## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Menggunakan Optimize Selection untuk Peminatan Program Studi
Khaerul Anam, Bani Nurhakim * , Christina Juliane
Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1 jodiust9@gmail.com, 2,* baninurhakim@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: baninurhakim@gmail.com Submitted: 21/08/2022 ; Accepted: 07/09/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak− Pemilihan Program Studi menjadi tantangan tersendiri bagi calon mahasiswa. STMIK IKMI Cirebon menjadi provider KIP Kuliah dengan tiga pilihan program studi bagi calon mahasiswa. Permasalahan penelitian adalah belum tersedianya model peminataan siswa terhadap program studi sehingga perlu dilakukan sebuah peminatan program studi dengan menerapkan algoritma pada model klasifikasi. Algortima yang digunakan sebagai komparasi yaitu algoritma Decision Tree (C4.5), Naive Bayes, k-Nearest Neighbour  dan  Support  Vector  Machine.  Model  klasifikasi  menerapkan  operator  Optimize  Selection  dengan  mencari  atribut dominan  dalam  pengaruhnya  pada  peminatan  program  studi  mahasiswa.  Terakhir,  model  perbandingan  akan  dilakukan  uji parametrik t-test dalam rangka menguji signifikansi algoritma. Hasil dari pengujian akurasi algoritma didapatkan algoritma SVM memiliki akurasi terbaik dengan nilai 80,76%. Sedangkan algoritma dengan akurasi paling rendah adalah Naive Bayes dengan nilai 74,64%.  Sedangkan  dua  algoritma  lainnya  memiliki  tingkat  akurasi  berurutan  yaitu    80,47%  untuk  Decision  Tree  dan  76,09% untuk k-NN. Hasil dari penelitian ini digunakan untuk klasifikasi minat program studi calon mahasiswa STMIK IKMI Cirebon yang bermanfaat untuk memprediksi minat terhadap program studi berdasarkan latar belakang calon mahasiswa.
Kata Kunci: Komparasi; Data Mining; Algoritma Klasifikasi; Optimize Selection; Peminatan Program Studi
Abstract −The selection of a study program is a unique opportunity for a student. STMIK IKMI Cirebon is now a KIP Kuliah provider,  offering  three  study  program.  The  research  problem  is  the  unavailability  of  a  model  of  student  interest  in  the  study program, so it is necessary to carry out an interest in the study program by applying an algorithm to the classification model. The algorithm  used  as  a  comparison  is  the  Decision  Tree  algorithm  (C4.5),  Naive  Bayes,  k-Nearest  Neighbor  and  Support  Vector Machine. The classification model applies the Optimize Selection operator by looking for the dominant attribute in its influence on the specialization of the student study program. Finally, the comparison model will be tested by parametric t-test in order to test the significance of the algorithm. The results of the algorithm accuracy test obtained that the SVM algorithm has the best accuracy with a value of 80.76%. While the algorithm with the lowest accuracy is Naive Bayes with a value of 74.64%. While the other two algorithms have a sequential accuracy rate of 80.47% for Decision Tree and 76.09% for k-NN. The results of this study are used to  classify  study  preference  for  students  in  STMIK  IKMI  Cirebon  which  is  useful  for  predicting  study  interest  based  on  the background of students .
Keywords : Comparison; Data Mining; Classification Algorithm; Optimize Selection; Study Program Specialization

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tujuan selanjutnya bagi siswa yang telah lulus dari Sekolah Menengah Atas (SMA) dan sederajat adalah menempuh studi di perguruan tinggi. Pemilihan program studi yang akan diampu menjadi tantangan tersendiri bagi calon mahasiswa. Pemilihan ini dipengaruhi berbagai faktor seperti tingkat ekonomi, geografis, prestasi akademik, kompetitor  dan  lain  sebagainya  [1].  Pemilihan  program  studi  ini  sangat  penting,  karena  dapat  menimbulkan  efek negatif jika salah dalam proses pengambilan keputusan terhadap program studi yang dipilih seperti ketidakoptimalan prestasi, penguasaan materi yang kurang, serta ketidakpuasan terhadap hasil studi mahasiswa [2].
STMIK IKMI Cirebon ditahun 2020 hingga saat ini menjadi salah satu kampus di daerah Kota Cirebon yang menjadi provider KIP Kuliah. Pengarahan bagi calon mahasiswa dalam peminatan program studi yang tepat adalah hal yang penting untuk dilakukan [3]. Namun disisi lain dapat pula terjadi dari masing-masing mahasiswa tidak tahu pilihan terhadap minat dan kemampuannya seperti kesulitan dalam menentukan program studi. Penentuan program studi yang dipilih dapat terjadi karena keinginan dari mahasiswa itu sendiri atau dapat pula terjadi karena ikut-ikutan teman. Untuk itu diperlukan preferensi dalam membantu mahasiswa untuk menghindari adanya dampak negatif yang tidak diinginkan serta untuk mencapai keberhasilan program KIP Kuliah itu sendiri.
Metode data mining dapat menjadi instrumen pembantu dalam melakukan prediksi dan klasifikasi dalam upaya penyelesaian kasus di lembaga pendidikan [3]. Klasifikasi merupakan model analisis data yang dapat memprediksi label kelas sampel. Banyak metode klasifikasi telah diusulkan dalam bidang pembelajaran mesin, sistem pakar dan statistik. Software repositori  telah  dikembangkan  oleh  penelitian  pada  tahun  1990  untuk  memperoleh  pemahaman terhadap data yang lebih mendalam. Pemanfaatan dengan metode Decision Tree (C4.5), Naïve Bayes, Decision Stump, K-Nearest Neighbor (k-NN), Random Forest yang membandingkan algoritma C4.5, Random Forest , dan SimpleCART dan menghasilkan pemeriksaan bahwa algoritma C4.5 bekerja lebih baik serta sangat layak untuk sistem. Selain itu, dapat juga meminimalkan untuk atribut dan numerik. Dari dua puluh metode klasifikasi, Bayes Net, Random Forest, Naïve Bayes , Regresi Logistik, dan Klasifikasi melalui Regresi adalah metode klasifikasi terbaik. Untuk dataset atribut numerik, Klasifikasi NBTree , Regresi, dan multiclass Classifier adalah metode pengelompokan terbaik. Untuk atribut langsung  dari  dataset NB-Tree ,  Pengelompokan  melalui  strategi  Regresi  dan  metode Bayes  Net sangat  ideal.  Dari kelima prinsip tersebut di atas metode klasifikasi dilihat dari teknik PART dan Decision Tree adalah yang terbaik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
Namun bagaimanapun juga, beberapa metode telah menunjukkan hasil terbaik di mana prosedur yang tepat dipilih untuk data yang tepat. Tidak ada pengklasifikasi khusus yang berkinerja terbaik untuk semua dataset [4].
Dalam rangka memilih algoritma klasifikasi dengan akurasi terbaik maka perlu dilakukan perbandingan antar algoritma. Studi mengenai perbandingan algoritma klasifikasi telah banyak dilakukan. Salah satunya oleh I. Hidayanti dkk [5] untuk menetukan konsentrasi Jurusan mahasiswa di Universitas Bina Darma Palembang.  Menggunakan data alumni mahasiswa Teknik Informatika peneliti membandingkan Algoritma C4.5 dan naive bayes yang menghasilkan kinerja akurasi C4.5 sebesar 48,06 % dan naive bayes sebesar 42,79%.  Hasil akurasi ini masih sangat rendah dan memerlukan perbaikan dalam penentuan label.
Selanjutnya dilakukan juga oleh O. Arifin dkk [6], yakni perbandingan performa dari metode Support Vector Machine dan naive bayes untuk klasifikasi minat jalur SMA. Perbandingan dengan menggunakan kernel anova dan parameter C sebesar 5.0 menghasilkan algoritma SVM yang relatif lebih unggul dibandingkan dengan naive bayes . Algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 97,01 % sedangkan naive bayes sebesar 90,86 %. Adapun penelitian yang akan dilakukan adalah dengan menggunakan perbandingan tingkat akurasi terhadap beberapa algoritma klasifikasi seperti Decision Tree (C4.5), Naive Bayes, k-Nearest Neighbour dan support vector machine pada peminatan mahasiswa terhadap program studi Teknik Informatika (S1), Manajemen Informatika (D3), dan  Komputerisasi  Akuntansi  (D3)  di  STMIK  IKMI  Cirebon.  Indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja algoritma adalah menggunakan tabel confusion matrix . Selain itu, pada model klasifikasi diterapkan operator optimize selection dengan tujuan mencari atribut yang memiliki bobot tinggi dalam pengaruhnya pada peminatan program studi mahasiswa. Hasil dari penelitian ini digunakan untuk klasifikasi minat program studi calon mahasiswa STMIK IKMI Cirebon  yang  bermanfaat  untuk  memprediksi  minat  terhadap  program  studi  berdasarkan  latar  belakang  calon mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Data mining merupakan bagian dari Knowledge Discovery Data (KDD) yang merupakan proses ekstraksi informasi yang berguna, tidak diketahui sebelumnya dan tersembunyi dari data [7]. Tahapan Data Mining dalam metode KDD seperti digambarkan dalam gambar gambar 1.
Gambar 1. Tahapan KDD [7]

## 2.2  Data
Dataset dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari Sistem Informasi Pendaftaran Mahasiswa Baru  STMIK  IKMI  Cirebon  dan  Sistem  Informasi  KIP  Kuliah    seperti  pada  gambar  2,  yakni    data  penerimaan mahasiswa baru STMIK IKMI Cirebon dari tahun 2018 sampai tahun 2022. Dataset ini memiliki  43 atribut dengan total record 2051 data. Untuk pengujian algoritma dataset akan dibagi menjadi  dua yakni data latih (training) diambil dari  data  pendaftaran  dari  tahun  2018  -  2021  dengan  jumlah  1708  data  dan  data  uji (testing) diambil  dari  data pendaftaran dari tahun 2022 berjumlah 343 data.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160

## 2.3  Pre-Processing
Pre-Processing merupakan  proses  yang  mengontrol  data  mentah  yang  dapat  dieksekusi  lebih  lanjut  di  dalam kumpulan data. Kekurangan, ketidakkuatan, dan kekeliruan data harus dikelola. Data secara teratur terfragmentasi, membingungkan, dua kali lipat dan gempar di dalam kenyataan. Ini mungkin tidak mengandung kualitas kualitas yang memadai atau hanya data secara total. Dengan adanya permasalahan pada data ini, dan variasi dalam nama atribut dapat juga memiliki masalah, yang dapat mempengaruhi sirkulasi umum terhadap data. Karena permasalahan data ini dapat  menyebabkan  prediksi yang  salah,  kami  menggunakan  cara pre-processing ini  untuk  menangani  pertanyaan sebelum berhasil dan terjadi. Karena pendekatan ini sangat bagus, ini berarti bahwa indeks data benar-benar bersih selama pre-processing , dengan indeks data uji tidak memiliki nilai yang hilang. Tidak ada yang tidak dapat dipahami, redudansi atau interupsi. Selain itu, semua atribut yang ada memiliki nilai numerik (floating) dan tidak bersifat mutlak [8].
Dalam proses ini dilakukan pembersihan dataset dengan menghilangkan atribut-atribut  yang kurang relevan serta  memiliki  banyak missing  value.  Hanya  dipilih 10  atribut  dengan  interpretasi  yang sesuai  dan  tidak  memiliki missing value seperti pada tabel 2.
Tabel 1. Atribut dan Interpretasinya Atribut Interpretasi Missing Value NIK Individu Mahasiswa (id) 0 Asal Sekolah Latar Pendidikan 0 Kab/Kota Asal Daerah 0 Tanggal Lahir Usia 0 Jenis Kelamin Gender 0 Pekerjaan Ayah Latar Sosial 0 Penghasilan Ayah Latar Ekonomi 0 Pekerjaan Ibu Latar Sosial 0 Penghasilan Ibu Latar Ekonomi 0 Program Studi Minat Studi (label) 0

## 2.4 Data Transformation
Transformasi data merupakan proses pengubahan data dan penggabungan data ke dalam format tertentu. Hal ini karena proses data mining membutuhkan format data khusus sebelum diaplikasikan. Pada proses ini, dilakukan transformasi pada  atribut    “asal  sekolah”  dan  “tanggal  lahir”  agar  lebih  memudahkan  dalam  pembacan  pola (pattern) yang dihasilkan dari proses data mining .
Data asal sekolah mahasiswa dikategorikan menjadi 6 (enam) jenis sekolah yaitu, SMAN yang mewakili SMA Negeri, SMAS mewakili SMA Swasta, SMKN mewakili SMK Negeri, SMKS mewakili SMK swasta, MAN mewakili MA  Negeri,  MAS  mewakili  MA  Swasta,  dan  PKBM  mewakili  Paket  C.  Sedangkan  untuk  atribut  tanggal  lahir ditransformasikan menjadi  usia/umur  dari mahasiswa  pada  saat  melakukan  pendaftaran kuliah.  Tabel  transformasi seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Data Trassformation Atribut Transformasi Isi data Asal Sekolah Jenis Sekolah SMAN, SMAS, SMKN, SMKS, MAN, MAS, PKBM Tanggal Lahir Umur/Usia Usia Mahasiswa

## 2.5 Decision Tree (C4.5)
Ketepatan  dan  kekuatan  yang  tinggi  dari  klasifikasi  yaitu  sebuah  keunggulan  dari  algoritma decision  tree . Kerugiannya yaitu bahwa pohon keputusan secara efektif dipengaruhi oleh contoh dan dalam pohon keputusan sub pilihan  keputusan  dapat  diulang  beberapa  kali.  Masalah over-stitching dapat  diselesaikan  dengan  inovasi  Teknik cutting dan k-fold cross validation . Dengan melihat cabang yang banyak dapat dihilangkan terlebih dahulu melalui pemangkasan,  instalasi  secara  berlebihan  juga  dapat  dihentikan.  Isu  berikutnya  menyangkut  tahap pra-filter ,  yang dapat  dipakai untuk membuang  sebagian  dari  kemampuan  yang  tidak relevan dari  tahap pra-pemrosesan data.  Ini memungkinkan  terjadi  pohon  keputusan  menjadi  lebih  sederhana  dan  menjaga  jarak  strategis  dari  masalah  pohon keputusan yang salah. Pohon keputusan merupakan salah satu model klasifikasi yang paling banyak dikenal dalam penulisan [8].

## 2.6 Naive Bayes
Naive Bayes merupakan classifier untuk prediksi anggota kelas, sebagai ketentuan suatu tuple pada kelas yang dibuat. Klasifikasi Naive Bayes memberikan asumsi terhadap pengaruh atribut yang dimiliki pada kelas yang diberikan tidak dapat bergantung terhadap atribut nilai lainnya. Pendapat tersebut merupakan suatu kondisional dari kelas yang dibuat, agar terbentuk secara sederhana dengan perhitungan yang dilibatkan [9].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
𝑃(𝐻|𝑋) =  ( 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝐻) ) (1)

## 2.7 K-Nearest Neighbor
Cara kerja Metode K-NN adalah dengan menghitung jarak terdekat antara data untuk selanjutnya dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekat dalam data latih (data training) . Sementara itu data training ditampilkan ke ruang yang berdimensi  banyak  dimana  masing-  masing  dimensi  menjelaskan  fitur  dari  data.  Adapun  tahap-tahap  untuk menghitung K-NN adalah sebagai berikut [10] : a. Ambil nilai K secara acak
b. Menghitung jarak antar data dengan persamaan (2)
𝐷 = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 (2)
Keterangan : X = sampel data Y = data uji D = Jarak c. Mengurutkan hasil pengukuran jarak dan menetapkan data neighbor terdekat menurut jarak terdekat terhadap -K.
d. Menggunakan dominasi dari kelas tetangga terdekat sebagai angka prediksi data baru Adapun untuk menghitung nilai prediksi k-NN digunakan persamaan (3)
𝑌 = 1 𝐾 ∑ 𝑦𝑖 𝑘 𝑖=1 (3)
Dimana: Y = Perkiraan K= jumlah tetanga terdekat Yi = output tetangga terdekat
2.8 Support Vector Machine  (SVM)
SVM merupakan metode yang dapat menyelesaikan masalah secara linear maupun non-linear. Dalam memecahkan masalah non-linier di SVM , konsep kernel digunakan di ruang kerja berdimensi tinggi dengan mencari hyperplane untuk memaksimalkan margin antar kelas data. Dalam mengklasifikasikan data menggunakan metode SVM digunakan fungsi kernel K (xi, xd). Kernel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut [11]:
K(x 𝑖 , x 𝑑 ) =   (𝑥 𝑗 𝑇 𝑋 𝑗 + C) d , γ >  0 (4)
Pengolahan data latih menggunakan algoritma pembelajaran sekuensial karena merupakan algoritma yang sederhana yang tidak memakan banyak waktu, dengan tahapan perhitungan sebagai berikut:
a. Tentukan parameter yang dibutuhkan oleh SVM
b. Hitung matriks Hessian yang diperoleh dari perkalian antara polinomial dan kernel y, yang merupakan vektor 1 dan -1. Persamaan matriks Hessian adalah:
𝑑 𝑖𝑗 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) + 𝜆 2 (5)
c. Hitung iterasi i ke j dengan rumus sebagai berikut :
1. 𝐸 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑖 𝑗 2. 𝛿𝛼 𝑖 = min (max(𝛾(1 − 𝐸 𝑖 ), 𝑎 𝑖 ) , 𝐶 − 𝑎 𝑖 ) 3. 𝛼 𝑖 = 𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖
d. Lakukan 3 langkah diatas sampai didapatkan batas maksimum iterasi.
e. Proses pembelajaran sekuensial akan mendapatkan nilai dari support vector (SV), dimana SV = αi> SV threshold . Setelah itu perlu dilakukan perhitungan nilai bias b seperti pada persamaan 6.
𝑏 = − 1 2 (∑ 𝛼 𝑖 𝛾 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − ) + 𝑁 𝑖=0 ∑ 𝛼 𝑖 𝛾 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 + ) 𝑁 𝑖=0 ) (6)
Untuk mengetahui hasil klasifikasi komentar pada kelas sentimen tertentu, fungsi f(x) proses perhitungan dilakukan. Jika  hasil  dari  fungsi  ini  negatif,  maka  polaritas  sentimen  dari  komentar  tersebut  diidentifikasi  sebagai  sentimen negatif. Jika nilai fungsinya positif, maka polaritas sentimen dari komentar tersebut diidentifikasi sebagai sentimen positif. Fungsi f(x) diperoleh dari persamaan berikut:
𝑓(𝑥) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝛾 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) + 𝑏 𝑁 𝑖=0
(7)
2.9 Confusion Matrix
Confusion matrix sebagai indikator analisis performa classifier dalam mengidentifikasi tupel dari kelas yang berbeda. Pada literatur berbeda confusion matrix juga dikenal dengan istilah True positive atau tuple positif dengan label benar, sedangkan True negative adalah tuple negatif dengan label benar. Ada juga false positive yang merupakan tuple negatif dengan label salah, dan false negative adalah tuple positif dengan label salah  [12]. Tabel confusion matrix terlihat seperti pada tabel 3 [13] :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
Tabel 3. Confusion Matrix
Klasifikasi benar Klasifikasi Positif (+) Negatif (-) Positif Benar True Positif (TP) False Negatif (FN) Negatif Benar False Positif (FP) True Negatif (TN) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (8) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (9) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (10)

## 2.10 Optimize Selection
Operator  rapidminer  ini  digunakan  untuk  memilih  atribut  yang  paling  relevan  dari ExampleSet yang  diberikan. Terdapat dua algoritma pemilihan fitur yaitu, forward selection dan backward elimination yang dapat digunakan untuk pemilihan atribut paling berpengaruh dari dataset [14].

## 2.11 T-Test
T-test adalah  membandingkan  hubungan  antara  dua  variabel  yaitu  variabel  respon  dan  variabel predictor . T-test sample bepasangan (paired-sample t-test) digunakan untuk mengukur dari perbandingan selisih dua rata-rata dari dua sampel yang berpasangan dengan asumsi bahwa data yang ada itu terdistribusi normal [4]. Uji-t berpasangan adalah pengujian hipotesis nol bahwa perbedaan antara dua tanggapan yang diukur pada unit statistik yang sama memiliki nilai rata-rata nol. Sebagai contoh untuk mengukur ukuran tumor pasien kanker sebelum dan sesudah perawatan. Jika pengobatan efektif, diharapkan ukuran tumor untuk banyak pasien menjadi lebih kecil setelah pengobatan. Ini sering disebut sebagai uji-t berpasangan atau pengukuran berulang [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Data Mining
Pemodelan data  mining komparasi  dilakukan  pada  aplikasi  rapidminer  version  9.10.  Dilakukan  dua  pemodelan komparasi dimana satu model menggunakan operator Optimize Selection seperti pada gambar 3 dan model lainnya tidak  menggunakan  operator Optimize  Selection seperti  gambar  4.  Dataset  sebagai data  training dibaca  melalui operator read excel untuk kemudian dibagikan ke model-model subproses algoritma menggunakan operator multiply . Kemudian didalam subproses data training akan disambungkan ke operator algoritma sedangkan data testing akan disambungkan ke operator apply model . Terakhir diterapkan operator performance untuk mengukur kinerja dari model klasifikasi dan operator t-test untuk mengukur signifikansi antar algoritma.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
Gambar 4. Model Komparasi Tanpa Optimize Selection
Dari hasil eksperimen pada kedua model didapatkan hasil akurasi algoritma Decision Tree adalah 80,47%  pada model tanpa Optimize Selection dan meningkat 80,76% pada model menggunakan Optimize Selection . Pada algoritma Naive Bayes juga yang mengalami peningkatan performa yang signifikan dimana tanpa Optimize Selection memiliki performa 74,64% dan dengan Optimize Selection menjadi 80,76% sama halnya pada  algoritma k-NN perfroma juga meningkatkan  dari  76,09%  menjadi  80,76%.  Adapun  pada SVM akurasi  tidak  mengalami  peningkatan  dengan performa  80,76%  pada  semua  model  seperti pada  gambar 5.  Pada hasil  pengujian bobot atribut  didapatkan  atribut dominan dalam proses klasifikasi berdasarkan empat algoritma yang diujikan. Pada algoritma Decision Tree, Naive Bayes , dan SVM adalah atribut “Jenis Sekolah”. Sedangkan pada algoritma k-NN yang menjadi atribut dominan adalah “Umur” seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Akurasi Algoritma dengan dan tanpa Optimze Selection
Algoritma Performance (%) Performance +OS (%) Atribut Dominan Decision Tree 80.47 80.76 Jenis Sekolah Naive Bayes 74.64 80.76 Jenis Sekolah k-NN 76.09 80.76 Umur SVM 80.76 80.76 Jenis Sekolah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
Dari hasil perbandingan pengujian akurasi algoritma didapatkan algoritma SVM yang memiliki akurasi terbaik dalam mengklasifikasikan  minat  studi  pada  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STMIK  IKMI  Cirebon  dengan  nilai  80,76%. Sedangkan algoritma yang memiliki akurasi paling rendah adalah Naive Bayes dengan nilai 74,64%. Sedangkan dua algoritma lainnya memiliki tingkat akurasi berurutan yaitu  80,47%  untuk Decision Tree dan 76,09% untuk k-NN. Hasil akurasi untuk algoritma Decision Tree, Naive Bayes, dan k-NN mengalami peningkatan dengan menerapkan Operator Optimize Selection menjadi  80,76%.  Berbeda  dengan SVM yang  memiliki  niai  akurasi  yang  tetap  yakni 80,76% pada setiap model pengujian.
Pada hasil pengujian operator t-test , didapat hasil bahwasannya tidak ada nilai perbandingan yang lebih kecil dari  nilai  alpha  0.050.  Hal  ini  diartikan  bahwasannya  keempat  algoritma  yang  dikomparasi  memiliki  kinerja  yang sama-sama baik dan tidak memiliki nilai signifikan satu sama lain seperti ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil uji beda t-test

## 3.2 Analisa Atribut Dominan
Atribut “Jenis Sekolah” sebagai atribut dominan dapat digunakan untuk membuat grafik probabilitas jenis sekolah asal  mahasiswa  terhadap  minat  studi  seperti  pada  gambar  7.  Terlihat  bahwa  dari  setiap  jenis  sekolah  mahasiswa memiliki  probabilitas  tinggi  terhadap  program  studi  Teknik  informatika  dengan  probabilitas  tertinggi  dari  jenis sekolah PKBM dengan angka 89,47%. Adapun pada program studi Manajemen Informatika probabilitas tertinggi dari jenis sekolah SMAN dengan angka 17,16% dan pada program studi Komputerisasi Akuntansi probabilitas tertinggi dari jenis sekolah SMAS dengan angka 18,46%.
Gambar 7. Grafik Probabilitas Jenis Sekolah Terhadap Minat Studi
Hasil  pola  minat  studi  mahasiswa  pada  penelitian  ini  sekaligus  menjadi  gap  dengan  penelitian  sebelumnya [5][6][16], yakni pada penerapan operator Optimize Selection . Hasil pencarian atribut dominan ini digunakan untuk membuat pola minat studi mahasiswa baru di STMIK IKMI Cirebon. Pola yang dihasilkan ini dapat menjadi instrumen pembantu  dalam  melakukan  kebijakan-kebijakan  seperti  promosi  dan  konseling  bagi  mahasiswa  baru  yang  akan melanjutkan studi di STMIK IKMI Cirebon pada masa mendatang.

## 4. KESIMPULAN
Hasil eksperimen komparasi algoritma klasifikasi menggunakan optimize selection terhadap dataset minat Program Studi mahasiswa di STMIK IKMI Cirebon menghasilkan nilai akurasi dari algoritma Decision Tree sebesar 80,47%, Naive Bayes 74,64%, k-NN 76,09% dan SVM 80,76%. Nilai akurasi ini meningkat ketika diterapkan operator Optimize Selection terutama pada algoritma Naive Bayes yang meningkat dari 74,64%  menjadi 80,76% dan k-NN dari 76,09% menjadi 80,76%. Pada hasil pengujian bobot atribut didapatkan atribut dominan dalam proses klasifikasi Decision Tree , Naive Bayes , dan SVM adalah atribut “Jenis Sekolah”. Sedangkan pada algoritma k-NN yang menjadi atribut dominan adalah atribut “Umur”. Atribut dominan ini digunakan untuk membuat grafik probabilitas jenis sekolah asal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 606 − 613 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2160
mahasiswa  terhadap  minat  studi  yang  dapat  menjadi  instrumen  pembantu  dalam  melakukan  kebijakan-kebijakan seperti promosi dan konseling bagi mahasiswa baru yang akan melanjutkan studi di STMIK IKMI Cirebon pada masa mendatang.

## REFERENCES
[1] A. R. Pratama, Rio Rizki  Aryanto, and Lizda Iswari, “Studi  Komparasi Model  Klasifikasi Berbasis Pembelajaran Mesin untuk Sistem Rekomendasi Program Studi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 853–862, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3392.
[2] U. Enri, “PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN PROGRAM STUDI FAKULTAS ILMU KOMPUTER (Studi Kasus Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Tambun Utara),” J. Rekayasa Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[3] T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model  Algoritma SVM  dan PSO-SVM  (Studi Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 244–253, 2016, doi: 10.28932/jutisi.v2i2.476.
[4] R. Annisa, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung,” J.  Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
[5] I.  Hidayanti,  T.  B.  Kurniawan,  and  A.  Afriyudi,  “Perbandingan  Dan  Analisis  Metode  Klasifikasi  Untuk  Menentukan Konsentrasi Jurusan,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 16–21, 2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1067.
[6] O. Arifin and T. B. Sasongko, “Analisa perbandingan tingkat performansi metode support vector machine dan naïve bayes classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 1, pp. 67–72, 2018.
[7] R. T. Prasetio and E. Ripandi, “Optimasi Klasifikasi Jenis Hutan Menggunakan Deep Learning Berbasis Optimize Selection,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 100–106, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5176.
[8] Y. A. Wijaya, N. Suarna, Iin, R. Hamonangan, and R. Nining, “Comparison of machine learning algorithm for Santander dataset,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012032, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012032.
[9] A. M. Hilda, I. Rahmadi, A. R. Dzikrillah, and D. Mugisidi, “UHAMKA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFIER,” no. 6, pp. 1–6.
[10]  M. E. Lasulika, “Komparasi Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor Untuk Mengetahui Akurasi Tertinggi  Pada  Prediksi  Kelancaran  Pembayaran  Tv  Kabel,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  11–16,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i1.408.11-16.
[11]  G. A. Pradnyana, I. G. M. Darmawiguna, D. K. S. Suditresna Jaya, and A. Sasmita, “Performance analysis of support vector machines with polynomial kernel for sentiment polarity identification: A case study in lecturer’s performance questionnaire,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1810, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1810/1/012033.
[12]  S. A. Deni Gunawan, Dwiza Riana, Dian Ardiansyah, Fajar Akbar, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Dengan Algoritma Genetika Pada Analisis Sentimen Calon Gubernur,” vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[13]  H. Apriyani and K. Kurniati, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 1, no. 3, pp. 133–143, 2020, doi: 10.51519/journalita.volume1.isssue3.year2020.page133-143.
[14]  “Optimize Selection - RapidMiner Documentation.” https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/modeling/optimization/feature_selection/optimize_selection.html (accessed Jul. 22, 2022).
[15]  “T-Test - RapidMiner Documentation.” https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/validation/performance/significance_tests/t_test.html (accessed Jul. 23, 2022).
[16]  O. Nurdiawan, D. A. Kurnia, D. Solihudin, T. Hartati, and T. Suprapti, “Comparison of the K-Nearest Neighbor algorithm and the decision tree on moisture classification,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012031, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012031.