SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE CHI-SQUARED AUTOMATIC INTERACTION DETECTION ANALYSIS (CHAID) UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA PUTUS STUDI
Yudi Fadli, Fenty Ariani, Usman Rizal
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Jl. Zainal Abidin Pagar Alam No. 26 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142 Email : ci.fenty.ariani @gmail.com

## Abstrak
Universitas  Bandar  Lampung  melahirkan  wisudawan  cukup  banyak  yang  berkualitas,  tetapi  tidak  luput dengan adanya mahasiswa yang Putus Studi karena berbagai macam masalah. Problematika perkuliahan di perguruan  tinggi  yang  mencakup  mahasiswa.  Jika  ditelusuri  satu  persatu  tidak  akan  ada  habisnya,  salah satu persoalan yang masih menjadi bahan pembicaraan adalah mengenai mahasiswa  berhenti studi (Putus Studi).  Sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  merupakan  aset  penting  dalam  kemajuan  kehidupan  suatu bangsa.  Dalam  persaingan  suatu  bangsa  kemenangan  akan  ditentukan  terutama  oleh  kualitas  atau  mutu sumber  daya  manusianya(Tampubolon,  2001).  Salah  satu  variabel  indikator  efisiensi  proses  pendidikan adalah  informasi  mengenai  lama  masa  studi  mahasiswa,  yang  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor seperti  usia,  pendapatan  rata-rata  Putus  Studiga,  nilai.Dalampenelitianini,  analisiChi-Squared  Automatic Interaction Detection Analysis (CHAID) akanditerapkanuntukmenentukansegmentasimahasiswaFakultasIlmuKomputerUniversitas  Bandar  Lampung yang berlokasi di Bandar Lampung.
TujuandarisegmentasiiniadalahmengidentifikasisegmenmahasiswanonaktifdenganharapanresikoPutusStudid apatdiminimumkan.Data yang digunakanadalah status lama studimahsiswadan data mahasiswa.
Keyword :PutusStudi, Chi-Squared Automatic Interaction Detection Analysis (CHAID )
1. PENDAHULUAN
a. LatarBelakang Semakin
ketatnya
persaingan dalam mendapatkan  lapangan  pekerjaan,  perguruantinggi dituntut untuk menghasilkan sarjana yang berkualitas  dan  memiliki  daya  saing.Dengan adanyasarjana yang berkualitasmakaakanmenunjukantingkatdaripergur uantinggitersebut. Sumberdayamanusia yang berkualitasmerupakanasetpentingdalamkemajuank ehidupansuatubangsa.Dalampersaingansuatubangs akemenanganakanditentukanterutamaolehkualitasa taumutusumberdayamanusianya (Tampubolon, 2001).  Salah  satuvariabelindikatorefisiensi  proses pendidikanadalahinformasimengenai
lama masastudimahasiswa, yang
dapatdipengaruhiolehbeberapafaktorsepertiusia,
pendapatan rata-rata Putusstudiga, nilai. Berdasarkanlatarbelakangdanmasalah yang timbul, penulistertarikuntukmembuat“SistemPendukungK eputusandenganMetode Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) Analysis untukMemprediksiMahasiswaPutusStudi
“ .
PermasalahanPenelitian
b. IdentifikasiMasalah
Adapunmasalah yang di temukanadalah :
1. Proses  klasifikasimerupakan  proses  yang sulit,  danbanyakdipengaruhiolehfaktor-faktor internal pengindeks (UlfahAndayani, 2004).
2. SulitnyamengidentifikasipenyebabPutusstudi (Russell W. Rumberger, 2008).
3. Kurangnyapemahaman  yang  lebih  mengapa mahasiswa Putusstudi (Russell W. Rumberger, 2008). 4. Belumadanyaaplikasi yang dapatmembantumemprediksimahasiswayang PutusstudipadaFakultasIlmuKomputerUniver sitas Bandar Lampung denganfaktor- faktorpendukungnya.
2. LANDASAN TEORI
a. PengertianSistemPendukungKeputusan
Sistemmerupakankumpulanelemen yang salingberkaitan yang bertanggungjawabmemprosesmasukan ( input ) sehinggamenghasilkanPutusstudian ( output ) (AlfiDwiSukmawan, 2008 : p32) .
Keputusanadalahtindakanpilihandiantarabebe rapaalternatifuntukmencapaisuatutujuan.Teorikepu tusanadalahsebuah  area  kajianmatematikadiskrit yang memodelkanpengambilankeputusanolehmanusiada lamsains, rekayasa,
dansemuaaktivitassosialmanusia.
Chi-squared  Automatic  Interaction  Detection (CHAID)
b. Pengertian Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) CHAID adalahsingkatandari Chi-squared Automatic  Interaction  Detection . CHAID  pertama kali diperkenalkandalamsebuahartikelberjudul  “ An Exploratory  Technique  for  Investigating  Large Quantitiesof  Categorical  Data ”  oleh  Dr.  G.V. Kasstahun 1980.Prosedurnyamerupakanbagiandariteknikterda hulu  yang  dikenaldengan Automatic  Interaction Detection (AID),  danmenggunakanstatistik chi- squared sebgaialatutamanya.
c. Putusstudi
1. PengertianPutusstudi
S tatus  kemahasiswaan  adalah  keadaan  yang menerangkan  bahwa  seseorang  terdaftar  secara resmi sebagai mahasiswa di suatu universitas yang dibuktikan  dengan  berkas-berkas  administrasi  dan kegiatan  akademik  yang  diikuti.  Pemberhentian Status  Kemahasiswaan  (Putusstudi)  adalah  proses pencabutan  status  kemahasiswaan  atas  diri mahasiswa  di  suatu  universitas  disebabkan  oleh hal-hal tertentu yang telahditentukan.

## 2. Faktor-faktorterjadinya Putusstudi
Pada  umumnya  di  universitas-universitas sekarang  ini  dibedakan  3  hal  sehubung  dengan masalah  ketidakhadiran.  Penyebab  ketidakhadiran tersebut  diantaranya  adalah  adanya  ijin,  sakit  dan alpha.Tetapi ketiga hal tersebut akan menyebabkan sebuah  masalah  jika  dalam  jumlah  yang  sering dilakukan oleh  mahasiswa.  Salah satu akibat  yang diterima  oleh  mahasiswa  adalah  sebuah  pilihan yang harus
diterima
yaitu sebuahpernyataanPutusstudidariuniversitas.
Secaraumumsebab- sebabterjadinyaPutusstudiyaitupesertadidiktidakma mpumenyelesaikanpendidikan, tidakmempunyaibiayasekolah, pesertadidikdalamkeadaansakitdantidakkunjungse mbuh.Jikadibedakanmelaluibeberapasumberketida khadiran,
terjadinyaPutusstudidapatdisebabkanolehbebrapafa ktor ,yaitu: (Sahertian, 1987:75)
Dilihatdarisegitanggungjawabmuriditusendiri
a) Murid yang seringsakit
b) Memboloskarenapengaruhteman- temansekelompok
c) Karenamalas d. Definisi UML
Unified Modelling Language (UML) adalahsebuah "bahasa" ygtelahmenjadistandardalamindustriuntukvisualisa si,
merancangdanmendokumentasikansistempirantilun ak.UML menawarkansebuahstandaruntukmerancang  model sebuahsistem.
Gambar 2.1 Use Case Diagram
e. Class Diagram
Class adalahsebuahspesifikasi
yang jikadiinstansiasiakanmenghasilkansebuahobjekdan merupakanintidaripengembangandandesainberorie ntasiobjek. Class
menggambarkankeadaan
( atribut/properti )
suatusistem,
sekaligusmenawarkanlayananuntukmemanipulasik eadaantersebut (metoda/fungsi).
Gambar 2.2 Class Diagram
f. Activity Diagram
Activity diagrams menggambarkanberbagaialiraktivitasdalamsistem yang sedangdirancang, bagaimanamasing- masingalirberawal, decision yang  mungkinterjadi, danbagaimanamerekaberakhir.

## Gambar 2.3 Activity Diagram
3. METODOLOGI PENELITIAN
a. AnalisaKebutuhan
Metode yang digunakan di dalampenelitianadalahmetodedeskriptifanalitik, denganmenyajikanrangkumanhasilsurveidanwawa ncara yang berupakuisioner.Kemudianhasilwawancaradengan pakardijadikan data yang
selanjutnyadiolahdenganmenggunakanpendekatan Chi-Squared  Automatic  Interaction  Detection (CHAID) Analysis untukmendapatkanhasilpengklasifikasianp enyebabPutusstudi.
b. Desain Use Case Diagram
Diagram
use case menggambarkaninteraksiantarasistemdanpeng guna.
Gambar3.1 Use Case Diagram
c. Desain Sequence Diagram
d. Analisi CHAID
Ujisignifikansi chi-square, ujiinidilakukanuntukmengidentifikasivariabelindep enden yang paling signifikandalam data.
Penelitiinginmengetahuiadanyahubunganantarating kat  IPK  denganterjadinyaputusstudi.  Tingkat signifikan α = 0.05.
Hipotesis : =  Tidak  ada  hubungan  antara tingkat IPK dengan putus studi.
=  Ada  hubungan  antara  tingkat
IPK dengan putus studi.
StatistikUji Nilai : α = 5% = 0.05
NilaiTabel k = 3; db = 3-1 = 2   db = 2; α = 0.05; tabel = 5.991 Wilayah  kritis  =  Penolakan jika hitung > tabel (db; α) hitung> 5.991 Peritungan = ∑ 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Bandar Lampung
Fakultas  Ilmu  Komputer  berdiri  sejak  tahun 2000 dan pada saat ini memiliki dua program studi yaitu  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Informatika. Untuk  proses  belajar  mengajar  didukung  oleh  staf pengajar  yang  profesional  di  bidangnya  serta ditunjang  dengan  sarana  dan  prasarana  yang lengkap dan memadai dengan ditunjang kurikulum internasional berbasis komputerisasi.
b. Tampilan Login
Bentukantarmuka
form login adalahsebagaiberikut:
uc Actors SPK Prediksi Mahasiswa Keluar Mahasisw a Admin Mengisi Kuesioner Melihat Hasil Kuesioner Menginput Hasil Kuesioner Memproses Hasil Kuesioner Menampilkan Hasil Kuesioner Kaprodi SI Mengecek Status Mahasisw a
Gambar4.1 Tampilan Form Login
Gambar4.2 Tampilan Menu Utama c. Flowchart Mulai CHAID,Java Mengisi Kuesioner Menampilkan Hasil Pengolahan Kuesioner Selesai 1 3 5 2 4 1 3 2 4 Gambar 4.3 Flowchart SistemPenunjangKeputuasanPrediksiMaha
siswaPutusstudi
d. ImplikasiPenelitian
Penulismenyebarkankuesionerperbandinganti ngkatkesulitanmemprediksimahasiswaputusstudide ngandantanpamenggunakansistempenunjangkeput usanprediksimahasiswaputusstudibebasis Chi- Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) Analysis yang telahdibuatsebelumnya. Survey dilakukandengancaramenyebarkankuesionerterhad ap 30 mahasiswa di Universitas Bandar Lampung.
Tujuandilakukan survey adalahuntukmengetahuiperubahan yang terjadisetelahdilakukannyaimplementasisistem. Penelitiandikatakanberhasil,
apabilajumlahpoinkesulitanberkurangdarisebelumi mplementasidansesudahimplementasi. Berikutadalahhasildarikuesionerbeserta diagram batangnya: HasilPerhitunganKuesioner Tingkat KesulitanPrediksimahasiswaPutusstudi Tabel 4.1 HasilPerhitunganKuesioner

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Berdasarkanuraian-uraian di atas, makadapatditarikkesimpulanbahwa:
1. Analisis  CHAID  adalahsalahsatualatstatistika yang dapatdigunakanuntuksegmentasi.
2. Analisis CHAID memilikikemampuanuntukmenganalisis variable independenmonotonik, bebas, danmengambang.
3. Padakasustersebut,
analisis CHAID mendapatkansebelassegmen  yang  berbeda, yaitu: a) Mahasiswadengan IPK < 2, absensisedikit.
b) Mahasiswa IPK < 2, absensisedang.
c) Mahasiswadengan IPK < 2, absensibanyak, tuntutanbekerjarendah.
d) Mahasiswadengan IPK < 2, absensibanyak, tuntutanbekerjasedang.
e) Mahasiswadengan IPK < 2, absensibanyak, tuntutanbekerjatinggi,
penghasilan orang tua< 2 juta, jaraktempattinggaljauh.
f) Mahasiswadengan IPK < 2,
absensibanyak, tuntutanbekerjatinggi,
penghasilan orang tua< 2juta, jaraktempattinggalsedang.
g) Mahasiswadengan IPK < 2, absensibanyak, tuntutanbekerjatinggi, penghasilan orang
tua<
2juta, jaraktempattinggaldekat. h) Mahasiswadengan IPK < 2, absensibanyak, tuntutanbekerjatinggi,
penghasilanotangtua< 2juta-3 juta.
i) Mahasiswadengan
IPK
<
2,
absensibanyak, tuntutanbekerjatinggi, penghasilan orang tua> 3 juta.
j) Mahasiswadengan IPK 2 - 3.
k) Mahasiswadengan IPK > 3.
4. Untukmengetahuimahasiswadengan
status
putusstudi di masamendatang, makasebaiknyaprediksimahasiswadengankara kteristiksebagaiberikutMahasiswadengan IPK < 2.00, absensibanyak
(>60%
ketidakhadiran), tuntutanbekerjatinggi, penghasilan orang tua< Rp2.000.000, jaraktempattinggalketempatperkuliahanjauh (> 100km).
b. Saran
S a r a n
y a n g b i s a d i b e r i k a n u n t u k p e n e l i t i a n s e l a n j u t n y a t e n t a n g C hi -Squared Automatic
Interaction
Detection (CHAID)
Analysis a d a l a h p e r l u p e n g k a j i a n l e b i h l a n j u t d a r i s e g i r e l i a b i l i t a s Chi-Squared  Automatic  Interaction Detection (CHAID) Analysis .

## DAFTAR PUSTAKA
R.  GunawanSantosa,  2004, Statistik ,  PenerbitAndi, Yogyakarta.
YohanesSondangKunto,  2006, Analisis  CHAID
SebagaiAlat Bantu StatistikaUntukSegmentasiPasar (StudiKasus: KoperasiSyari’ah Al-Hidayah . Muhammad HaniefMeinanda,
2009, PrediksiMasaStudiSarjanaDengan  Artificial Neural Network .
Suhermin  Mega  khoirunnisak  dan  nur  iriawan, 2009, Pemodelan Faktor-Faktor
Yang Mempengaruhi  Mahasiswa  Berhenti  Studi  (Drop Out)  Di  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Menggunakan Analisis
Bayesian Mixture Survival. .
Alfi  dwi  sukmawan,  2008, Pengertian  Sistem Pendukung Keputusan .
Sahertian,1987, Faktor-FaktorTerjadinya  Drop Out .
Baron  danphilips,  2002, Pengertian  danAnalisis CHAID.
A. RahmanRitonga, 1997, StatitstikaUntukPenelitianPsikologidanPendidikan
, PenerbitFakultasEkonomi UI.