## Sistem Informasi Prediksi Mahasiswa Putus Kuliah Menggunakan Metode Data Mining Dengan Algoritma Chaid
Dhila Franzely Dhimas Putra 1 , Yogasetya Suhanda 2 , Miri Susanti 3
1,2,3 Fakultas Teknologi, ITB Swadharma Jl. Malaka No.3, RT.7/RW.3, Roa Malaka, Kec. Tambora, Kota Jakarta Barat, dhila.amp@gmail.com , yoga@swadharma.ac.id , Mirisusanti@swadharma.ac.id

## Abstract
College  life  cannot  be  separated  from  problems  faced  by  students.  This  problem  is  one  of  the  obstacles  in completing the  study.  This  problem  is  one  of the obstacles in completing the lecture.  The  problem  of  students dropping  out  of  college  is  a  challenge  for  institutions  that  must  be  found  a  solution,  because  the  dropout phenomenon  causes  significant  losses  for  both  students  and  institutions.  The  purpose  of  the  research  is  to produce a prediction system for students who will drop out of college using data mining by processing data from ITB Swadharma for the period 1992 to 2019 and modeling using the Chaid algorithm, the results are visualized with the tableau application. The results of the study reveal the fact that the study time is the main factor that influences the prediction of dropout students with a chi-square value of 15,714, factor of accreditation status with a chi-square value of 16,874, gender is the factor with a chi-square value of 5.292.
Keyword: dropout, chaid algorithm, data mining

## I. Pendahuluan
Mahasiswa merupakan bagian dari sivitas akademik pada sebuah perguruan tinggi, merupakan calon pemimpin bangsa di masa yang akan datang. Kurikulum merespon dan menyodorkan berbagai wawasan, cara berfikir baru mahasiswa  diharuskan  menyesuaikan  diri  dengan  perubahan  tuntutan  belajar  dari  masa  sebelumnya  yaitu jenjang Pendidikan Sekolah Mengengah Atas (SMA), menjadi siswa  yang mandiri dalam segala hal aktivitas akademik  baik  dalam materi  perkuliahan,  tugas, laporan  praktikum,  tugas  akhir  sebagai  syarat  kelulusan  dan ketepatan waktu kelulusan untuk menghindari drop out (DO).
Keberadaan  Mahasiswa  memiliki  tempat  tersendiri  di  lingkungan  masyarakat,  namun  bukan  berarti memisahkan diri dari masyarakat [1], kehidupan mahasiswa tidak terlepas dari  berbagai macam  permasalahan yang  ada.  Permasalahan  tersebut  dapat  bersumber  dari  berbagai  faktor  seperti  dalam  diri  sendiri,  keluarga, pekerjaan,  teman  sepergaulan  atau  lingkungan  sosial.  Permasalahan  ini  dapat  menyebabkan  mahasiswa mengalami  kendala  dalam menyelesaikan  kuliahnya  sehingga  beresiko  menjadi  mahaiswa  putus  kuliah  (drop out).
Saat ini, perusahaan dan dunia ekonomi secara luas menganggap pengetahuan itu penting dan diterima sebagai  keunggulan  kompetitif  perusahaan  ,  maka  setiap  tahunnya  perusahaan  mengharapkan  mahasiswa lulusan universitas mampu menjadi sumber daya manusia dalam organisasi mereka [2]. Tetapi data angka putus kuliah  di  Propinsi  DKI  Jakarta  pada  tahun  2017  mencapai  3.7%,  dimana  sebanyak  40.584  mahasiswa  putus kuliah dari 1.084.123 mahasiswa yang aktif di perguruan tinggi negeri dan swasta yang berada di Propinsi DKI Jakarta [3]. Jumlah mahasiswa putus kuliah ini, selain merugikan secara individu, juga dapat merugikan institusi perguruan  tinggi  karena  akan  menurunkan  indeks  kinerja  perguruan  tinggi  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan prediksi terhadap faktor  - faktor yang mempengaruhi mahasiswa drop out sehingga dapat dijadikan informasi yang bermanfaat bagi perguruan tinggi.
Permasalahan  tentang  mahasiswa  putus  kuliah  di  perguruan  tinggi  menjadi  tantangan  bagi  institusi yang  harus  ditemukan  solusinya,  karena  fenomena  putus  kuliah  menimbulkan  kerugian  signifikan  baik  bagi mahasiswa  maupun  institusi.  Bagi  mahasiswa  putus  kuliah  akan  mengganggu  perkembangan  psikososialnya seperti  muncul  rasa  frustasi  akan  pengembangan  karier  di  masa  depan  maupun  menurunnya  academic  self efficacy,  sedangkan  bagi  instituasi  fenomena  mahasiswa  putus  kuliah  mengarah  pada  pemborosan  biaya
berkaitan  dengan  re-alokasi  dana  mahasiswa  yang  mengikuti  perkuliahan  dan  rekruitmen  mahasiswa  baru maupun menurunkan tingkat reputasi perguruan tinggi [4].
Proses  ekstraksi  atau  penggalian  data  yang  mana  data  tersebut  belum  diketahui  sebelumnya,  untuk menemukan pola yang menarik dan pengetahuan dari data database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu  keputusan  bisnis  yang  sangat  penting  yang  dikenal  dengan  Data  Mining  [5].  Penggunaan  konsep  data mining untuk memprediksi mahasiswa yang akan putus kuliah pernah dilakukan menggunakan algoritma C.45 yang mendapatkan penyebab tertinggi mahasiswa berhenti kuliah adalah pembayaran biaya kuliah yang tidak lancar  dan  memiliki  nilai  yang  rendah  [6].  Penelitian  selanjutnya  menerapkan  metode  data  mining  dengan menggunakan  Data  Mining  Addins  for  MS  Office  2007  menemukan  bahwa  faktor latar  belakang  pendidikan sewaktu SMA yaitu nilai NEM dan STTB berpengaruh terhadap kemampuan akademik mahasiswa yang dapat menyebabkan mahasiswa tersebut putus kuliah [7].
Metode CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) bekerja dengan mempelajari hubungan antara  variabel  dependen  dengan  beberapa  variabel  independen  kemudian  mengklasifikasi  sampel  data berdasarkan  pada  tingkat  signifikansi  statistik  chi-square  terhadap  variabel  dependennya  [8].  Penggunaan Algoritma ini memungkinkan digunakan dalam tiga tahap, yaitu pemisahan (splitting), penggabungan (merging) dan  penghentian  (stopping).  Pengggambaran  diagram  pohon  dimulai  dari root  node  (node  akar), melalui tiga tahap tersebut pada setiap node yang terbentuk dan secara berulang [9].
Oleh  karena  itu  maka  diperlukan  suatu  sistem  informasi  berbasais  web  [10]  berisi  data  mahasiswa  ITB Swadharma  untuk  memprediksi  mahasiswa  putus  kuliah  (Drop  Out  /  DO)  agar  dapat  dilakukan  tindakan pencegahan  untuk  memperkecil  jumlah  mahasiswa  putus  kuliah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menyediakan sistem informasi yang mampu memprediksi mahasiswa  yang akan putus kuliah di Kampus ITB Swadharma. Hasil prediksi ini dapat digunakan ITB Swadharma untuk lebih mengenal kondisi mahasiswa dan dapat dijadikan sebagai pengetahuan dini dalam proses pengambilan keputusan untuk mengantisipasi mahasiswa putus kuliah.

## II. Metodologi Penelitian
Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM. CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining ) adalah standar proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau untuk penelitian, CRISP-DM menyediakan standar proses baku untuk data mining yang dapat diterapkan  ke  dalam  strategi  pemecahan  masalah  umum  pada  bisnis  atau  pada  unit  penelitian.  CRISP-DM membandingkan  metodologi data  mining lain  lebih  lengkap  dan  terdokumentasi  dengan  baik.  Setiap  fase terstruktur  dan  terdefinisi  dengan  jelas  sehingga  mudah  diaplikasikan  bahkan  bagi  pemula  sekalipun  [11]. Metode ini menjelaskan tentang proses data mining dalam enam tahap yaitu (1) Business Understanding ; (2) Data Understanding ; (3) Data Preparation ; (4) Modeling ; (5) Evaluation ; (6) Deployment [12].
Mariscal,  Marban  dan  Fernandez  [13]  menyatakan  CRISP-DM  sebagai  defacto  menjadi  standar  untuk pengembangan  proyek  data  mining  dan  knowledge  discovery  karena  paling  banyak  digunakan  dalam pengembangan data mining. Gambar 1 merupakan gambaran alur proses yang terjadi pada CRISP-DM.

## Penerapan metode ini dalam penelitian dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Business Understanding
Permasalahan dalam penelitian ini mengacu pada segmentasi mahasiswa, berdasarkan data yang terdapat pada sistem akademik yang ada untuk tindakan preventif mahasiswa putus kuliah di ITB Swadharma.  Pada  tahapan  ini  diperlukan  pemahaman  tentang  proses  yang  berjalan  agar  dapat digunakan untuk mengetahui permasalahan yang ada dan merancang tindakan preventif yang akan diterapkan  kepada  data  mahasiswa  dengan  tujuan  untuk  menurunkan  angka  mahasiswa  putus kuliah di ITB Swadharma.
2. Data Understanding
Pemahaman data adalah tahapan mengumpulkan data awal dan mempelajari data tersebut untuk bisa mengenal dan memahami apa saja yang bisa dilakukan pada data-data tersebut. Pengumpulan data  yang  di  butuhkan  adalah  data  mahasiswa  program  studi  Sistem  Informasi,  Teknik Informatika  dan  Manajemen  Informatika  pada  periode  tahun  1992  sampai  dengan  tahun  2019, yaitu  berkaitan  dengan  data  mahasiswa  berupa  nim,  nama,  alamat,  jurusan  kuliah,  jurusan  asal SMA, semester, tahun masuk, tahun lulus dengan kondisi null, dan status mahasiswa yang aktif.
3. Data Preparation
Data yang telah diolah ditahap sebelumnya kemudian dianalisa dan memilih variable yang sesuai dengan kebutuhan analisis. Setelah itu membersihkan data agar siap digunakan untuk pemodelan dengan menggunakan aplikasi SPSS Modeler.  Pada tahap ini dilakukan penambahan data baru pada  tabel  tb_dp_mhs_do,  penambahan  tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  lama  kuliah mahasiswa  yaitu  dengan  cara  menuliskan  perintah  di  SPSS  modeller  yaitu  tahun_masuk  – tahun_lulus.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses merge dengan  menggabungkan tabel_mahasiswa,  tabel_mahasiswa_2,  tabel_nilai  dan  table_krs,  proses  penggabungan  tabel tersebut dilakukan dengan bantuan SPSS modeller serta menggunakan metode inner join.
4. Modeling Setelah  menyelesaikan  proses data  preparation kemudian  dilanjutkan  pada  proses  pembuatan data modeling . Tahapan untuk membuat model prediktif yang disebut Data modeling yaitu untuk memprediksi  data  dari  mahasiswa  yang  putus  kuliah  pada  ITB  Swadharma.    Tahapan  ini diggunakan statistika dan machine learning , untuk mendapatkan insight yang berguna dari data yang ada  untuk mencapai tujuan penelitian. Setelah dilakukan modeling dengan algoritma Chaid maka akan terbentuk summary model pada spss modeler.

## 5. Evaluation
Dari perolehan data hasil proses modeling dan visualisasi didapatkan model penelitian ini berupa analisa  dan  perancangan  yang  mengarah  ke  pengambilan  keputusan  strategis.  Hasil  analisa diharapkan  dapat  dimanfaatkan  dan  di  implementasikan  oleh  pihak  akademik  ITB  Swadharma atau lembaga lain yang terkait dengan akademik
6. Deployment
Hasil evaluasi kemudian diterjemahkan kedalam aplikasi sistem informasi prediksi putus kuliah menggunakan IBM SPSS Modeler untuk modeling data, aplikasi Tableau untuk visualisasi data dan  MySql  untuk basis data

## III. Hasil dan Pembahasan
Gambaran  umum  proses  pengolahan  data  yang  akan  dijadikan  sistem  prediksi  mahasiswa  DO digambarkan menggunakan bentuk Flowchart pada gambar 2 :
Gambar 2. Flowchar t Sistem
Setelah  menyelesaikan  proses data  preparation kemudian  dilanjutkan  pada  proses  pembuatan data modeling, model  ini dibuat untuk  membuat  model prediktif, yaitu  untuk  memprediksi mahasiswa  yang  putus kuliah di ITB Swadharma . Penggunaaan statistika dan machine learning pada tahapan ini , untuk mendapatkan insight yang berguna dari data untuk mencapai tujuan penelitian. Tampilan data modeling seperti pada gambar 3:

## Gambar 3. Proses Modeling
Dari  beberapa  field  yang  digunakan  pada  proses  pemodelan  terdapat  3 field yang  menjadi predictor importance / faktor yang paling mempengaruhi terhadap hasil prediksi, yaitu lama kuliah dengan nilai predictor importance sebesar  0,39,  kemudian predictor  importance selanjutnya  adalah  jenis_kelamin  dengan nilai  0,31 dan predictor importance yang terakhir adalah status akreditasi. Setelah dilakukan modeling maka terbentuk  pohon klasifikasi prediksi mahasiswa DO dengan algoritma chaid , terdiri dari 4 tahapan klasifikasi yaitu :
1. Pada klasifikasi pertama adalah penentuan DO atau tidak nya mahasiswa dengan nilai persentase sebesar 99,4 % untuk status mahasiswa tidak DO dan 0,55% untuk status mahasiswa DO.
2. Pada tahap klasifikasi yang kedua adalah predictor importance lama_kuliah  yang diklasifikasikan menjadi dua  kategori  yaitu  mahasiswa  dengan  lama  kuliah  kurang  dari  atau  sama  dengan  2  tahun  dengan  nilai persentase 98,98 % untuk status mahasiswa tidak DO 1,12 %, untuk status mahasiswa DO dan kategori mahasiswa dengan lama kuliah lebih dari 2 tahun.
3. Pada  tahap  klasifikasi  yang  ketiga  adalah predictor  importance status_akreditasi    yang  diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu blank atau data yang tidak terisi atau kosong pada field status_akreditasi dengan nilai persentase 98,08 % untuk status mahasiswa tidak DO dan 1,92 % untuk status mahasiswa DO dan kategori yang kedua adalah field yang sudah terisi akreditasi B, C dan Null.
4. Pada  tahap  klasifikasi  yang  keempat  adalah predictor  importance jenis_kelamin  yang  diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu mahasiswa berjenis kelamin pria berstatus DO dengan nilai persentase 98,72 % dan mahasiswa berjenis kelamin wanita berstatus DO dengan nilai persentase 1,28 % . Dari hasil summary model tersebut terdiri dari field input sebagai predictor importance yang terdiri:
(1) status_akreditasi; (2) jenis_kelamin; (3) lama_kuliah dan field target dari summary model adalah field DO. Gambar 4 merupakan summary model pada spss modeler setelah dilakukan modeling dengan algoritma Chaid :

## Gambar 4.Hasil Summary Model
Dari  data  modeling  menghasilkan  hasil  klasifikasi  dari  mahasiswa  program  studi  Manajemen Informatika,  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Informatika  dengan  jumlah  prediksi  mahasiswa  DO  1.152  dan mahasiswa yang tidak DO 4.117. Gambar 5 adalah output data yang di peroleh :
Gambar 5. Output data yang di olah IBM SPSS  mengunakan algoritma chaid
Agar  data  prediksi  mahasiswa  DO  yang  telah  dimodeling  mudah  untuk  dipahami  oleh  pimpinan  dan ketua  jurusan  perlu  dilakukan  visualisasi  data  ke dalam  sebuah  diagram atau  tampilan  yang  mudah  dipahami oleh  orang  awam,  dengan  memanfaatkan tableau  application data  akademik  divisualisasikan  berdasarkan kebutuhan informasi yang akan ditampilkan.
Pada  gambar  6  memperlihatkan  kenaikan  dan  penurunan  jumlah  mahasiswa  IBT  Swadharma  jurusan studi Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Manajemen Informatika secara keseluruhan dalam rentan waktu 1992-2019 :

## Gambar 6. Total Mahasiswa
Berikut visualisasi jumlah mahasiswa DO dan prediksi mahasiswa DO selama 5 tahun yaitu antara tahun 2020 sampai tahun 2025, dengan menggunakan data training jumlah mahasiswa DO dari tahun 1992 sampai 2019,  dengan  melihat  laju  pertumbuhan  jumlah  mahasiswa  pertahun  sehingga  dapat  diprediksi  jumlah mahasiswa DO seperti terlihat pada gambar 7 :

## Gambar 7. Prediksi Mahasiswa DO
Salah  satu  teknologi  yang  dapat  memberikan  solusi  terhadap  kebutuhan  penyajian  data  dan  informasi kedalam  bentuk  visual  yang  menarik  dan  mudah  untuk  dimengerti  adalah  dashboard.  Tampilan  yang memungkinkan  para  pemegang  keputusan mendapatkan ringkasan informasi  penting  secara  cepat  dan  mudah
sebagai landasan untuk menetapkan keputusan penting bagi perusahaan. Berikut dashboard prediksi mahasiswa DO  program  studi  Manajemen  Informatika,  Sistem  Informasi  dan  teknik  Informatika  di  ITB  Swadharma, dashboard berupa gabungan dari beberapa visualisasi yang telah dibuat. Gambar 8 adalah tampilan dashboard yang dibuat :
Gambar 8. Dashboard Prediksi Mahasiswa Putus Kuliah (DO)

## IV. Penutup
Dari hasil pembahasan didapati sejumlah fakta tentang prediksi mahasiswa DO sebagai berikut :
1. Data diolah adalah data yang didapat sejak 1992 hingga 2019 dengan data perolehan 5.840. Data yang sudah diolah menghasilkan jumlah signifikan faktor terhadap prediksi mahasiswa DO dan mahasiswa yang tidak DO.  Total  prediksi  pada  mahasiswa  DO  dengan  presentase  0.559  %  sejumlah  19.  Sedangkan  prediksi mahasiswa yang tidak DO dengan presentase 99.441 % sejumlah 3378 dari total keseluruhan data.
2. Signifikan faktor yang mempengaruhi disekitarnya antara lain : Faktor  lama kuliah menjadi faktor utama yang berpengaruh terhadap prediksi mahasiswa DO dengan persentase 1.019 % sejumlah 19, dan P_value 0.000  dengan  nilai  chi-square  15.714  .  Kemudian  faktor  status  akreditasi  dengan  presentase  1.915  % sejumlah  19,  dengan  jumlah  p_value  0.000  dan nilai  chi-square  16.874.  faktor  yang  berpengaruh  lainnya adalah faktor jenis kelamin dengan presentase 1.277 % sejumlah 9, dengan jumlah p-value 0.021 dan nilai chi-square 5.292.
Jadi dapat disimpulkan bahwa faktor utama mahasiswa putus kuliah pada ITB Swadharma adalah faktor lama kuliah,  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  tentang  faktor  –  faktor  penyebab  lama  kuliah  yang  terjadi. Penelitian  dilakukan  pada  ITB  Swadharma  yang  berlokasi  di  DKI  Jakarta,  perlu  dilakukan  penelitian  pada universitas lain dengan demogarfi yang berbeda - beda untuk menemukan faktor lain yang bisa mempengaruhi angka mahasiswa DO.

## Daftar Pustaka
[1] H. Cahyono, “Peran Mahasiswa Di Masyarakat,” J. Pengabdi. Masy. setia budhi , vol. 1, no. 1, pp. 32–43, 2019. Available at: https://stkipsetiabudhi.e-journal.id/DeBode
[2] D.  F.  D.  Putra,  “Evaluasi  Dan  Pengembangan  Knowledge  Management  System  Menggunakan  Post- Study System Usability Questionnaire(PSSUQ),” J. Rekayasa Inf. Swadharma(JRIS) , vol. 01, no. 01, pp. 9–13, 2021. Available at: http://ejurnal.swadharma.ac.id/index.php/jris/article/view/58
[3] PDDIKTI Kemenristekdikti, Statistik Pendidikan Tinggi Tahun 2017 . Jakarta: Pudatin Iptek Dikti Setjen Kemenristekdikti, 2017.
[4] Shaw, E. J., & Mattern, K. D. (2013). Examining Student Under- and Overperformance in College to Identify Risk of Attrition. Educational Assessment, 18(4), 251–268.
[5] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques , Third. Waltham, MA: Morgan Kaufmann, 2012.
[6] B.  G.  Sudarsono  and  A.  U.  Bani,  “Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Berhenti  Kuliah  Secara  Sepihak Menggunakan Data Mining Algoritma C.45,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 359–367, 2020.
[7] A.  P.  U.  Sembiring  and  M.  Ginting,  “Analisa  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pengunduran  Diri Mahasiswa  dengan  Aplikasi  Data  Mining  Add-Ins  Studi  Kasus  Pada  STMIK  Mikroskil,” J.  Sifo Mikroskil , vol. 14, no. 2, 2013.
[8] E.  A.  Hasibuan  and  A.  N.  Harahap,  “Aplikasi  Metode  Chaid  dalam  Menganalisis  Kecendrungan Penelitian Skripsi Mahasiswa pada Program Studi Pendidikan Matematika,” Edumatika J. Ris. Pendidik. Mat. , vol. 1, no. 2, pp. 63–72, 2018.
[9] Y. S. Kunto and S. N. Hasana, “ANALISIS CHAID SEBAGAI ALAT BANTU STATISTIKA UNTUK SEGMENTASI PASAR (Studi Kasus pada Koperasi Syari’ah Al-Hidayah),” J. Manaj. Pemasar. , vol. 1, no. 2, pp. 88–97, 2006. Available at: http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/mar/article/view/16538.
[10]  A. Dharmalau, L. Nurlaela, and M. Hartono, “Perancangan sistem informasi paguyuban alumni STMIK Swadharma berbasis web,” Syntax Idea , vol. 2, no. 4, pp. 12–25, 2020.
[11]  Annisa Paramitha Fadillah, " Penerapan Metode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Universitas  XYZ),"  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi e-ISSN : 2443-2229 Volume 1 Nomor 3 Desember 2015
[12]  Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.  Norma,  “Penerapan  Metode  Crisp-DM  dengan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Segmentasi  Mahasiswa  Berdasarkan  Kualitas  Akademik,” J.  Teknol.  Inform.  dan Komput. MH Thamrin , vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2020. doi: https://doi.org/10.37012/jtik.v6i2.299.
[13]  Mariscal,  Gonzalo,  Oscar  Marban,  and  Covadonga  Fernandez.  2010.  “A  Survey  of  Data  Mining  and Knowledge  Discovery  Process  Models  and  Methodologies.”  The  Knowledge  Engineering  Review, Cambridge University Press 25:2(2010): 137–66.