  dua  kali  algoritma  CHAID  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  selanjutnya menghasilkan  dua  buah  pohon  keputusan  dan  akan  dilakukan  interpretasi  terhadap  hasil klasifikasinya  untuk  dapat  menarik  kesimpulan  tentang  perbedaan  yang  terjadi  ketika  ada tidaknya penentuan prediktor utama. Proses klasifikasi CHAID dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan sofware IBM Statistical Package for the Social Science (IBM SPSS) versi 25. CHAID  memiliki  keunggulan  kemudahan  dalam  aplikasinya  karena  algoritmanya  sudah tersedia dalam berbagai perangkat lunak sehingga berbagai pihak yang ingin memanfaatkannya untuk  proses  analisis  rutin  terhadap  data  pendidikan  dapat  mengerjakan  dengan  efisien  dan efektif.
Lokasi  dilaksanakannya  penelitian  ini  adalah  di  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan Universitas Islam Malang (FKIP UNISMA). Data penelitian ini adalah data Tracer Study (TS) atau data pelacakan lulusan FKIP UNISMA dari tahun 2017 sampai dengan 2020 dan data akademik mahasiswa di FKIP UNISMA. Dalam kuesioner TS, Direktorat Belmawa Dikti, sebagai penyusun  dan pengembang standar kuesioner pelacakan lulusan, memberikan pertanyaan yang menggali informasi dan mengukur tingkat penguasaan kompetensi responden. Data  tentang  tingkat  penguasaan  kompetensi  dari  lulusan  selama  menjadi  mahasiswa  FKIP UNISMA inilah yang digunakan sebagai variabel-variabel prediktor pada algoritma CHAID untuk  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa.  Terdapat  29  kompetensi  yang  diukur tingkat penguasaannya dalam kuesioner TS, yang meliputi hardskill dan softskill mahasiswa, dan ditampilkan dalam tabel berikut ini.
Tabel 1. Daftar Kompetensi yang Diteliti untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Lulus
Hardskill Softskill • Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu
• Pengetahuan di luar bidang atau disiplin ilmu
• Pengetahuan Umum
• Bahasa Inggris
• Keterampilan Internet
• Keterampilan Komputer
• Keterampilan Riset
• Kemampuan Analisis
• Manajemen Proyek/Program
• Kemampuan untuk Mempresentasikan Ide/Produk/Laporan
• Kemampuan dalam Menulis Laporan,
Memo, dan Dokumen • Berpikir Kritis
• Kemampuan Belajar
• Kemampuan Berkomunikasi
• Bekerja di Bawah Tekanan
• Manajemen Waktu
• Bekerja secara Mandiri
• Bekerja dalam Tim/Bekerjasama
• Kemampuan dalam Memecahkan Masalah
• Negosiasi
• Toleransi
• Kemampuan Adaptasi
• Loyalitas
• Integritas
• Bekerja dengan Orang yang Berbeda
Budaya maupun Latar Belakang • Kepemimpinan • Kemampuan dalam Memegang Tanggung Jawab • Inisiatif • Kemampuan untuk Terus Belajar Sepanjang Hayat
Data untuk variabel ketepatan waktu lulus diperoleh dengan melihat data masa studi (dalam  semester)  dari  lulusan  FKIP  UNISMA  yang  mengisi  kuesioner  TS  dari  tahun  2017
sampai  2020.  Kriteria  lulus  tepat  waktu  ditentukan  dari  masa  studi  lulusan  FKIP  UNISMA yang kurang dari sama dengan 4 tahun (≤ 8 semester), kriteria ini dipilih untuk dapat menjaga standar  kualitas  lulusan  FKIP  UNISMA.  Terdapat  373  orang  lulusan  FKIP  UNISMA  yang mengisi  kuesioner  TS  selama  rentang  waktu  yang  ditentukan.  Dari  proses  pengecekan  data masa  studi  diperoleh  data  bahwa  308  orang  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  dan  65  orang mahasiswa tidak lulus tepat waktu seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Persentase Kriteria Waktu Lulus Mahasiswa FKIP UNISMA
Selanjutnya, data dari kedua sumber tersebut dipergunakan sebagai variabel bebas dan variabel  terikat  dalam  algoritma  CHAID  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Variabel- variabel tersebut kemudian disusun bersama dengan kategori-kategorinya seperti pada tabel di bawah ini.

## Tabel 2. Variabel-variabel Uji CHAID
Variabel Keterangan Kategori Ketepatan Waktu Lulus ( Waktu_Lulus) • Masa studi ≤ 4 Tahun disebut Lulus Tepat Waktu • Masa studi > 4 Tahun disebut Lulus Tidak Tepat Waktu 1=Lulus Tepat Waktu; 2=Lulus Tidak Tepat Waktu
Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu ( Disiplin_Ilmu ), Pengetahuan Umum ( Pengetahuan_Umum ), Bahasa Inggris
( Bahasa_Inggris ), Keterampilan Internet ( Internet ), Keterampilan Komputer
( Komputer ), Berpikir Kritis
( Berpikir_Kritis ), Kemampuan Belajar ( Belajar ), Toleransi ( Toleransi ), Bekerja dengan Orang yang Berbeda Budaya maupun Latar Belakang ( Work_Others ),
Pada tingkat mana kompetensi ini dikuasai? 1=Sangat Tinggi;
2=Tinggi; 3=Cukup; 4=Rendah; 5=Sangat Rendah
Pengetahuan di luar bidang atau disiplin ilmu ( NONDisiplin_Ilmu ), Keterampilan Riset ( Riset ), Kemampuan Berkomunikasi
( Komunikasi ), Bekerja di Bawah Tekanan
( Underpressure ), Manajemen Waktu ( Time_Management ), Bekerja secara Mandiri ( Bekerja_Mandiri ), Bekerja dalam Tim/Bekerjasama ( Bekerja_Tim ),
Kemampuan dalam Memecahkan Masalah ( Problem_Solving ), Negosiasi ( Negosiasi ),
Pada tingkat mana kompetensi ini dikuasai?
0=Tidak Menjawab;
1=Sangat Tinggi;
2=Tinggi;
3=Cukup; 4=Rendah; 5=Sangat Rendah
Kemampuan Analisis ( Analisis ), Kemampuan Adaptasi ( Adaptasi ), Loyalitas ( Loyalitas ), Integritas ( Integritas ), Kepemimpinan ( Kepemimpinan ), Kemampuan dalam Memegang Tanggung Jawab ( Responsible ), Inisiatif ( Inisiatif ), Manajemen Proyek/Program ( Project_Management ), Kemampuan untuk Mempresentasikan Ide/Produk/Laporan ( Idea_Presentation ), Kemampuan dalam Menulis Laporan, Memo, dan Dokumen ( Report_Writing ),
Kemampuan untuk Terus Belajar Sepanjang Hayat ( Longlife_Edu )
Yang  akan  diamati  pada  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  dengan  kriteria  lulus  tepat waktu,  maka  kategori  lulus  tepat  waktu  akan  menjadi  target  uji  pada  algoritma  CHAID. Algoritma CHAID akan mengklasifikasikan mahasiswa FKIP UNISMA yang lulus tepat waktu ini  menggunakan  karakteristik  penguasaan  kompetensi-kompetensi  seperti  di  atas.  Seluruh kompetensi  yang  digali  tersebut  ditentukan  sebagai  variabel  bebas  dalam  algoritma  CHAID ini.  Kompetensi-kompetensi  ini  akan  menjadi  prediktor  yang  mengklasifikasikan  seluruh mahasiswa FKIP UNISMA yang masuk dalam kategori lulus tepat waktu. Akan tetapi, pada penelitian ini akan dilakukan dua kali uji CHAID. Yang pertama, uji CHAID akan dilakukan dengan menentukan variabel penguasaan pengetahuan dalam bidang atau disiplin ilmu sebagai prediktor  utama.  Prediktor  utama  yang  dimaksudkan  disini  adalah  variabel  bebas  yang ditentukan dengan sengaja oleh peneliti sebagai prediktor pertama dalam proses pembentukan pohon keputusan. Dengan kata lain, penelitian ini menentukan variabel penguasaan kompetensi pengetahuan di bidang/disiplin ilmu sebagai prediktor pertama yang akan diproses pada tahap klasifikasi dan 28 variabel bebas lainnya akan tersusun berdasarkan hasil uji chi-square .Yang kedua, uji CHAID akan dilakukan tanpa menentukan suatu prediktor utama. Pada proses uji yang  kedua,  penentuan  prediktor  utama  dilakukan  secara  otomatis  oleh  algoritma  CHAID. Dengan kata lain, seluruh 29 variabel bebas yang terlibat dalam penelitian akan tersusun secara otomatis berdasarkan hasil uji chi-square . Selanjutnya akan ditunjukkan perbedaan hasil yang muncul dari kedua proses uji CHAID tersebut.

## HASIL
Penelitian  ini  menerapkan  dua  kali  uji  CHAID  untuk  melakukan  prediksi  terhadap ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA.  Kedua  proses  uji  CHAID  ini  dibedakan dengan  ada  tidaknya  penentuan  prediktor  utama  dalam  proses  klasifikasi.  Yang  ditentukan sebagai  prediktor  utama  adalah  variabel  penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di bidang/disiplin ilmu. Variabel ini dipilih sebagai prediktor utama dengan pertimbangan karena penelitian ini melibatkan mahasiswa FKIP UNISMA dimana profil lulusan utamanya adalah calon  tenaga  pendidik,  maka  variabel  kompetensi  pengetahuan  di  bidang/disiplin  ilmu dijadikan sebagai variabel yang diharuskan dikuasai pertama kali oleh lulusan mahasiswa FKIP UNISMA. Hal ini didasarkan pada Undang-undang Nomor 14 tahun 2005 yang menyebutkan bahwa kompetensi guru meliputi kompetensi pedagogik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial,  dan  kompetensi  profesional  dimana  mengandung  makna  bahwa  kualitas  kinerja  itu ditentukan  oleh  pengetahuan  yang  dikuasai,  sikap,  dan  keterampilan  (Notanubun,  2019). Sebagai calon guru, karakteristik menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu tetap harus diutamakan.  Selanjutnya  akan  dilihat  perbedaan  variabel-variabel  prediktor  yang  signifikan terlibat  dalam  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  serta  susunan  segmen  yang terbentuk pada pohon keputusannya.

## Hasil Uji CHAID dengan Penentuan Prediktor Utama
Uji  CHAID  yang  pertama  dilakukan  ini  menentukan  5  prediktor  yang  berasosiasi dengan variabel ketepatan waktu lulus dari 29 variabel tingkat penguasaan kompetensi yang terlibat. Kelima variabel tersebut adalah variabel kompetensi pengetahuan di bidang/disiplin ilmu sebagai prediktor utama, dilanjutkan dengan variabel penguasaan kompetensi bekerja di bawah tekanan, kompetensi  pengetahuan umum, kompetensi  berpikir kritis, dan kompetensi berbahasa Inggris. Hal ini disajikan secara rinci pada tabel berikut.

## Tabel 3.  Ringkasan Model Analisis CHAID dengan Penentuan Prediktor Utama
Hasil Variabel Independen yang Terlibat Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu, Bekerja di Bawah Tekanan, Pengetahuan Umum, Berpikir Kritis, Bahasa Inggris Hasil Jumlah Node dalam Diagram Pohon 11 Jumlah Node Terminal dalam Diagram Pohon 6 Kedalaman Diagram Pohon 3
Dari  Tabel  3  diketahui  bahwa  pohon  keputusan  hasil  algoritma  CHAID  dalam penelitian ini memiliki 6 terminal node atau dapat diartikan bahwa telah terbentuk 6 segmen klasifikasi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  berdasarkan  5  variabel  independen  yang dinyatakan  terlibat.  Klasifikasi  berdasarkan  kelima  variabel  prediktor  yang  terlibat  disusun oleh algoritma CHAID dalam sebuah pohon keputusan seperti di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Pohon CHAID untuk Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa dengan Penentuan Prediktor Utama
Pohon keputusan di atas menggambarkan segmen-segmen klasifikasi ketepatan waktu lulus mahasiswa berdasarkan tingkat penguasaan kompetensi. Diagram pohon tersebut terdiri dari  11  node  dimana  node  induk  ( parent  node )  merupakan  node  ketepatan  waktu  lulus  dan memiliki  10  node  anakan  ( child  node ).  Yang  harus  diperhatikan  dalam  analisis  pohon keputusan  ini  adalah  6  node  terakhir  ( terminal  node ).  Keenam  node  tersebut  merupakan kumpulan  kemungkinan  segmen  klasifikasi  yang  dapat  memprediksi  mahasiswa  yang  lulus tepat  waktu.  Dalam  penelitian  ini,  kategori  lulus  tepat  waktu  dijadikan  sebagai  target pengamatan  karena  dianggap  merupakan  fokus  yang  harus  dicermati  untuk  mendapatkan informasi  yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  menjaga  ketepatan waktu  lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA.  Informasi  tentang  karakteristik  kompetensi mahasiswa yang lulus tepat waktu yang diperoleh dari algoritma CHAID yang dilakukan dapat dijadikan bahan pertimbangan agar kompetensi tersebut dapat ditingkatkan dan atau dijadikan kompetensi yang harus ada dalam proses pembelajaran di FKIP UNISMA.
Enam  kandidat segmen  yang tersusun dari pohon keputusan tersebut  dianalisis lebih lanjut oleh CHAID dan didapatkan node-node yang paling terlibat terhadap variabel dengan kategori lulus tepat waktu seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 4. Node Pohon Keputusan CHAID yang Terlibat dalam Analisis Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa FKIP UNISMA dengan Penentuan Prediktor Utama Target Category: Lulus Tepat Waktu
Gains for Nodes Node Gain Node N Percent N Percent Response Index 8 59 15.8% 58 18.8% 98.3% 119.1% 10 20 5.4% 18 5.8% 90.0% 109.0% 4 47 12.6% 41 13.3% 87.2% 105.6% 7 182 48.8% 155 50.3% 85.2% 103.1% 9 26 7.0% 16 5.2% 61.5% 74.5% 3 39 10.5% 20 6.5% 51.3% 62.1% Growing Method: CHAID
Dependent Variable: Waktu_Lulus
Tabel  4  tersebut  menunjukkan  bahwa  dari  keenam  segmen  yang  terbentuk  terdapat  4  node terpilih, yaitu node 8, 10, 4, dan 7 yang menjadi segmen yang paling berpengaruh (segmentasi yang menjadi target) terhadap ketepatan waktu lulus mahasiswa FKIP UNISMA. Hal ini dilihat dari  kolom  Index  yang  memiliki  persentasi  >100%.  Segmen  terbesar  adalah  pada  node  7 dimana  terdapat  182  orang  lulusan  FKIP  UNISMA  masuk  pada  segmen  ini.  Hal  ini  berarti bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  FKIP  UNISMA  yang  lulus  tepat  waktu  memiliki karakteristik  yang  tersusun  pada  node  7,  yaitu  mahasiswa  yang  setidaknya  menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu yang dipelajari, menguasai pengetahuan umum, dan juga menguasai kompetensi berpikir kritis. Berdasarkan nilai Gain Percent yang diperoleh diketahui bahwa segmen pada node 7 mencapai persentase terbesar yaitu 50,3%. Hal ini berarti bahwa apabila  mahasiswa  FKIP  UNISMA  diarahkan  untuk  memiliki  karakteristik  seperti  pada segmen node 7, maka sebesar 50,3% mahasiswa FKIP UNISMA berpeluang lulus tepat waktu. Keseluruhan karakteristik penguasaan kompetensi yang terbentuk dari hasil algoritma CHAID pada  penelitian  ini  berjumlah  4  segmen.  Keempat  susunan  karakteristik  penguasaan kompetensi  yang  mempresikdi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA  dengan ditentukan prediktor utamanya disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 5. Karakteristik Penguasaan Kompetensi Mahasiswa FKIP UNISMA yang Lulus Tepat Waktu Hasil Uji CHAID dengan Penentuan Prediktor Utama
Node Karakteristik Node 8 Mahasiswa yang setidaknya menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu, yang menguasai pengetahuan umum, serta sangat menguasai kompetensi berpikir kritis.
Node 10 Mahasiswa yang setidaknya menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu, dan sangat menguasai pengetahuan umum, serta sangat menguasai bahasa Inggris.
Node 4 Mahasiswa yang setidaknya cukup menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu atau mahasiswa yang setidaknya cukup menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu yang kompetensi bekerja di bawah tekanannya berada pada tingkat sangat menguasai, menguasai, dan kurang menguasai.
Node 7 Mahasiswa yang setidaknya menguasai pengetahuan di bidang/disiplin ilmu, yang menguasai pengetahuan umum, serta menguasai kompetensi berpikir kritis.
Tingkat akurasi hasil analisis algoritma klasifikasi CHAID pada penelitian ini disajikan pada tabel output IBM SPSS 25 berikut.

## 148 Siti Nurul Hasana, Nuse Aliyah Rahmati, Isbadar Nursit
Tabel  6.  Akurasi  Algoritma  CHAID  dalam  Menganalisa  Ketepatan  Waktu  Lulus Mahasiswa  FKIP  UNISMA  Berdasarkan  Penguasaan  Kompetensi  dengan  Penentuan Prediktor Utama
Risk Estimate Standard Error 0.174 0.020 Classification Observed Predicted Lulus Tepat Waktu Tidak Lulus Tepat Waktu Percent Correct Lulus Tepat Waktu 308 0 100.0% Lulus Tidak Tepat Waktu 65 0 0.0% Overall Percentage 100.0% 0.0% 82.6% Growing Method: CHAID

## Dependent Variable: Waktu_Lulus
Nilai standard error dari pengujian pertama menggunakan algoritma CHAID dengan penentuan prediktor utama ini adalah sebesar 0,020 dengan resiko kesalahan yang diperkirakan adalah 17,4%. Keakuratan hasil analisis algoritma CHAID untuk kasus klasifikasi ketepatan waktu lulus mahasiswa FKIP UNISMA yang didasarkan pada penguasaan kompetensi dengan variabel penguasaan kompetensi pengetahuan di bidang/disiplin ilmu sebagai prediktor utama adalah sebesar 82,6%. Hal ini menunjukkan bahwa keakuratan hasil uji CHAID yang pertama ini adalah sangat baik.

## Hasil Uji CHAID tanpa Penentuan Prediktor Utama
Uji CHAID kedua yang dilakukan dalam penelitian ini juga menentukan 5 prediktor yang berasosiasi  dengan variabel  ketepatan waktu lulus dari 29 variabel  tingkat  penguasaan kompetensi  yang  terlibat.  Kelima  variabel  tersebut  adalah  variabel  penguasaan  kompetensi bekerja di bawah tekanan, dilanjutkan dengan variabel penguasaan kompetensi pengetahuan di bidang/disiplin ilmu, kompetensi pengetahuan umum, kompetensi komputer, dan kompetensi berbahasa Inggris. Hal ini disajikan secara rinci pada tabel berikut.

## Tabel 7.  Ringkasan Model Analisis CHAID tanpa Penentuan Prediktor Utama
Hasil Variabel Independen yang Terlibat Bekerja di Bawah Tekanan, Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu, Pengetahuan Umum, Komputer, Bahasa Inggris Hasil Jumlah Node dalam Diagram Pohon 11 Jumlah Node Terminal dalam Diagram Pohon 6 Kedalaman Diagram Pohon 3
Dari  Tabel  7  diketahui  bahwa  pohon  keputusan  hasil  algoritma  CHAID  yang  kedua dalam penelitian ini juga memiliki 6 terminal node atau dapat diartikan bahwa telah terbentuk 6 segmen klasifikasi ketepatan waktu lulus mahasiswa berdasarkan 5 variabel independen yang dinyatakan  terlibat.  Klasifikasi  berdasarkan  kelima  variabel  prediktor  yang  terlibat  disusun oleh algoritma CHAID dalam sebuah pohon keputusan seperti di bawah ini.
Gambar 3. Diagram Pohon CHAID untuk Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa tanpa Penentuan Prediktor Utama
Diagram pohon pada Gambar 3 terdiri dari 11 node dimana node induk ( parent node ) merupakan node ketepatan waktu lulus dan memiliki 10 node anakan ( child node ). Enam node terakhir  ( terminal  node )  yang  terbentuk  juga  menunjukkan  adanya  enam  segmen  yang merupakan  kumpulan  kemungkinan  segmen  klasifikasi  yang  dapat  memprediksi  mahasiswa yang lulus tepat waktu di FKIP UNISMA. Susunan segmen tentang karakteristik kompetensi mahasiswa yang lulus tepat waktu yang diperoleh dari uji CHAID yang kedua ini juga dapat dijadikan bahan pertimbangan agar kompetensi tersebut dapat ditingkatkan dan atau dijadikan kompetensi  yang  harus  ada  dalam  proses  pembelajaran  di  FKIP  UNISMA.  Enam  kandidat segmen yang tersusun dari pohon keputusan tersebut dianalisis lebih lanjut oleh CHAID dan didapatkan  node  yang  paling  terlibat  terhadap  variabel  dengan  kategori  lulus  tepat  waktu seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 8. Node Pohon Keputusan CHAID yang Terlibat dalam Analisis Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa FKIP UNISMA tanpa Penentuan Prediktor Utama
Target Category: Lulus Tepat Waktu
Gains for Nodes Node Gain Node N Percent N Percent Response Index 8 175 46.9% 162 52.6% 92.6% 112.1% 10 40 10.7% 33 10.7% 82.5% 99.9% 4 65 17.4% 53 17.2% 81.5% 98.7% 7 44 11.8% 35 11.4% 79.5% 96.3%
3 39 10.5% 20 6.5% 51.3% 62.1% 9 10 2.7% 5 1.6% 50.0% 60.6%
Growing Method: CHAID Dependent Variable: Waktu_Lulus
Tabel 8 tersebut menunjukkan bahwa dari keenam segmen yang terbentuk, hanya terdapat 1 node terpilih, yaitu node 8 yang menjadi segmen yang paling berpengaruh (segmentasi yang menjadi target) terhadap ketepatan waktu lulus mahasiswa FKIP UNISMA. Segmen terbesar juga ditunjukkan oleh node 8 dimana terdapat 175 orang lulusan FKIP UNISMA masuk pada segmen ini. Hal ini berarti bahwa sebagian besar mahasiswa FKIP UNISMA yang lulus tepat waktu  memiliki  karakteristik  yang  tersusun  pada  node  8,  yaitu  mahasiswa  yang  minimal menguasai  kompetensi  bekerja  di  bawah  tekanan,  menguasai  pengetahuan  umum,  dan  juga minimal  cukup  menguasai  kompetensi  Komputer.  Berdasarkan  nilai Gain  Percent yang diperoleh diketahui bahwa segmen pada node 8 mencapai persentase terbesar yaitu 52,6%. Hal ini berarti bahwa apabila mahasiswa FKIP UNISMA diarahkan untuk memiliki karakteristik seperti pada segmen node 8, maka sebesar 52,6% mahasiswa FKIP UNISMA berpeluang lulus tepat  waktu.  Keseluruhan karakteristik penguasaan kompetensi  yang terbentuk  dari hasil  uji CHAID yang kedua dengan tidak ada penentuan prediktor utama pada penelitian ini berjumlah 1 segmen saja.
Tingkat akurasi hasil analisis algoritma klasifikasi CHAID tanpa penentuan prediktor utama ini disajikan pada tabel output IBM SPSS 25 berikut.
Tabel  9.  Akurasi  Algoritma  CHAID  dalam  Menganalisa  Ketepatan  Waktu  Lulus Mahasiswa  FKIP  UNISMA  Berdasarkan  Penguasaan  Kompetensi  tanpa  Penentuan Prediktor Utama
Risk Estimate Standard Error 0.174 0.020 Classification Observed Predicted Lulus Tepat Waktu Tidak Lulus Tepat Waktu Percent Correct Lulus Tepat Waktu 303 5 98.4% Lulus Tidak Tepat Waktu 60 5 7.7% Overall Percentage 97.3% 2.7% 82.6% Growing Method: CHAID
Dependent Variable: Waktu_Lulus
Nilai standard  error dari  pengujian  kedua  menggunakan  algoritma  CHAID  dengan tanpa  penentuan  prediktor  utama  ini  adalah  sebesar  0,020  dengan  resiko  kesalahan  yang diperkirakan adalah 17,4%. Keakuratan hasil analisis algoritma CHAID untuk kasus klasifikasi ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA  yang  didasarkan  pada  penguasaan kompetensi dengan tanpa variabel penguasaan kompetensi pengetahuan di bidang/disiplin ilmu ditentukan  sebagai  prediktor  utama  adalah  sebesar  82,6%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa keakuratan hasil uji CHAID yang kedua ini juga adalah sangat baik.

## PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan uji CHAID sebanyak 2 kali pada data yang sama. Uji CHAID yang pertama meletakkan variabel penguasaan kompetensi pengetahuan di
bidang/disiplin ilmu yang dimiliki mahasiswa FKIP UNISMA sebagai prediktor pertama yang akan  berpengaruh  terhadap  prediksi  ketepatan  waktu  lulus.  Uji  CHAID  yang  kedua  tidak menjadikan  variabel  penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di  bidang/disiplin  ilmu  yang dimiliki  mahasiswa  FKIP  UNISMA  sebagai  prediktor  pertama  yang  akan  berpengaruh terhadap prediksi ketepatan waktu  lulus. Hal  ini menimbulkan munculnya perbedaan urutan prediktor-prediktor yang signifikan terlibat terhadap ketepatan waktu lulus. Perbedaan urutan tersebut ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 10. Perbedaan Prediktor-Prediktor yang Signifikan dari Hasil Uji CHAID dengan dan tanpa Penentuan Prediktor Utama
Uji CHAID Urutan Signifikansi Prediktor Jumlah Prediktor yang Signifikan Dengan Penentuan Prediktor Utama 1. Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu 2. Bekerja di Bawah Tekanan
3. Pengetahuan Umum
4. Berpikir Kritis 5. Bahasa Inggris 5 Tanpa Penentuan Prediktor Utama 1. Bekerja di Bawah Tekanan 2. Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu
3. Pengetahuan Umum 4. Komputer 5. Bahasa Inggris 5
Tabel 10 menunjukkan bahwa jumlah prediktor yang signifikan dari kedua uji  CHAID yang dilakukan dengan dan tanpa penentuan prediktor utama adalah sama, yaitu 5 prediktor. Urutan signifikansi  juga  tidak  banyak  berbeda,  hanya  terjadi  pertukaran  urutan  antara  variabel penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  dan  variabel  penguasaan kompetensi  bekerja  di  bawah  tekanan.  Pada  uji  CHAID  dengan  variabel  penguasaan kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  ditentukan  sebagai  prediktor  yang pertama, variabel penguasaan kompetensi bekerja di bawah tekanan menjadi prediktor kedua yang  signifikan  pada  proses  klasifikasi  tersebut.  Sebaliknya,  ketika  variabel  penguasaan kompetensi pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu tidak ditentukan sebagai prediktor utama, atau  prediktor  pertama  yang  signifikan  dalam  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus,  variabel penguasaan kompetensi bekerja di bawah tekanan menjadi variabel pertama yang signifikan dalam  prediksi,  diikuti  dengan  variabel  penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau disiplin ilmu.
Perbedaan yang paling tampak adalah pada adanya prediktor yang berbeda pada urutan keempat  dari  daftar  signifikansi  prediktor.  Pada  uji  CHAID  dengan  variabel  penguasaan kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  ditentukan  sebagai  prediktor  yang pertama,  urutan  tingkat  signifikansi  prediktor  yang  keempat  ditempati  oleh  variabel penguasaan  kompetensi  berpikir  kritis.  Sedangkan,  pada  uji  CHAID  dengan  variabel penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  tidak  ditentukan  sebagai prediktor  yang  pertama,  urutan  tingkat  signifikansi  prediktor  yang  keempat  ditempati  oleh variabel penguasaan kompetensi keterampilan komputer.
Gallagher (dalam Hasana, 2021) menyebutkan bahwa variabel-variabel yang terlibat dalam proses uji CHAID akan diperiksa satu persatu untuk ditentukan akan digabungkan atau dipisahkan berdasarkan pada tingkat signifikansi uji chi-square (χ 2 ). Sehingga ketika variabel penguasaan  kompetensi pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  diatur  untuk  menjadi prediktor yang pertama, maka uji chi-square (χ 2 ) menentukan bahwa variabel yang signifikan berikutnya  adalah  variabel  penguasaan  kompetensi  bekerja  di  bawah  tekanan,  dilanjutkan dengan variabel penguasaan kompetensi pengetahuan umum, variabel penguasaan kompetensi
berpikir kritis, dan yang paling terakhir dianggap signifikan oleh uji uji chi-square (χ 2 ) adalah variabel  penguasaan  kompetensi  berbahasa  Inggris.  Proses  iterasi  yang  terus  berulang  dan berkesinambungan  dalam  algoritma  CHAID  memunculkan  prediktor  yang  lain  ketika  uji CHAID secara otomatis menilai variabel penguasaan kemampuan bekerja di bawah tekanan sebagai  prediktor  pertama.  Proses  iterasi  uji  signifikansi  chi-square  menunjukkan  bahwa setelah variabel penguasaan kompetensi bekerja di bawah tekanan menjadi prediktor pertama yang dinilai signifikan, maka variabel signifikan berikutnya, secara berurutan adalah variabel penguasaan  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu,  variabel  penguasaan  kompetensi pengetahuan  umum,  dilanjutkan  dengan  variabel  penguasaan  kompetensi  keterampilan komputer, dan yang paling terakhir dianggap signifikan oleh uji uji chi-square (χ 2 ) adalah tetap variabel penguasaan kompetensi berbahasa Inggris. Variabel penguasaan kompetensi berpikir kritis pada uji CHAID yang kedua tidak muncul lagi karena nilai signifikansi uji  chi-square (χ 2 )  antar  variabel  bebasnya,  dimana  taraf  signifikansi  variabel  penguasaan  kompetensi berpikir kritis ini dinilai tidak signifikan untuk masuk dalam rangkaian variabel prediktor yang terlibat terhadap ketepatan waktu lulus mahasiswa FKIP UNISMA.
Perbedaan berikutnya tampak pada segmentasi target yang terbentuk sebagai susunan karakteristik  kelompok  yang  potensial  dalam  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Dalam penelitian ini ditunjukkan dengan terdapat perbedaan jumlah segmen yang menjadi target FKIP UNISMA untuk mengetahui informasi karakteristik mahasiswa yang paling berpeluang lulus tepat  waktu.  Pada  uji  CHAID  pertama  yang  menjadikan  variabel  penguasaan  kompetensi pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  sebagai  prediktor  utama,  hasil  uji  memberikan informasi  4  segmen  yang  potensial  untuk  dapat  meningkatkan  ketepatan  waktu  lulus mahasiswa  FKIP  UNISMA.  Sedangkan  pada  uji  CHAID  yang  kedua,  dimana  variabel penguasaan  kompetensi  pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  tidak  ditentukan  sebagai prediktor utama, hasil uji hanya memberikan informasi 1 segmen yang potensial untuk dapat meningkatkan  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  FKIP  UNISMA.Susunan  segmen-segmen yang terbentuk dari kedua uji CHAID tersebut ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 11. Susunan Segmentasi Hasil Uji CHAID dengan dan tanpa Penentuan Prediktor Utama
Uji CHAID Segmentasi Dengan Penentuan Prediktor Utama Node  8: Mahasiswa  yang  setidaknya  menguasai  pengetahuan  di bidang/disiplin  ilmu,  yang  menguasai  pengetahuan  umum,  serta sangat menguasai kompetensi berpikir kritis
Node  10: Mahasiswa  yang  setidaknya  menguasai  pengetahuan  di bidang/disiplin  ilmu,  dan  sangat  menguasai  pengetahuan  umum, serta sangat menguasai bahasa Inggris.
Node 4: Mahasiswa yang setidaknya cukup menguasai pengetahuan di  bidang/disiplin  ilmu  atau  mahasiswa  yang  setidaknya  cukup menguasai  pengetahuan  di  bidang/disiplin  ilmu  yang  kompetensi bekerja di bawah tekanannya berada pada tingkat sangat menguasai, menguasai, dan kurang menguasai.
Node  7: Mahasiswa  yang  setidaknya  menguasai  pengetahuan  di bidang/disiplin  ilmu,  yang  menguasai  pengetahuan  umum,  serta menguasai kompetensi berpikir kritis. Tanpa Penentuan Prediktor Utama Node 8: Mahasiswa yang minimal menguasai kompetensi bekerja di bawah  tekanan,  menguasai  pengetahuan  umum,  dan  juga  minimal cukup menguasai kompetensi Komputer
Adanya  proses  penentuan  prediktor  utama  yang  menimbulkan  perbedaan  pada prediktor  yang  terlibat  secara  signifikan  dalam  proses  klasifikasi  CHAID,  yang  selanjutnya juga  menimbulkan  perbedaan  pada  segmentasi  yang  dihasilkan,  ternyata  tidak  berpengaruh pada tingkat akurasi uji CHAID-nya. Uji CHAID yang dilakukan pada data yang sama dengan perbedaan perlakuan penentuan prediktor utama tetap memberikan tingkat akurasi yang sama pada kedua uji CHAID yang diterapkan. Nilai akurasi tersebut mencapai 82,6%, yang dapat dikategorikan  sebagai  tingkat  akurasi  sangat  baik,  dan  tidak  berbeda  sama  sekali  meskipun dalam prosesnya terjadi penentuan prediktor utama ataupun tidak. Hal ini sejalan dengan yang disampaikan oleh Ramaswami dan Bhaskaran (2010) bahwa CHAID dapat tetap bekerja secara efektif dan memberikan akurasi prediktif yang lebih baik walaupun dalam kondisi jumlah data yang sedikit atau rangkaian data yang tidak seimbang.
Sebagai bahan informasi untuk proses optimalisasi kinerja FKIP UNISMA, kedua hasil uji CHAID tetap dapat dimanfaatkan dalam peningkatan ketepatan waktu lulus mahasiswanya. Walaupun  prioritas  segmen  yang  potensial  dari  kedua  uji  CHAID  yang  dilakukan  berbeda, akan  tetapi  prediktor-prediktor  yang  signifikan  berpengaruh  tidak  jauh  berbeda.  Sehingga apabila  FKIP  UNISMA  ingin  meningkatkan  kualitas  pembelajaran  berdasarkan  susunan variabel  prediktor  yang  berbeda  dari  kedua  hasil  uji  CHAID  yang  diterapkan,  akan  tetap memberikan  tingkat  akurasi  yang  sama  dalam  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus mahasiswanya.

## SIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  uji  CHAID  dalam  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswa  FKIP UNISMA  dengan  dan  tanpa  penentuan  prediktor  utama  memberikan  hasil  yang  tidak  jauh berbeda.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  ada  tidaknya  penentuan  prediktor  utama memberikan  perbedaan  pada  variabel-variabel  prediktor  yang  terlibat  untuk  memprediksi variabel terikat dan juga pada segmentasi target untuk tujuan prediksi variabel terikat. Akan tetapi, ada tidaknya penentuan prediktor utama tersebut tidak mempengaruhi jumlah prediktor yang  terlibat  dan  tingkat  akurasi  analisis  CHAID  yang  dilakukan.  Hal  ini  berarti  kedua  uji CHAID  dengan  dan  tanpa  penentuan  prediktor  utama  tersebut  dapat  dilakukan  oleh  FKIP UNISMA  untuk  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus  mahasiswanya  dan  dapat  disesuaikan dengan kebutuhan FKIP UNISMA dalam mendapatkan informasi yang diperlukan.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  agar  algoritma  CHAID  ini selanjutnya  dapat  diaplikasikan  juga  untuk  penggalian  data  akademik  yang  lain  selain ketepatan  waktu  lulus  dan  dengan  variabel  yang  lebih  bervariasi  dan  dapat  dikembangkan untuk lingkup penelitian yang lebih luas karena algoritma CHAID sangat efektif untuk sampel berukuran besar.

## DAFTAR RUJUKAN
Alhammadi, D.A. dan Aksoy, M.S., (2013) Data Mining-An Experimental Study. International Journal of Computer Application , Vol. 62 (15), 31–34.
Chandra, K., Nandhini,  E., dan Chandra, E.,  (2010) Knowledge Mining  from  Student Data. Eur. J. Sci. Res. , Vol. 47 (1), 156–163.
Elakia, G., Aarthi, dan Naren J., (2014) Application of Data Mining in Educational Database for  Predicting  Behavioural  Patterns  of  the  Students. International  Journal  of Computer Science and Information Technology (IJCSIT) , Vol. 5 (3), 4649–4652. Fernandes, E., Holanda, M., Victorino, M., Borges, V., Carvalho, R., Ervena, G. V., (2019) Educational Data Mining: Predictive Analysis of Academic Performance of Public School  Students  in  The Capital  of  Brazil. Journal  of  Business  Research ,  Vol.  94, 335-343.
Hasana,  S.  N.,  (2013)  Algoritma  Forward  dan  Backward  Berdasarkan  Entropi  Sebagai Alternatif Untuk Algoritma Segmentasi CHAID. Tesis. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Diakses dari http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/66171. Hasana, S. N., (2021) Penambangan Data Formulir Pendaftaran untuk Memprediksi Kinerja Mahasiswa  Prodi  Pendidikan  Matematika  UNISMA  Menggunakan  CHAID. Wahana Matematika dan Sains (Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya) , Vol. 15 (1), 31-45.
Kabra, R.R. dan Bichkar, R.S., (2011) Performance Prediction of Engineering Students Using Decision Trees. International Journal of Computer Applications , Vol. 36 (11), 8-12. Kumar, V. dan Chadha, A., (2012) Mining Association Rules in Student’s Assessment Data.
International Journal of Computer Science Issues (IJCSI) , Vol. 9 (5), 211–216.
Larose,  D.T.,  (2005)  Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining.
Hoboken: Willey-Interscience, John Willey and Sons, Inc.
Notanubun, Z., (2019) Pengembangan Kompetensi Profesionalisme Guru di Era Digital (Abad 21). Jurnal Bimbingan dan Konseling Terapan , Vol. 3 (1), 54-64.
Pertiwi,  R.A.,  Indahwati,  dan  Afendi,  F.M.,  (2013)  Analisis  CHAID  untuk  Identifikasi Ketepatan Waktu Lulus Berdasarkan Karakteristik Mahasiswa. Xplore , Vol. 2 (1), 1-5.
Ramaswami, M. dan Bhaskaran, R., (2010) A CHAID Based Performance Prediction Model in  Educational  Data  Mining. International  Journal  of  Computer  Science  Issues (IJCSI) . Vol. 7 (1), 10-18.
Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  dan  Sarosa,  M.,  (2013)  Penerapan  Data  Mining  untuk  Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal EECCIS , Vol. 7 (1), 59-64.
Srinadi,  I.G.A.M. dan Nilakusmawati,  D.P.E., (2020) Analisis Waktu Kelulusan Mahasiswa FMIPA  Universitas  Udayana  dan  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhinya. E-Jurnal Matematika Udayana University , Vol. 9 (3), 205-212.