## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 8 No. 2, Halaman: 109 - 117 Desember 2022

## KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JARINGAN
Petrisia Widyasari Sudarmadji 1 *, Nikson Fallo 2 , dan Yohanes Suban Peli 3 1,2,3 Politeknik Negeri Kupang 1,2,3 Jl. Adisucipto PO.BOX 139 Penfui – Kota Kupang - NTT
* E-mail: petrisia.pnk@gmail.com

## Abstrak
Tingkat  kelulusan  mahasiswa  dalam  suatu  institusi  pendidikan  sangatlah  penting  karena  selain  untuk  tetap menjaga  kredibilitas  institusi  tersebut,  tingkat  kelulusan  juga  berperan  dalam  menjaga  rasio  antara  mahasiwa dengan dosen agar tetap dalam takaran yang tepat. Untuk itu, informasi yang cepat, tepat, dan akurat tentang klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa akan sangat dibutuhkan pihak institusi sehingga dapat dijadikan strategi ataupun solusi yang tepat dalam upaya meningkatkan trend positif terkait tingkat kelulusan mahasiswa.  Jumlah kelulusan mahasiswa Program Studi Teknik Komputer dan  Jaringan pada Politeknik Negeri Kupang cenderung mengalami  penurunan  jumlah  wisudawan  setiap  tahun  sehingga  menjadi  polemik  internal.  Sedangkan  saat  ini sebuah  Perguruan  Tinggi  atau  Universitas  dituntut  untuk  selalu  memiliki  keunggulan  bersaing  dengan memanfaatkan  semua  sumber  daya  yang  dimilikinya.  Selain  sumber  daya  sarana,  prasarana,  dan  manusia, sistem informasi adalah salah satu sumber daya yang dapat digunakan untuk meningkatkan keunggulan bersaing. Salah satu disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data yang besar adalah Data Mining. Data mining adalah proses melakukan ekstraksi untuk mendapatkan informasi penting yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui, dari suatu data. Ada 5 peranan utama data  mining,  yaitu:  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi,  Klastering,  dan  Asosiasi.  Algoritma  yang  di  gunakan  pada penelitian  ini  lebih  dari  satu  model  sehingga  penulis    Mengkomparasi  Algoritma  Klasifikasi  Untuk  Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa,    serta  memining knowledge dari  dataset  kelulusan  mahasiswa  untuk  :  membandingkan algoritma  yang  paling  akurat  dalam  penentuan  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa.  Algoritma-  algoritma  yang digunakan  adalah Logistic  Regression,  Decision  Tree  Classifier,  KNeighbors  Classifier,  SVC,  Random  Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier dan GaussianNB .
Kata kunci : data mining, algoritma, kelulusan, klasifikasi, mahasiswa

## PENDAHULUAN
Mahasiswa  adalah  seseorang  yang  sedang dalam  proses  menimba  ilmu  ataupun  belajar dan  terdaftar  sedang  menjalani  pendidikan pada salah satu bentuk perguruan  tinggi yang terdiri dari akademik, politeknik, sekolah tinggi, institut dan universitas [9] . Menurut Siswoyo [13] mahasiswa dapat didefinisikan sebagai individu yang  sedang  menuntut  ilmu  di  tingkat perguruan  tinggi,  baik  negeri  maupun  swasta atau  lembaga  lain  yang  setingkat  dengan perguruan  tinggi.  Mahasiswa  di  nilai  memiliki tingkat  intelektualitas  yang  tinggi,  kecerdasan dalam  berpikir  dan  kerencanaan  dalam bertindak.  Berpikir  kritis  dan  bertindak  dengan cepat  dan  tepat  merupakan  sifat  yang cenderung melekat pada diri setiap mahasiswa, yang merupakan prinsip yang saling melengkapi.  Ciri  intelektualitas  ini  adalah kemampuan  mahasiswa  dalam  menghadapi masalah dan mencari pemecahan masalahnya secara lebih sistematis [2] .
Mengetahui tingkat kelulusan mahasiswa  dalam  suatu  institusi    pendidikan sangatlah penting. Selain untuk tetap menjaga kredibilitas  institusi  tersebut,  tingkat  kelulusan juga  berperan  dalam  menjaga  rasio  antara mahasiwa  dengan  dosen  agar  tetap  dalam takaran  yang  tepat.  Untuk  itu,  informasi  yang cepat,  tepat,  dan  akurat  tentang  klasifikasi tingkat  kelulusan  mahasiswa  akan  sangat dibutuhkan  supaya  pihak  institusi  dapat membuat  strategi  ataupun  solusi  yang  tepat agar  dapat  menjaga  bahkan  meningkatkan trend positif terkait tingkat kelulusan mahasiswa.  Demikian  juga  dengan  jumlah kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  Teknik Komputer dan Jaringan pada Politeknik Negeri Kupang, yang cenderung mengalami penurunan jumlah wisudawan setiap tahun. Hal ini menjadi polemik internal, oleh karena rasio jumlah  kelas  yang  banyak  tidak  sebanding dengan  jumlah  mahasiswa  yang  lulus  setiap tahun.  Sedangkan  saat  ini  sebuah  perguruan
tinggi  atau  Universitas  dituntut  untuk  selalu memiliki keunggulan bersaing dengan memanfaatkan  semua  sumber  daya  yang dimilikinya.  Selain  sumber  daya  sarana, prasarana,  dan  manusia,  sistem  informasi adalah  salah  satu  sumber  daya  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  keunggulan bersaing. Teknologi yang berkembang sampai saat ini pun membuat sebuah sistem informasi berperan  semakin  penting    dalam  menunjang kegiatan  operasional  sehari-hari  sekaligus menunjang  kegiatan  pengambilan  keputusan strategis.  Salah  satu  disiplin  ilmu  yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data  yang  besar  adalah  Data  Mining.  Data mining  adalah  proses  melakukan  ekstraksi untuk  mendapatkan  informasi  penting  yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui,  dari  suatu  data [15] .  Data  mining sering dianggap sebagai bagian dari Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu sebuah  proses  mencari  pengetahuan  yang bermanfaat  dari  data.  Selain  itu  data  mining juga dikenal dengan nama knowledge extraction, pattern analysis, information harvesting ,  dan Business  intelligence .  Ada  5 peranan  utama  data  mining,  yaitu:  Estimasi, Prediksi,  Klasifikasi,  Klastering,  dan  Asosiasi.
Algoritma  data  mining  yang  sering  digunakan dalam  klasifikasi  diantaranya  adalah Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, C4.5, ID3, CART,
Linear
Discriminant
Analysis, Logistic
Regression , dan lain-lain.
Pada penelitian ini, akan di formulasikan menggunakan algoritma Logistic Regression, Decision Tree Classifier, KNeighbors  Classifier,  SVC,  Random  Forest Classifier,  Gradient  Boosting  Classifier dan GaussianNB . Hal ini didasarkan pada beberapa alasan, yaitu: Selain ketujuh algoritma tersebut sama-sama  mudah  di  implementasikan  dan sama-sama dapat memberikan hasil yang baik dalam  kasus  klasifikasi,  ketujuh  algoritma tersebut juga mempunyai beberapa keunggulan  masing-masing,  misalnya Logistic Regression merupakan  algoritma  klasifikasi pohon keputusan yang efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik [8] .
Algoritma GaussianNB , [8] menjelaskan  bahwa  algoritma  ini  hanya membutuhkan  satu  kali  scan  data  training. Sedangkan algoritma Random Forest Classifier , didasarkan pada pernyataan [3] yang menyebutkan bahwa algoritma Random Forest Classifier dapat mengatasi data training dalam jumlah  sangat  besar  secara  efisien  dan merupakan metode yang efektif dalam mengestimasi  missing  data.  Merujuk  atas
uraian permasalahan di atas, maka pendekatan yang  di  gunakan  pada  penelitian  ini  untuk mendapatkan  model  algoritma  yang  paling baik,  maka  penulis  membandingkan  tujuh algoritma di atas dengan menggunakan dataset yang  sama  serta  perlakuan  yang  sama  pada dataset tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk : membandingkan  algoritma  yang  paling  akurat dalam penentuan klasifikasi kelulusan mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Komputer dan  Jaringan.  Algoritma-  algoritma  yang digunakan adalah Logistic Regression, Decision Tree Classifier, KNeighbors Classifier, SVC,  Random  Forest  Classifier,  Gradient Boosting  Classifier dan GaussianNB .  Urgensi penelitian :
1. Dengan hasil yang akurat, memberikan kontribusi  keilmuan  pada  penelitian bidang  klasifikasi  data  mining  bahwa model  algoritma  ini  dapat  digunakan untuk menentukan klasifikasi kelulusan mahasiswa.
2. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  masukkan  atas  teori pemodelan Logistic Regression,
Decision  Tree  Classifier,  KNeighbors Classifier,  SVC,  Random  Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier dan GaussianNB, khususnya  untuk penelitian  yang  berhubungan  dengan penelitian di bidang klasifikasi.
3. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan  untuk  membantu  para stakeholder institusi pendidikan (  Politeknik  Negeri  Kupang  )  dalam mengambil  keputusan  atau  strategi yang  nantinya  akan  dipakai  untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswanya.

## METODE PENELITIAN
Beberapa peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian  tentang  algoritma  klasifikasi    yaitu  : Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Gede Suwardika  ,  I  Ketut  Putu  Suniantara,  pada Jurnal Barekeng – Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, Vol.13, No.3, Desember 2019 dengan judul “Analisis Random Forest Pada Klasifikasi
Cart Ketidaktepatan Waktu
Kelulusan
Mahasiswa Universitas Terbuka” [6] ;  Penelitian yang di lakukan oleh Sarah Novia Hermawanti dkk, pada Jurnal Ilmiah Santika, Vol.9 No.1 Juni 2019  dengan  judul  “  Implementasi  Algoritma C4.5  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu (Studi kasus : Program Studi Teknik Informatika)” [11] ;  Penelitian  yang  di  lakukan oleh Tias Mugi Rahayu dkk, pada Jurnal Media

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Program
Studi Teknik Komputer Jaringan
Sudarmadji*, Fallo 2 , dan Peli 3 111
Bina Ilmiah , Vol.15 No.10  Mei  2021 dengan judul  “Klasifikasi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Metode Naive  Bayes ” [14] . Penelitian-penelitian sejenis tentang klasifikasi maupun prediksi kelulusan mahasiswa di atas, berbeda  dengan  penelitian  yang  di  ajukan. Penelitian-penelitian tersebut rata-rata menggunakan  satu  metode  algoritma,  namun pada  penelitian  yang  diajukan  penulis  adalah menggunakan  formulasi  tujuh  jenis  algoritma (komparasi) yang selanjutnya akan membandingkan  algoritma  yang  paling  akurat dalam penentuan klasifikasi kelulusan mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Komputer dan  Jaringan  di  Politeknik  Negeri  Kupang. Adapun  tahapan  penelitian  di  gambarkan dalam bentuk peta jalan penelitian :
Gambar 1. Peta Jalan Penelitian

## Data Mining :
Data  mining  adalah  analisa  terhadap data  untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas serta  menyimpulkannya  yang  belum  diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna  bagi  pemilik  data  tersebut.  Data mining  adalah  metoda  yang  digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  prediktif  tersembunyi pada  database,  ini  adalah  teknologi  yang sangan potensial bagi perusahaan yang sangat potensial bagi perusahaan dalam memberdayakan data warehouse . Secara garis besar,data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama, yaitu: 1. Deskriptive mining , yaitu proses untuk menemukan  karakteristik  penting  dari data dalam satu basis data. Teknik data mining  yang  termasuk descriptive mining adalah clustering,  asosiation , dan sequential mining . 2. Predictive , yaitu proses untuk menemukan  pola  dari  data  dengan menggunakan  beberapa  variabel  lain di masa depan.Salah satu teknik yang terdapat  dalam predictive  mining adalah  klasifikasi.  Secara  sederhana
data  mining  biasa  dikatakan  sebagai proses  penyaring  atau  “menambang” pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang besar.  Istilah  lain  untuk  data  mining adalah Knowledge  Discovery  in Database [4] .
Terdapat  lima  peranan  utama  data  mining, mengacu pada Larose [10] , lima peranan tersebut yaitu : 1. Fungsi estimasi ( estimation ) :
Fungi  estimasi  adalah  fungsi  untuk memperkirakan  suatu  hal  yang  sudah ada  datanya.  Fungsi  estimasi  terdiri dari  dua  cara  yaitu  Estimasi  Titik  dan Estimasi Selang Kepercayaan.
2.  Fungsi prediksi ( prediction ) : Fungsi prediksi adalah memperkirakan hasil  dari  hal  yang  belum  diketahui, untuk  mendapatkan  hal  baru  yang akan muncul selanjutnya. Cara memprediksi  dalam  fungsi  ini  adalah Regresi Linier.
3.  Fungsi klasifikasi ( classification ) :
Fungsi klasifikasi atau menggolongkan suatu data. Cara yang digunakan terdiri dari  algoritma Mean  Vector ,  algoritma K-nearset Neighbor, algoritma ID3 dan algoritma C4.5
4. Fungsi pengelompokan ( cluster ) Fungsi  pengelompokan,  data  yang dikelompokan  disebut  objek  catatan yang memiliki kemiripan atribut kemudian dikelompokan pada kelompok  yang  berbeda.  Algoritma yang   digunakan  adalah  algoritma Hirarchical Clustering ,  algoritma Partitional Clustering ,  algoritma Single Linkage ,  algoritma Complete Linkage , algoritma Average Linkage ,  algoritma K-Means dan lain-lain
5. Fungsi asosiasi ( association ) :
Fungsi asosiasi adalah untuk
menemukan
aturan asosiasi ( association rule ) yang mampu
mengidentifikasi item-item yang menjadi objek. Algoritma yang digunakan adalah algoritma Generalized Association Rule, Quantitative Association Rule, asynchronous Parallel Mining .
Gambar 2. Taksonomi Peranan Data Mining ( sumber : Gorunescu, 2011)

## Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menempatkan obyek atau konsep tertentu kedalam satu set kategori, berdasarkan  sifat  obyek  atau  konsep  yang bersangkutan [7] . Dalam klasifikasi terdapat dua pekerjaan  utama  yang  dilakukan:  pertama, pembangunan  model  sebagai prototype untuk disimpan sebagai memori. Kedua, penggunaan model tersebut untuk melakukan pengenalan/klasifikasi/prediksi pada suatu objek  data  lain  agar  diketahui  di  kelas  mana objek  data  tersebut  berada.  Proses  klasifikasi didasarkan pada komponen [7] : 1. Kelas ( Class ) Variabel  dependen  dari  model  yang merupakan  kategori  variabel  yang mewakili  label-label  yang  diletakkan pada  obyek  setelah  pengklasifikasian. Contoh:  kelas  bintang,  kelas  gempa bumi
2. Prediktor ( Predictor )
Variabel  independen  dari  model  yang diwakili  oleh  karakteristik  atau  atribut dari data yang
diklasifikasikan berdasarkan  klasifikasi  yang  dibuat. Contoh: tekanan darah, status perkawinan, musim
3. Dataset Pelatihan ( Training Dataset ) Merupakan  dataset  yang  berisi  dua komponen nilai yang digunakan untuk pelatihan  mengenali  model  yang sesuai  dengan  kelasnya,  berdasarkan predictor  yang  ada.  Contoh: database penelitian  gempa,  database  badai, database pelanggan supermarket
4. Database
Pengujian ( Testing Database )  Merupakan  dataset  baru yang  akan  diklasifikasikan  oleh  model yang dibangun sehingga dapat dievaluasi  hasil  akurasi  klasifikasi tersebut.

## Algoritma Regresi C4.5
Salah satu metode klasifikasi yang melibatkan konstruksi  pohon keputusan,  koleksi  node keputusan,  terhubung  oleh  cabang-cabang, memperpanjang  ke  bawah  dari  simpul  akar sampai  berakhir  di  node  daun. Dimulai  dari node  root,  yang  oleh  konvensi  ditempatkan dibagian  atas  dari diagram  pohon  keputusan, atribut  diuji  pada  node  keputusan,  dengan setiap  hasil    yang  mungkin  menghasilkan cabang. Setiap cabang kemudian mengarah ke
node  lain  baik  keputusan  atau  ke  node  daun untuk  mengakhiri.  Algoritma  C4.5  dan  pohon keputusan  ( decision  tree )  merupakan  dua mode  yang  tidak  terpisahkan,  karena  untuk membangun sebuah pohon keputusan, dibutuhkan  algoritma  C4.5.  Decision  Tree merupakan  algoritma  pengklasifikasian  yang sering digunakan dan mempunyai struktur yang sederhana dan mudah untuk diinterpretasikan). Pohon  yang  terbentuk  menyerupai  pohon terbalik,  dimana  akar  ( root )  berada  di  bagian paling  atas  dan  daun  ( leaf )  berada  di  bagian paling  bawah.  Tahapan  dalam  membuat sebuah  pohon  keputusan  dengan  algoritma C4.5 [10] yaitu:
1. Mempersiapkan  data  training,  data training  biasanya  diambil  dari  data histori yang pernah terjadi sebelumnya atau disebut data masa lalu dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung total entropy sebelum atau dicari masing-masing entropy class H(T) = - ∑ Pj log2 (Pj)
Keterangan:
H = Himpunan kasus T = Atribut Pj = Proporsi dari Hj terhadap H
3.  Hitung  nilai  Gain  dengan  information gain dengan rata-rata:
Gain Average = H(T) - Hsaving(T) Keterangan: H(T) = Total Entropy
Hsaving(T)  =  Total  Gain  information untuk masing-masing atribut
4.  Ulangi  langkah  ke  2  dan  ke  3  hingga semua tupel terpartisi.
Proses  partisi  pohon  keputusan  akan berhenti disaat:
a. Semua  tupel  dalam  node  N mendapatkan kelas yang sama
b. Tidak  ada  atribut  di  dalam  tupel yang dipartisi lagi
c. Tidak  ada  tupel  di  dalam  cabang yang kosong
Naive Bayes Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas. Algoritma ini memanfaatkan metode probabilitas dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes, yaitu memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Algoritma  pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah pengklasifikasi  yang  berdasarkan  probabilitas bersyarat  pada  teorema  Bayes [1] .  Cara  kerja metode  pengklasifikasi  Naive  Bayes  dapat diurutkan seperti langkah-langkah berikut [8] :
1. Diketahui  D  adalah  dataset  training

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Program
Studi Teknik Komputer Jaringan
Sudarmadji*, Fallo 2 , dan Peli 3 113
yang terdiri dari sekumpulan baris data dan  label  kelasnya.  Setiap  baris memiliki  n  dimensi  vektor  atribut, X = (x1,x2,...xn  ),  menggambarkan  n pengukuran  dibuat  atas  baris  dari  n atribut, masing-masing sebagai berikut, A1, A2,...An.
2. Terdapat  m  kelas,  C1,  C2,...Cm memberikan sampel X , pengklasifikasi akan  memprediksi  bahwa X termasuk kelas  yang  memiliki  probabilitas posteriori,  dikondisikan  pada X .
Dimana X diperkirakan  memiliki  kelas Ci jika dan hanya jika: P(C i | X ) > P(C j | X )untuk1 ≤ j ≤ 𝑚, 𝑗 ≠ 𝑖
Dengan  demikian  ditemukan  kelas yang maksimal P(C i | X ). Kelas C i untuk setiap  P(C i | X )  yang  dimaksimalkan disebut  hipotesisposteriori  maksimum. Persamaan teorema bayes:
P(C i | X )= P( X | C i ) P(C i ) P( X )
Dengan:
P (C i | X ) = Probabilitas hipotesis kelas C i berdasarkan kondisi X P ( X | C i ) =   Probabilitas data X berdasarkan kondisi pada kelas C i P (C i ) =      Probabilitas  awal kelas C i P ( X ) =      Probabilitas  awal data X
3. P ( X ) adalah sama untuk semua kelas, hanya  P  ( X |  C i )  P(C i )  yang  perlu dimaksimalkan.  Jika  kelas  apriori probabilitas,  P(Ci)  tidak  diketahui, maka  umumnya  diasumsikan  seperti ini P (C i ) = P (C2) = ... = P (Cm) maka dari itu akan memaksimalkan P ( X | C i ). Tapi  sebaliknya  akan  memaksimalkan P  ( X |  C i )  P  (C i ).  Dapat  diperhatikan bahwa kelas probabilitas apriori dapat diperkirakan dengan P(C i )= |C i ,D| / |D|, dimana  |C i ,D|  merupakan  jumlah pelatihan  rangkap  dari  kelas  C i di dalam D.
4. Dataset  dengan  banyak  atribut,  akan menjadi perhitungan yang mahal untuk menghitung  P( X |  C i ).  Dalam  rangka untuk  mengurangi  perhitungan  dalam mengevaluasi  P( X |  C i ).  Pada  asumsi naive bahwa kelas independen bersyarat  dibuat.  Ini  menganggap bahwa nilai-nilai atribut yang independen  bersyarat  satu  sama  lain diberikan  pada  kelas  sampel.  Secara
matematis  berarti  bahwa:  Dataset dengan  banyak  atribut,  akan  menjadi perhitungan yang mahal untuk menghitung  P( X |  C i ).  Dalam  rangka untuk  mengurangi  perhitungan  dalam mengevaluasi  P( X |  C i ).  Pada  asumsi naive bahwa kelas independen bersyarat  dibuat.  Ini  menganggap bahwa nilai-nilai atribut yang independen  bersyarat  satu  sama  lain diberikan  pada  kelas  sampel.  Secara matematis berarti bahwa:
P( X | C i ) = 𝛱 𝑛 k=1 P( X k | C i ) = P ( x 1 | C i ) x P (X 2 | C i )…n
5. Untuk memprediksi label kelas X , P( X | C i )  P(C i )  merupakan  evaluasi  dari setiap kelas C i . Pengklasifikasi memprediksi  bahwa  label  kelas X adalah C i jika dan hanya jika :
P( X | C i ) P(C i ) > P( X | C j ) untuk1 ≤ j ≤ 𝑚, 𝑗 ≠ 𝑖 Random Forest Random  Forest merupakan  pengembangan dari Decision  Tree ,  dimana setiap Decision Tree telah  dilakukan  training  menggunakan sampel individu dan setiap atribut dipecah pada tree  yang  dipilih  antara  atribut  subset  yang bersifat acak.  Dan  pada  proses  klasifikasi, individunya  didasarkan  pada  vote  dari  suara terbanyak  pada  kumpulan  populasi tree . Random  forest adalah  pengembangan  dari metode CART ,  yaitu  dengan menerapkan metode bootstrap  aggregating  (bagging) dan random feature selection [3] . Dalam penelitiannya,  Breiman  telah  menunjukkan beberapa  kelebihan random  forest antara  lain dapat  menghasilkan  error  yang  lebih rendah, memberikan hasil yang bagus dalam klasifikasi, dapat  mengatasi  data training  dalam  jumlah sangat besar secara efisien, dan metode yang efektif  untuk mengestimasi missing data. Dalam random forest, banyak pohon ditumbuhkan sehingga terbentuk hutan ( forest ), kemudian  analisis  dilakukan  pada  kumpulan pohon tersebut.

## Desain Penelitian
Penelitian  adalah  usaha  mencari melalui proses yang metodis untuk menambahkan  pengetahuan  itu  sendiri  dan dengan yang lainnya, oleh penemuan fakta dan wawasan tidak biasa [5] . Untuk dapat menemukan fakta atau pengetahuan dari data, dibutuhkan suatu usaha ekstraksi yang disebut dengan data mining. Ekstraksi dilakukan untuk mendapatkan  informasi  penting  yang  sifatnya implisit  dan  sebelumnya  tidak  diketahui  dari suatu  data.  Menurut  Dawson  dalam  Setiyorini et  al,  terdapat  beberapa  metode  penelitian yang  dapat  dipakai  untuk  mengatasi  masalah penelitian  yaitu action  research,  experiment, case study dan survey [12] . Dalam penelitian ini, metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode penelitian eksperimen dengan tahapan seperti diagram berikut :

## Gambar 3. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Data yang di  gunakan pada  penelitian ini  merupakan  data  sekunder  yang  di  peroleh dari  Bagian  Akademik –  Politeknik  Negeri Kupang.  Data  yang  peneliti  ambil  merupakan data  kelulusan  mahasiswa  yang  terdiri  dari  9 atribut yaitu : ip1,ip2, ip3, ip4, ip5, ip6, ipk, lama semester  dan  outc ome “tepat” dengan  label 0 adalah  lulus  tidak  tepat  waktu  dan  1  adalah lulus tepat waktu.

## Pengolahan Data Awal
Tahapan selanjutnya adalah pengolahan data awal, setelah data terkumpul maka  diperlukan  preprocessing  data  terlebih dulu.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membersihkan dataset  yang  sudah  ada  dari  data-data  yang tidak  perlu.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  masih  ditemukan  mempunyai missing value yang harus diperlakukan secara khusus.  Adapun  penanganan missing  value menurut [8] adalah:
1. Mengabaikan tuple yang berisi missing value
2. Mengganti missing  value secara manual
3. Mengganti missing  value dengan konstanta global (misal “ unknown ” atau “∞”)
4. Mengganti missing  value dengan  nilai mean atau median dari atribut
5. Mengganti missing  value dengan  nilai mean atau median dari semua sampel
6. Mengganti missing value dengan nilai kemungkinan terbanyak dari dataset
Pada  penelitian  ini,  perlakuan  khusus yang diberikan untuk menangani missing value adalah dengan memberikan nilai rata-rata dari atribut. Teknik ini dapat diterapkan untuk atribut yang mempunyai nilai numerik.

## Pengujian Model
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis komparasi menggunakan tujuh metode klasifikasi  data  mining.  Algoritma  yang  akan digunakan adalah Logistic Regression, Decision Tree Classifier, KNeighbors Classifier, SVC,  Random  Forest  Classifier,  Gradient Boosting  Classifier dan GaussianNB .  Setelah diolah  dan  menghasilkan  model,  selanjutnya terhadap model yang sudah dihasilkan tersebut dilakukan pengujian menghitung akurasi dengan  perbandingan antara data testing dan data training 20 : 80 dan mengulang pengujian tersebut beberapa kali.

## Evaluasi dan Validasi Hasil
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi  dan  validasi  hasil  pengujian  model tersebut  dengan  menggunakan confussion matrix,    ROC dan AUC . Confussion  matrix adalah  alat  (tools)  visualisasi  yang  biasa digunakan  untuk  menganalisis  seberapa  baik kualitas  pengklasifikasi  dapat  mengenali  data dari  kelas  yang  berbeda [8] .  Sedangkan  kurva ROC adalah ukuran numerik untuk membedakan kinerja model, dan menunjukkan seberapa  sukses  dan  benar  peringkat  model dengan  memisahkan  pengamatan  positif  dan negatif.  Selanjutnya  setiap  hasil  akurasi  dan AUC dari  metode  tujuh  algoritma  tersebut dibandingkan  sehingga  diperoleh  model  dari

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Program
Studi Teknik Komputer Jaringan
Sudarmadji*, Fallo 2 , dan Peli 3 115
metode  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  yang tertinggi.

## Rencana Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  akan  di  lakukan dengan analisis uji klasifikasi, yaitu membandingkan  hasil  klasifikasi  yang  di berikan  oleh  analisis  metode  komparasi algoritma data mining, dengan klasifikasi yang di  berikan  secara  manual  (hasil  olah  data Bagian Akademik – Politeknik Negeri Kupang).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persiapan dataset
Pengambilan  dataset  pada  penelitian  ini, berasal  dari  bagian  Akademik –  Politeknik Negeri  Kupang.  Data  yang  di  ambil  adalah indeks prestasi mahasiswa semester 1 sampai semester  6,  indeks  prestasi  kumulatif  (ipk), lama semester yang di lalui mahasiswa hingga lulus  dan  status  kelulusan  mahasiswa  (tepat atau  tidak  tepat).  Data  mahasiswa  yang  di ambil  adalah  data  mahasiswa  Program  Studi Teknik  Komputer  dan  Jaringan –  Angkatan tahun  2017,  2018  dan  2019.  Selanjutnya dataset  di  import  pada  framework  Anconda Jupyter  Notebook  serta  mengimport  libraries yang  perlukan  dalam  proses  klasifikasi  data seperti di bawah ini :
Gambar 4. Proses Klasifikasi Data
Selanjutnya  adalah  proses  membaca  10  data teratas  dari  dataset  yang  sudah  di  import. Selanjutnya  melihat  jumlah  data  dan  kolom pada dataset yang sudah di import dalam entuk dimensi  data.  Dengan  tag  shape,  maka terkonfirmasi dataset berjumlah 1687 baris dan 9  kolom.  Setelah  itu,  di  lanjutkan  dengan melihat  statistika  dasar  setiap  kolom,  karena dengan melihat statistika dasar maka kita bisa mendeteksi  data  yang  tidak  wajar/ missing value .  Dan  terlihat  jelas  bahwa  ada  beberapa data  missing value pada  atribut  ipk  dan  lama
semester . Gambar 5. Load 10 Data Teratas
Untuk  melihat  informasi  tersembunyi  pada dataset yang ada, maka dataset bisa di explore terlebih  dahulu  sebelum  di  bersihkan.    Dari proses explore di ketahui komposisi porsentase mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu  sebanyak 92,89% dan porsentase mahasiswa yang lulus
tepat waktu sebanyak 7,11%.
Gambar 6. Porsentase Kelulusan Mahasiswa
Selanjutnya,  kita  akan  melihat  korelasi  antar atribut  “lama  semester”  dan  “tepat”  melalui visualisasi seaborn seperti di bawah ini :
Gambar 7. Visualisasi Seaborn

## Data Preparation
Pada  deskripsi  data  menggunakan  statistika dasar, terdapat 1 kolom yang mempunyai nilai 0, yaitu IPK dan lama semester. Kolom tersebut tidak dihapus karena dalam dunia pendidikan, faktor-faktor  tersebut  mempunyai  korelasi dengan kelulusan mahasiswa. Oleh karena itu, data 0 pada tiap kolom akan diisi dengan nilai mean  dan  median.  Median  digunakan  untuk data yang mempunyai std besar.
Gambar 8. Deskripsi Data
Setelah  memformulasi  imputasi  pada  kolom atribut  ipk  dan  lama  semester,  dilanjutkan dengan  mengecek  apakah  masih  ada  kolom yang missing value/berisi nilai NaN dengan tag isnull.  Setelah  semua  kolom  atribut  terisi nilainya maka baru akan menjadi dataset yang siap  di  eksekusi  menggunakan  model  yang  di tentukan.

## Modelling
Selanjutnya  adalah  membagi features dan target  ( outcome )  untuk sample  train dan test (80/20),  untuk  mendapatkan  akurasi  prediksi kelulusan mahasiswa dengan memilih features inputan dengan korelasi yang lebih tinggi.
Gambar 9. Modelling
Terlihat,  bahwa  akurasi  algoritma  Logistic regression sebesar 75%, SVC 78%, KNeighbors Classifier 77%, GaussianNB 75%, Decision  Tree  66%,  Random  Forest  75%  dan Gradient Boosting 81%.
Gambar 10. Akurasi Semua Model
Gambar 11. ROC dan AUC

## Gambar 12. ROC Curve For Outcome 1
Gambar 13. Mengubah Tracehold
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan, dengan  membandingkan  akurasi  dan ROC , GradientBoostingClassifier merupakan  model terbaik untuk memprediksi kelulusan mahasiswa  tepat  waktu.  Setelah  mengubah parameter  referensi  yang  berkorelasi  kuat dengan  status  tepat  waktu,  akurasi  prediksi model  yang  digunakan  menjadi  naik.  Akurasi prediksi model GradientBoostingClassifier

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Program
Studi Teknik Komputer Jaringan
Sudarmadji*, Fallo 2 , dan Peli 3 117
mencapai  0.81%.  Pada    tahap  akhir  adalah mengukur  tingkat  akurasi.  Dan  hasil  yang  di dapatkan  antara  0.81  persen.  Berdasarkan hasil  pengukuran  tersebut,  maka  dapat  di simpulkan  bahwa  hasil  prediksi    kelulusan mahasiswa  termasuk  dalam  klasifikasi  baik ( good classification ).

## PENUTUP
Implementasi  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa, menghasilkan  akurasi  sebesar  81  %,  dan termasuk dalam klasifikasi baik ( good classification )
dan
algoritma GradientBoostingClassfier merupakan  model terbaik  di  antara  6  model  klasifikasi  lainnya untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada Politeknik
Negeri Kupang sebagai penyandang dana dan berkontribusi pada pengambilan data penelitian, serta Pusat Penelitian dan Pengabdian  Masyarakat  (P3M)  Politeknik Negeri Kupang dengan no kontrak penelitian : Nomor  66f/PL23.PPK.2/  PL/2022,  Tanggal  24 Mei 2022

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anggarwal, Charu C, “ Data Mining: The
Textbook”,  New York: Springer, 2015
[2] Azwar,  S,  “Penyusunan  Skala  Psikologi”,
Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2004
[3] Breiman, L, “Bagging Predictors. Machine Learning”,  1996
[4] Darmi,  Y.,  &  Setiawan,  A,  “Penerapan
Metode  Clustering K-Means” ,  (2016)
[5] Dawson, C. W, “Projects in Computing and Information  Systems  a  student’s  guide”, Harlow,  UK: Addison-Wesley, 2009
[6] Gede Suwardika , I Ketut Putu Suniantara, “Analisis Random Forest Pada Klasifikasi
Cart Ketidaktepatan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa Universitas Terbuka”, Jurnal   Barekeng – Jurnal Ilmu Matematika dan   Terapan,  Vol.13,  No.3, Desember 2019 [7] Gorunescu,  Florin,  “  Data  Mining:
Concepts,
Models,
and
Techniques” ,  Verlag
Berlin Heidelberg: Springer, 2011
[8] Han,  J.,  &  Kamber.,  &  Pei,  J,  “  Data Mining   Consepts  and  Techniques”,    San Fransisco: Morgan Kauffman, 2012 [9]
Hartaji,  Damar  A,  “Motivasi  Berprestasi
Pada Mahasiswa yang  Berkuliah Dengan Jurusan   Pilihan   Orangtua”, Fakultas Psikologi Universitas Gunadarma (tidak diterbitkan), 2012
[10] Larose, D. T, “ Discovering Knowledge in Data”,    New Jersey: John Willey & Sons,
Inc, 2005
[11] Sarah  Novia  Hermawanti  dkk,  “
Implementasi Algoritma  C4.5  Untuk Prediksi Kelulusan Tepat   Waktu (Studi kasus : Program Studi Teknik Informatika)”  ,  Jurnal  Ilmiah  Santika, Vol.9 No.1 Juni 2019 [12] Setiyorini, T., “Penerapan Metode Bagging untuk   Mengurangi  Data  Noise  pada Neural Network untuk Estimasi  Kuat
Tekan  Beton”,  Journal  of  Intelligent
Systems, Vol. 1, No. 1, February 2015
[13] Siswoyo,  Dwi,  “Ilmu  Pendidikan”, Yogyakarta: UNY Press, 2007 [14] Tias Mugi Rahayu  dkk,“Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes” , Jurnal  Media  Bina  Ilmiah ,Vol.15   No.10  Mei  2021 [15] Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A, “Data   Mining: Practical Machine Learning and Tools”,   Burlington: Morgan Kaufmann Publisher, 2011