PREDIKSI KETEPATAN  KELULUSAN  MAHASISWA MENGGUNAKAN  METODE DECISION TREE  BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMATION (PSO)

## Arif Rakhman
Email  : arif@limamedia.net
D III Teknik Komputer Politeknik Harapan Bersama Tegal Jalan Mataram No. 9 Kota Tegal Telp (0283)  352000

## Abstrak
Tingkat penurunan kelulusan mahasiswa yang signifikan dan terus berkembang merupakan masalah yang  ada  pada  perguruan  tinggi.  Maka  dari  itu  pemantauan  atau  evaluasi  terhadap  kecenderungan mahasiswa lulus tepat waktu atau tidak menjadi sangat vital dan hal ini menjadi tugas bagi semua elemen yang  ada  di  institusi  perguruan  tinggi,  sehingga  pemaksimalan  kinerja  harus  dilakukan. Banyak  faktor yang  menyebabkan  ketidaktepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa  tersebut,  faktor-faktor  tersebut  dapat bersumber  dari  faktor  internal  dan  faktor  eksternal  .Banyak  penelitian  yang  menggunakan  metode decision  tree maupun classification  tree dalam  memprediksi  tentang  kelulusan  tetapi nilai akurasi yang dihasilkan  akurasinya  masih  kurang  tinggi.    Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  dua  model  yaitu Algoritma  Decision  Tree  dan  Algoritma  Decision  Tree  berbasis Particle  Swarm  Optimization  ( PSO) maka  hasil yang didapat adalah Algoritma  Decision Tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,57 % dan nilai  AUC  sebesar  0.942  dengan  tingkat  diagnosa Excellent  Classification ,  namun  setelah  dilakukan penambahan  yaitu  Algoritma  Decision  Tree  berbasis Particle Swarm Optimization nilai akurasi sebesar 97.19  %  dan nilai AUC sebesar 0.969 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification . Sehingga kedua metode  tersebut  memiliki  perbedaan  tingkat akurasi yaitu sebesar 0.62 dan perbedaan nilai AUC sebesar 0,027.
Kata  kunci: Kelulusan, Decision tree, Particle Swarm Optimization 1. Pendahuluan
Perkembangan  pendidikan  dewasa  ini semakin maju dan semakin bertambah pesat jumlahnya.  Pendidikan  adalah  usaha  sadar dan  terencana  untuk  mewujudkan  suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik  secara  aktif  mengembangkan  potensi dirinya  untuk  memiliki  kekuatan  spiritual, keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat,  bangsa,  dan  Negara  [ 1 ].
Pendidikan merupakan sarana untuk
mendapatkan  suatu  ilmu  atau  pengalaman yang  berguna  untuk  mengembangkan  otak bagi orang yang menempuhnya.
Salah  satu  jenjang  pendidikan  yang menjadi  persyaratan  dasar  dalam  mencari pekerjaan  adalah  perguruan  tinggi,  yang mana  perguruan tinggi akan mempersiapkan calon-calon  sarjana  yang  handal  dan mempunyai keterampilan dibidangnya. Banyak faktor yang menyebabkan ketidaktepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa tersebut, faktor-faktor tersebut dapat
bersumber  dari  faktor  internal  dan  faktor eksternal [ 2 ]. Untuk membantu dalam menemukan informasi-informasi berharga  itu  diperlukan  teknik data mining.  Data  mining adalah  teknik untuk  menemukan  dan  mendeskripsikan pola-pola  yang  ada  dalam  data  sebagai sebuah alat untuk membantu
menjelaskan  data  tersebut  dan  membuat prakiraan  dari  data itu  [ 3 ].
Perguruan  tinggi  saat  ini  dituntut untuk memiliki keunggulan bersaing dengan  memanfaatkan  semua  sumber daya  yang  dimiliki.  Selain  sumber  daya sarana,  prasarana,  dan  manusia,  sistem informasi  adalah  salah  satu  sumber  daya yang dapat
digunakan untuk meningkatkan  keunggulan  bersaing  [ 4 ]. Tingkat penurunan kelulusan mahasiswa  yang  signifikan  dan  terus berkembang  merupakan  sebuah  masalah yang  ada  pada  perguruan  tiggi.  Maka dari itu pemantauan atau evaluasi
terhadap kecenderungan mahasiswa lulus  tepat  waktu  atau  tidak  menjadi sangat  vital  dan  hal  ini  menjadi  tugas bagi  semua  elemen  yang  ada  di  institusi perguruan tinggi, sehingga pemaksimalan  kinerja  harus  dilakukan. Salah  satu  pemaksimalan  kinerja  yang dilakukan  adalah  pemantauan  kinerja yang melibatkan penilaian yang melayani peran penting dalam
menyediakan  informasi  yang  diarahkan untuk  membantu  mahasiswa,  guru  atau dosen, administrator, dan pembuat kebijakan  keputusan  [ 9 ].
Dalam melakukan penelitian ini
menggunakan  Metode  Decision  Tree  dan Decision  Tree  PSO  untuk  melakukan prediksi  terhadap  tingkat  kelulusan    tepat waktu  berdasarkan  pada  parameter  input yaitu;    Jenis  Kelamin,  Status Perkawinan , Status  Pekerjaan,  Indeks  Prestasi  Semester 1,  Indeks  Prestasi  semester  2,  Indeks
Prestasi semester 3, Indeks Prestasi semester
4.
Maka diperlukan sebuah prediksi kelulusan  mahasiswa  dengan  teknik  Data mining  menggunakan  algoritma  Decision Tree  dengan  Particle  Swarm  Optimation (PSO).
A. Pengertian Data Mining
Istilah  data  mining  memiliki  beberapa padanan  ,  seperti knowledge  discovery ataupun pattern  recognition .  Kedua  istilah tersebut  sebenarnya  memiliki  ketepatannya masing-masing,  istilah  knowledge  discovery atau penemuan pengetahuan tepat digunakan  karena  tujuan  utama  dari  data mining memang untuk mendapatkan pengetahuan  yang  tersembunyi  di  dalam bongkahan  data.  Istilah  pattern  recognizing atau  pengenalan  pola  pun  tepat  digunakan karena  pengetahuan  yang  hendak  digali memang  berbentuk  pola-pola  yang  mungkin juga masih perlu digali dari  dalam bongkahan  data  yang  tengah  dihadapi.  Bila dalam  penulisan  ini  digunakan  istilah  data mining  hal  ini  lebih  didasarkan  pada  lebih populernya  istilah  tersebut  dalam  kegiatan penggalian  pengetahuan  data.  Istilah  data mining  memiliki  hakikat  (  notion  )  sebagai disiplin  ilmu  yang  tujuan  utamanya  adalah untuk  menemukan  ,  menggali  ,  atau
menambang  pengetahuan  dari  data  atau informasi  yang  kita  miliki.  Kegiatan  inilah yang  menjadi  bidang  garapan  dari  disiplin ilmu  data mining  [ 14 ].
B. Algoritma  Decision Tree
Ada  beberapa  algoritma  yang  sering
digunakan dalam pembentukan pohon keputusan,  antara  lain:  ID3,  CART,  dan  C 4.5.    Algoritma  C  4.5  ini  adalah  algoritma pengembangan  dari  algoritma  ID3.  Data yang  digunakan  dalam  pohon  keputusan dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan atribut, dimana atribut menyatakan parameter sebagai kriteria dalam
pembentukan  pohon  keputusan.  Proses pohon  keputusan    yaitu  mengubah  bentuk tabel  menjadi  model  pohon  selanjutnya model  pohon  menjadi  rule,  dan  terakhir menyederhanakan rule.
Pada  umumnya  algoritma  Decision Tree  dalam  membangun  pohon  keputusan adalah sebagai berikut:
1) Memilih  atribut sebagai akar 2) Membuat  cabang  untuk  tiap  –  tiap nilai 3) Membagi kasus dalam cabang
4) Mengulangi  proses  untuk  tiap  cabang semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama.
Dalam  pemilihan  atribut  sebagai  akar berdasarkan  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut yang  ada.  Untuk  menghitung  nilai  gain dapat menggunakan rumus persamaan:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 |
|𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) Keterangan:
S :  himpunan  kasus A :  atribut n :  jumlah  partisi  atribut A |Si| :  jumlah  kasus pada partisi ke-i |S|
:  jumlah  kasus dalam S
Untuk nilai  entropi,  dengan persamaan:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (2.2) Keterangan: S :   himpunan  kasus A :   fitur n
:   jumlah  partisi  S
pi
:   proporsi  dari S i terhadap S
C. Algoritma  PSO Particle Swarm Optimimization (PSO) adalah algoritma pencarian berbasis
populasi  dan  diinisialisasi  dengan  populasi solusi acak yang disebut partikel   [ 20 ]. PSO merupakan  metode  pencarian  yang  berasal dari  penelitian  untuk  gerakan  sekelompok burung  atau  ikan.  Serupa  dengan  algoritma genetik  (GA),  PSO  melakukan  pencarian menggunakan populasi ( swarm ) dari individu  (partikel)  yang  akan  diperbaharui dari iterasi ke iterasi.
Untuk  PSO  dapat  diasumsikan  sebagai kelompok  burung  secara  acak  mencari makanan  disuatu  daerah.  Burung  tersebut tidak tahu dimana makanan tersebut berada, tapi mereka tahu sebarapa jauh makanan itu berada, jadi strategi terbaik untuk
menemukan makanan tersebut adalah dengan  mengikuti  burung yang terdekat dari makanan  tersebut    [ 20 ].  PSO  digunakan untuk memecahkan masalah optimasi.
Menemukan solusi yang optimal, masing-masing  partikel  bergerak  kearah posisi  yang  terbaik  sebelumnya  dan  posisi terbaik  secara  global.  Sebagai  contoh, partikel  ke-i  dinyatakan  sebagai: xi =  ( xi1, xi2,....xid )  dalam  ruang  d-dimensi.  Posisi terbaik  sebelumnya  dari  partikel  ke-i disimpan  dan  dinyatakan  sebagai pbesti = ( pbesti,1, pbesti,2,...pbesti,d ). Indeks
partikel  terbaik  diantara  semua  partikel dalam  kawanan  group  dinyatakan  sebagai gbestd.  Kecepatan  partikel  ke-i  dinyatakan sebagai: vi =  ( vi,1,vi,2,....vi,d ).  Modifikasi kecepatan  dan  posisi  tiap  partikel  dapat dihitung  menggunakan  kecepatan  saat  ini dan  jarak pbesti,d ke gbestd seperti ditunjukan  persamaan berikut: vi,d = w * vi,d + c1 * R * (pbesti,d - xi,d) + c2 * R * (gbestd - xi,d) (2.3) xid = xi,d + vi,d (2.4) Dimana: Vi,d = Kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i w = Faktor bobot inersia c1, c2 = Konstanta akeselerasi (learning  rate) R = Bilangan  random (0-1) xi,d =  Posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i pbesti =   Posisi  terbaik  sebelumnya dari partikel  ke-i
gbesti = Partikel terbaik  diantara semua partikel dalam satu kelompok  atau populasi n = Jumlah partikel dalam kelompok d = Dimensi Persamaan (2.3) menghitung kecepatan baru untuk  tiap  partikel (solusipotensial) berdasarkan pada kecepatan  sebelumnya  (Vi,m),  lokasi partikel  dimana  nilai  fitness  terbaik  telah dicapai  (pbest),  dan  lokasi  populasi global  (gbest  untuk  versi  global,  lbest untuk versi local) atau local neighborhood  pada  algoritma  versi  local dimana nilai fitness terbaik telah dicapai.  Persamaan  (2.4)  memperbaharui posisi  tiap  partikel  pada  ruang  solusi. Dua bilangan acak c1 dan c2 dibangkitkan  sendiri.  Penggunaan  berat inersia  w  telah  memberikan  performa yang  meningkat  pada  sejumlah  aplikasi. Hasil  dari  perhitungan  partikel  yaitu kecepatan partikel diantara interval
[0,1]. 2. Metode Penelitian Penelitian  ini  memakai  data  lulusan mahasiswa program DIII Politeknik Harapan Bersama Tegal,  data  yang
dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  antara  lain jumlah  data  eksperimen  300  data  dengan atribut  seperti    jenis  kelamin,  status pernikahan,  status  pekerjaan, IPS_1, IPS_2, IPS_3,  IPS_4.  Atribut–atribut  tersebut diambil dari data sistem akademik mahasiswa  Politeknik  Harapan  Bersama
Tegal.
Adapun  tahapan  proses  penelitian  yang akan dilakukan  adalah sebagai berikut:
3. Hasil dan Pembahasan A. Hasil  Pengujian  Model  Algoritma Decision Tree
Tabel  1 Confusion Matrix
Tabel  2 Nilai accuracy, recall dan precision
B. Hasil  Pengujian  Model  Algoritma
Decision Tree PSO
Tabel  3 Confusion Matrix
Tabel  4 Nilai accuracy, recall dan precision
C. Analisa Hasil Pengujian Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik evaluasi  menggunakan counfusion  matrix maupun  ROC curve terbukti  bahwa  hasil pengujian  algoritma  decision  tree  dengan PSO  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  algoritma  decision tree.  Nilai  akurasi  untuk  model  algoritma decision  tree  sebesar    96.67  %  dan  nilai akurasi  untuk  model  algoritma  Decision Tree  dengan PSO sebesar 97.67 % dengan selisih  akurasi      1  %,  dapat  dilihat  pada Tabel  dibawah ini  :
Tabel  5 selisih  akurasi
Untuk  evaluasi  menggunakan  ROC curve sehingga  menghasilkan  nilai  AUC ( Area Under Curve ) untuk model algoritma Decision  Tree  mengasilkan  nilai  0.951 dengan nilai diagnosa Excellent Classification ,  sedangkan  untuk  algoritma Decision Tree dengan PSO (Particle Swarm Optimization) menghasilkan  nilai  0.962 dengan nilai diagnose Excellent Classification .

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  optimasi  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  yang didapat pada model algoritma  Decision Tree dengan PSO adalah  97.67  % lebih baik jika dibandingkan dengan model algoritma Decision  Tree  yaitu  96.67  %.  Dari  hasil tersebut  didapatkan  selisih  antara  kedua model  yaitu  sebesar  1  %.  Sementara  untuk evalusai  menggunakan ROC curve untuk kedua  model  yaitu,  untuk  model  algoritma Decision  Tree  nilai AUC adalah  0.951 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification ,  dan  untuk  model  algoritma Decision  Tree  dengan PSO nilai AUC adalah  0.962  dengan  tingkat  diagnosa Excellent Classification, sehingga didapatkan  selisih  nilai AUC sebesar  0.011. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan  teknik  optimasi particle  swarm optimization dapat  meningkatkan  nilai akurasi pada algoritma  Decision Tree.
5. Daftar Pustaka
[1] Undang-undang sisdiknas . 2011.
[2]  I.  A.  Sri  Padmini,  "Analisis  Waktu Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Metode CHAID," e-Jurnal Matematika , vol. 1, no. 1, pp. 89-93, 2012.
[3]  I.  H.  Witten  and  E.  Frank, Data Mining . 2005.
[4]  N.  M.  Huda,  "Aplikasi  Data  Mining Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa," 2010.
[5]  M.  N.  Quadri  and  N.  V.  Kalyankar, "Drop Out Feature of Student Data for
Academic Performance Using Decision Tree  Techniques," Global  Journal  of Computer  Science  and  Technology , vol. 10, no. 2, p. 2, Apr. 2010. [6]  Depkumham, "Peraturan pemerintah RI
no 66 Tentang Perubahan  atas peraturan Pemerintah no 17 tahun 2010 tentang pengolahan dan penyelenggaraan pendidikan,"  2010.
[7]  H.  H.  Nawawi  and  H.  M.  Martini, Kebijakan  pendidikan  di  indonesia ditinjau dari sudut hukum . Gajah Mada
University  Press, 1994. [8]  T.  S.  Karamouzis  and A. Vrettos, "An Artificial Neural Network for Predicting Student Graduation Outcomes," Proceeding  of  World Congress on Engineering and
Computer Science , pp. 1-8, 2008.
[9]  E.  N.  Ogor,  "Student  Academic
Performance Monitoring and Evaluation Using Data Mining Techniques," in  fourth  Conggress  of Electronics, Robotics and Automotive Machanics. , p. 8, 2007.
[10] S.  T.  Hijazi  and  R.  Naqvi,  "Factors Affecting  Students’  Performance," Bangladesh  e-Journal  of  Sociology ,
vol. 3, no. 1, pp. 45-51,  Jan. 2006.
[11] D.  L.  Fithri  and  D.  Eko  ,  "Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,"
SNATIF , 2014.
[12]  M.  S.  Suhartinah  and  Ernastuti, "Graduation  Prediction  Of  Gunadarma University  Students  Using  Algorithm And  Naive  Bayes  DECISION  TREE Algorithm,"  2010.
[13] E.  Supriyadi  and  D.  I.  Sensuse,
"Optimasi  Algoritma  Support  Vector Machine  Dengan  Particle  Swarm Optimization Dalam Mendeteksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa," SNIT , 2015.
[14] S.  Susanto  and D. Suryadi, Pengantar Data Mining; Menggali Pen getahu an dari  Bongkahan  Data .  Andi  Offset,
2010.
[15] D. T. Larose, Discovering Kn owledge in  data  :  An  Introduction  to  Data Mining . 2005.
[16] M. W. Berry and M. Browne, Lecture notes in data mining . Singapore: world scientific,  2006.
[17] J. Han and M. Kamber , Data Mining
Concepts andTechniques . San
Francisco:  MofganKaufann  Publishers,
2006.
[18] O.  Maimon  and  L.  Rokach, Data Mining  and  Knowledge  Discovery Handbook . New york, USA: Springer, 2005.
[19] Kusrini  and  T.  Emha, Algoritma Data Mining .  Yogyakarta:  Andi  Offset, 2009.