## PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK  PREDIKSI NILAI DAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA DENGAN  ALGORITMA C4.5, NAÏVE BAYES, KNN, DAN SVM
Sri Widaningsih Universitas Suryakancana sriwida@unsur.ac.id
Abstrak -  Kelulusan mahasiswa  merupakan salah satu hal yang harus diperhatikan karena  termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal suatu perguruan tinggi. Program Studi Teknik Informatika merupakan salah satu prodi yang ada di Universitas Suryakancana. Untuk kelulusan terdapat standar yang akan dicapai oleh prodi yaitu  waktu  studi  yaitu  empat  tahun  dan  IPK  minimal  3,00.  Untuk  dapat  mencapai  mutu  lulusan  tersebut dibutuhkan suatu prediksi tingkat kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan  studi  sehingga  dapat  dilakukan  langkah  antisipasi  dari  awal  sehingga  dapat  menanggulangi terjadinya permasalahan dalam bidang akademik. Untuk memprediksi tingkat kelulusan dan IPK standar tersebut digunakan metode data mining dengan fungsi klasifikasi. Metodologi penerapan data mining ini menggunakan tahapan Discovery Knowledge of Databases (KDD)  dimulai dari tahap selecting, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation/interpretation. Teknik yang akan digunakan untuk model data mining klasifikasi ini terdiri  dari  empat  algoritma  yaitu  C4.5, Support  vector  machine (SVM), k-nearest  neigbor (kNN,)  dan Naïve Bayes .  Metoda  klasifikasi  terdiri  dari  variabel-variabel  prediktor  dan  satu  variabel  target.  Variabel-variabel prediktor terdiri dari jenis kelamin dan indeks prestasi dari semester 3 hingga 6. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengolah data yaitu software Rapid Miner . Hasil akhir dari keempat algoritma tersebut diperoleh bahwa algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma terbaik untuk memprediksi kelulusan mahasiswa yang tepat waktu dan IPK ≥ 3 dengan nilai accuracy  ( 76,79%), error (23,17%) , dan AUC (0,850).
Kata kunci : kelulusan, data mining , klasifikasi, naïve bayes, kNN, SVM, C4.5
Abstract - Graduate  students  is  one  factor  that  must  be  considered  because  it  is  included  in  the  Quality Assurance  Standards.  The  Informatic  Engineering  Department  is  one  of  the  department  at  Suryakancana University. For the graduate standard that will be approved by the department, time period graduation is four years and a minimum GPA of 3.00. To achieve the required level of success, the predetermined standard level must be set for students to be anticipated from the start so they can overcome problems in the academic field. To predict the graduation rate and GPA standard the data mining method is used with the classification function. This  data  mining  implementation  methodology  uses  the  stages  of  Discovery  Knowledge  of  Databases  (KDD) starting  from  selecting,  preprocessing,  transformation,  data  mining  and  evaluation  /  interpretation.  The technique that will be used for this data mining model consists of four algorithms, such as C4.5, Support vector machine (SVM), the nearest k-neigbor (kNN,) and Naïve Bayes. The classification method consists of predictor variables and one target variable. Predictor variables consist of gender and achievement index from semester 3 to 6. The software used to process data is RapidMiner software. The final results of the following four algorithms generated from the Naïve Bayes algorithm are the best algorithms for predicting timely student graduation and GPA ≥ 3 with accuracy (76.79%), errors (23.17%), and AUC (0.850).
Keywords : graduation, data mining, classification, naïve bayes, kNN, SVM, C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan  mahasiswa  merupakan  salah  satu  bidang yang  termasuk  ke  dalam  Standar  Penjaminan  Mutu Internal  (SPMI)  suatu  perguruan  tinggi.  Salah  satu standar  yang  ditetapkan  oleh  program  studi  Teknik Informatika  Universitas  Suryakancana  ditetapkan untuk  lulusan  teknik  informatika  menghasilkan lulusan tepat waktu yaitu maksimal delapan semester dengan  IPK  minimal  3,00.  Saat  ini  prodi  Teknik Informatika  telah  menghasilkan  sekitar  500  orang lulusan  dari  tahun  2006  hingga  2016.  Setiap  tahun jumlah mahasiswa  mengalami peningkatan. Saat  ini data-data  yang  tersimpan  di  dalam database belum digali  lebih  dalam  untuk  mendapatkan  suatu informasi  atau  pengetahuan  yang  dapat  digunakan
lebih  lanjut  untuk  pengambilan  suatu  keputusan. Dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  mahasiswa dan  standar  IPK  lulusan  yang  semakin  tinggi  juga, maka diperlukan suatu penelitian mengenai prediksi nilai  dan  waktu  lulusan  mahasiswa  saat  ini berdasarkan  pada  data-data  masa  lalu.  Dari  data mahasiswa  yang  ada  di database tentunya  terdapat beberapa  variabel-variabel  prediktor  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  variabel  target  yaitu waktu  dan  nilai  IPK  lulusan.  Salah  satu  metode untuk memprediksi yaitu menggunakan data mining ,  dimana  akan  dicari  pola  yang  terdapat  pada database lulusan  untuk  memprediksi  waktu kelulusan empat tahun dengan nilai IPK minimal 3, 00. Teknik-teknik yang akan digunakan termasuk ke
dalam  fungsi  klasifikasi  dengan  beberapa  algoritma yaitu  C4.5,  Naïve  Bayes,  k- Nearest  Neighbour (kNN) dan Support Vector Machine (SVM).
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu bagaimana  algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  kNN,  dan SVM dapat membantu memprediksi waktu dan nilai kelulusan  mahasiswa  Teknik  Informatika  dan  dari keempat teknik tersebut manakah yang memberikan prediksi hasil yang paling baik.
Tujuan dari penelitian ini diantara-Nya yaitu :
1. Memanfaatkan  data-data  mahasiswa  yang tersimpan di dalam database untuk memperoleh informasi  mengenai kelulusan
2. Memprediksi  kelulusan  tepat  waktu  dengan nilai  IPK  minimal  3,00  menggunakan algoritma  dan  teknik  C4.5, naïve  bayes,  kNN dan SVM.
3. Membandingkan  dari  keempat  teknik  dan algoritma  yang  digunakan  yang  memberikan hasil paling baik dimana paling mendekati hasil sebenarnya
Sedangkan manfaat dari penelitian ini yaitu :
1. Memberikan gambaran mengenai pola kelulusan yang ada saat ini
2. Sebagai    masukan  untuk  mengantisipasi mahasiswa-mahasiswa  yang  tidak  sesuai dengan target standar lulusan

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
Definisi Data Mining Data  mining merupakan  salah  satu  teknik  untuk menggali  atau  “menambang”  pengetahuan  dari sekumpulan  besar  data.  Data mining merupakan analisis  dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan meringkas  data  dengan  cara  yang  berbeda  dengan sebelumnya  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat bagi pemilik data (Larose, 2005).  Terdapat beberapa teknik  yang  digunakan  untuk  data mining seperti yang diungkapkan Turban, et al (2011) data mining adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database .  Data mining adalah  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan machine learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar.
Data mining biasanya  mengolah  data  dari database dengan  ukuran  yang  besar.  Dari  data  tersebut dilakukan  pencarian  pola  atau trend sesuai  dengan tujuan  dari  penerapan  data mining tersebut.  Hasil dari  pengolahan  data mining tersebut  selanjutnya
dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan maupun analisis yang dibutuhkan.
Terdapat beberapa alasan mengapa ilmu data mining dibutuhkan  saat  ini  diantara-Nya  terdapat  sejumlah besar data di suatu perusahaan atau organisasi yang hanya  tersimpan di dalam database tanpa  dianalisis lebih  lanjut  untuk  digunakan  untuk  perkembangan perusahaan  atau  organisasi  tersebut.  Selain  itu dengan  perkembangan  internet  yang  sangat  pesat, memberikan  dampak  positif  dengan  kemudahan akses data dengan berbagai perangkat hardware dan software yang  memiliki  daya  komputasi  dan kapasitas  yang  luar  biasa.  Sedangkan  dilihat lingkungan  luar,    tekanan  kompetisi  untuk memperluas  pangsa  pasar  dan  keuntungan  juga semakin  meningkat  sehingga  dibutuhkan  cara  lain dengan  menggali  informasi  yang  tersimpan  pada data  yang  dimiliki  perusahaan  atau  organisasi tersebut.
Meskipun algoritma data mining biasanya diterapkan  untuk  ukuran  data  yang  besar,  beberapa algoritma  bisa  juga  diterapkan  untuk  ukuran  data yang  relatif  kecil.  Kumpulan  data  yang  digunakan dalam data mining sederhana dalam struktur dimana baris menjelaskan kasus-kasus individu (juga disebut sebagai  pengamatan  atau  contoh)  dan  kolom menggambarkan  atribut  atau  variabel  dari  kasus- kasus.  Pilihan  algoritma  yang  akan  digunakan tergantung  pada  jenis  data  (yaitu,  nominal,  ordinal, rasio atau interval).

## Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Data  mining merupakan  salah  satu  bagian  dari proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). KDD  merupakan  proses  mencari  informasi  yang lebih  bernilai,  lebih  mudah  dipahami  dan  baru  dari penyimpanan data yang besar dan kompleks. Proses KDD  menafsirkan  hasil  yang  diperoleh  dari sekumpulan  data  dengan  menggabungkan  dengan ilmu  lainnya.  Proses  KDD  dimulai  dengan menetapkan  tujuan  dan  diakhiri  dengan  evaluasi (Tomar & Agarwal, 2013). Tahapan dari KDD dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini :

## Gambar 1. Tahapan proses KDD
Klasifikasi
Algoritma  data mining dapat  dibagi  menjadi  tiga (Neelamegam  &  Ramaraj,  2013),  yaitu supervised,
unsupervised , dan semi-supervised . Dalam supervised  learning ,  algoritma  bekerja  pada sekumpulan  data  yang  telah  diberi  label  atau  telah diketahui  kelasnya.  Pada supervised  learning ,  data belum  diketahui  label  atau  kelasnya,  algoritma digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripannya.  Sedangkan  dalam semi  supervised learning ,  sebagian  kecil  data  telah  memiliki  label bersama dengan sejumlah data yang belum memiliki label.  Klasifikasi  termasuk  ke  dalam supervised learning .
Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  tahap (Annasaheb & Verma, 2016) yaitu :
1. Tahap membangun model Pada  langkah  ini  model  klasifikasi  dibangun berdasarkan  data  yang  telah  ditentukan kelasnya. Data sampel yang digunakan disebut sebagai  data  pelatihan  atau  data  pembelajaran ( training set ). Proses ini disebut sebagai proses induksi yang ditunjukkan pada Gambar 2 .
Training Set Algoritma Klasifikasi Model Klasifikasi Membangun Aturan

## Gambar 2. Tahapan membangun model
2. Tahap menggunakan model klasifikasi Pada tahap ini model diterapkan pada data yang belum  diketahui  kelasnya.  Proses  penerapan model  klasifikasi  untuk  memprediksikan  kelas label  dari  data  dalam  himpunan  menggunakan data uji ( testing set ),  proses ini disebut deduksi.
Proses ini dapat dilihat pada Gambar. 3.
Testing Set Model Klasifikasi Klasifikasi Data yang Belum Diketahui Kelasnya Unseen Data

## Gambar 3. Tahapan menggunakan model

## Algoritma Klasifikasi
Dalam  klasifikasi,  terdapat  variabel  target  yang bersifat  kategoris    yang  dibagi  menjadi  kelas  yang telah  ditentukan,  seperti  kelas  nasabah  yang bermasalah atau tidak, hewan yang masuk ke dalam klasifikasi reptil, amfibi, mamalia, burung, atau ikan.
Model data mining memeriksa sejumlah besar data, setiap record berisi informasi tentang variabel target serta  sekumpulan input atau  prediktor  variabel. Setiap  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan    akan menghasilkan  model    yang  paling  sesuai menghubungkan  antara  data input dan  kelas klasifikasi yang telah diketahui sebelumnya.
Setiap algoritma  bisa menghasilkan klasifikasi yang berbeda.  Algoritma  terbaik  dapat  dilihat  dari  data yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh  model dengan data sebenarnya atau seberapa akurat model dapat memprediksi kelas klasifikasi.
Terdapat  beberapa  algoritma  dan  teknik  yang digunakan  pada  data mining ,  diantara-Nya  C4.5, support  vector  machine ,  k- nearest  neighbor ,Naïve Bayes , dan artificial neural network (Nikam, 2015). Berikut ini penjelasan mengenai  C4.5, SVM, Naïve Bayes, dan kNN.
1. Algoritma C4.5 Algoritma  C4.5  termasuk  ke  dalam  pohon keputusan. Struktur sebuah pohon keputusan seperti pada flowchart ,  dimana  setiap  simpul  internal (simpul  bukan  daun)  melakukan  pengujian  pada atribut, masing-masing cabang merupakan sekumpulan hasil, dan masing-masing simpul  daun (atau  simpul  terminal)  menjadi  label  kelas.  Simpul paling  atas  dalam  pohon  adalah  simpul  akar. Algoritma  pohon  keputusan  merupakan supervised learning ,  maka  memerlukan  pra  klasifikasi  variabel sasaran. Sekumpulan data training harus dipersiapkan  untuk  membentuk  algoritma  dengan nilai-nilai  variabel  target.  Dalam  metode  ini dievaluasi  semua  atribut  menggunakan  ukuran statistik  berupa information  gain dan  perhitungan entropi.
Information  gain merupakan  perolehan  informasi atau  ukuran  efektivitas  suatu  atribut  dalam mengklasifikasikan data .  Persamaan (1) merupakan rumus information gain yaitu (Suyatno, 2017).
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑣| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) (1) Dimana : A : atribut |S v | : jumlah sampel untuk nilai v
|S|
: jumlah seluruh sampel data
Entropi  adalah  keberagaman  suatu  data.  Pada persamaan (2) merupakan rumus entropi  :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = − ∑ 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 …..(2)
Dimana : p i =  porsi  atau  rasio  antara  jumlah  sampel  kelas  i dengan jumlah semua sampel pada himpunan data
2. Support Vector Machine
Pada SVM dapat mengklasifikasikan data linier dan non  linier.  Data input merupakan  nilai  variabel- variabel  prediktor  sedangkan output merupakan variabel  target  dimana  saling  bergantung. Dalam tujuan  SVM  adalah  untuk  menemukan  fungsi klasifikasi  terbaik  untuk  membedakan  antara anggota dari dua kelas dalam data pelatihan. Metrik untuk  konsep  fungsi  klasifikasi  "terbaik"  dapat diwujudkan secara geometris. Untuk dataset terpisah secara  linear,  fungsi  klasifikasi  linier  berhubungan dengan hyperplane pemisah  f  (x)  yang  melewati tengah dua kelas, memisahkan keduanya (Neelamegam  &  Ramaraj,  2013).  Bidang  pemisah linier  dalam  SVM  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut .
y = 1 y = -1
(w.x) + b = 0

## Gambar 4. Bidang pemisah linier
3. Naïve Bayes
Klasifikasi  Bayes  merupakan  klasifikasi  secara statistik,  klasifikasi  ini  dapat  memprediksi  peluang keanggotaan  kelas  seperti  probabilitas  suatu  tupel merupakan  milik  kelas  tertentu.  Klasifikasi  ini berdasarkan  teorama  Bayes.  Pada  Naïve  Bayes berasumsi  bahwa  efek  dari  nilai  atribut  pada  kelas tertentu  independen  dari  nilai-nilai  dari  atribut lainnya Rumus  Naive  Bayes  (Suyatno,  2017).  Rumus algoritma  naive  Bayes  ditunjukkan  pada  persamaan (3) berikut :
𝑃(𝑌 │X)= 𝑃(𝑌) ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 │𝑌) ………………….(3)
Dimana :
P(X│Y) :probabilitas  data  dengan  vektor  X  pada kelas  Y
P(Y)          : probabilitas  awal    kelas  Y  dan  P(Xi│Y) adalah  probabiltas    independen  kelas  Y pada semua fitur dalam vektor X

## 4. k Nearest Neighbor
Algoritma ini merupakan pendekatan mencari kasus dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru dengan kasus lama. Disebut juga dengan pembelajar yang  malas  ( lazy  learners )  karena  hanya  melihat kedekatan  dengan  tetangga  ( neihbor ).  Pada persamaan  (4)  merupakan  salah  satu  rumus  jarak yang  digunakan  dalam  K  Nearest  Neighbor  adalah jarak Euclidian (Gorunescu, 2011)  :
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑖𝑎𝑛 (𝑥,𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑖 ………(4)

## A. Alat Evaluasi
Klasifikasi  biner  merupakan  model  statistik  dan perhitungan  yang  membagi  kumpulan  data  menjadi dua  kelompok  yaitu  positif  dan  negatif.    Tabel  1 berikut  adalah confusion  matrix untuk  menjelaskan ukuran performansi klasifikasi.
Tabel 1. Confusion Matrix
Aktual Prediksi Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative
Ukuran  performansi  termasuk  ke  dalam  tahapan evaluasi. Beberapa ukuran performansi untuk teknik klasifikasi  yaitu  akurasi, error ,  dan Area  Under Receiver  Operating  Characteristics (ROC)  c urve (AUC) . Akurasi  adalah  suatu  ukuran  rasio  prediksi yang benar terhadap total jumlah sampel  dievaluasi. Error  adalah  ukuran  rasio  prediksi  yang  salah terhadap  total  jumlah  sampel  yang  dievaluasi. AUC   ( the  area  under  curve )  dihitung  untuk mengukur perbedaan performansi.
Kurva  ROC  menunjukkan  akurasi  dan            me mbandingkan klasifikasi secara visual dengan false positive rate
(specificity) sebagai   garis   horizontal   dan true  positive  rate (sensitivity) sebagai   garis   vertikal.  seakan-akan menggambarkan  tawar  menawar  antara  sensitivitas ( benefit )  dan  1-  spesifisitas  ( cost )  ,  yang  tujuannya adalah  untuk  menentukan cut  off  point pada  uji diagnostic yang bersifat  kontinu.  Kurva  ROC dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Kurva ROC untuk kasus diskrit dan kontinu
Untuk  klasifikasi data  mining ,  nilai  AUC  dapat dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  (Gorunescu, 2011).
a. 0.90-1.00 = Klasifikasi sangat baik
b. 0.80-0.90 = Klasifikasi baik
c. 0.70-0.80 = Klasifikasi cukup
d. 0.60-0.70 = Klasifikasi buruk
e. 0.50-0.60 = Klasifikasi salah
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 … … … … … … (5)
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 … … … … … … … . (6)
B. RapidMiner Dalam  pengolahan    data mining umumnya digunakan software sebagai  alat  bantu.  Beberapa software data  mining diantaramya  RapidMiner, weka,  clementine,  tanagra  dan  lain-lain.  Menurut www.rapidminer.com, software rapidminer digunakan  untuk  merancang  aliran  secara  visual untuk  menganalisis data  science dan machine learning di  dalam  tim  mulai  dari  analis  hingga pakar.
Rapidminer
memiliki
kemudahan dalam penggunaan,  dapat  mengumpulkan  data  dari  semua sumber  seperti  basis  data, cloud ,  dokumen,  media sosial  dan  aplikasi  bisnis.  Selain  itu  dapat mengeksplorasi    dan  memvisualisasi  data  secara statistik.    Tersedia  beberapa  model  mesin pembelajaran dan model validasi.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  mengenai  penerapan  data mining untuk    menggali  informasi  yang  terdapat pada database mahasiswa  diantara-Nya  yaitu  oleh Sillueta (2016) yang memprediksi kelulusan dengan algoritma  kNN  dimana  diperoleh  akurasi  rata-rata sekitar  70%.    Subna  dan  Muhardi  (2016) memprediksikan hasil
akademik dengan menggunakan  variabel  prediktor  dosen,  motivasi, kedisiplinan,  ekonomi  dan  hasil  belajar  dengan menggunakan  C4.5.    Prediksi  waktu  kelulusan  juga dilakukan dengan algoritma artificial neural network (Meinanda,  dkk,  2009).  Priati  (2016)  melakukan analisis perbandingan pada tiga buah algoritma yaitu C4.5,  Naïve  Bayes  dan  CART  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa,  dan  diperoleh  bahwa algoritma  C4.5  memberikan  nilai  akurasi  yang tertinggi, tetapi nilai AUC tertinggi adalah algoritma Naïve Bayes.

## 3. METODE PENELITIAN
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengikuti tahapan yang ada pada proses knowledge discovery  in  database (KDD).  Pada  Gambar  6 adalah  penjelasan  untuk  masing-masing  tahap  yang akan dilakukan .
Berikut  ini  penjelasan  tiap  tahap  penelitian  pada Gambar 6.
1. Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  data  lulusan yang  terdiri  dari  variabel-variabel  prediktor  dan satu  target  variabel.  Variabel  target  yaitu klasifikasi lulusan yang lulus tepat waktu yaitu 4 tahun  atau  kurang  dan  memiliki  nilai  IPK minimal  3,00.  Sedangkan    variabel-variabel
prediktor  yaitu  ,  jenis  kelamin,  indeks  prestasi semester 3, 4,5 dan 6.
2. Preprocessing
Data  yang  diambil  sesuai  dengan  banyaknya lulusan  di  prodi  Teknik  Informatika.  Dari  data yang diambil dilakukan pembersihan data apabila terdapat  data  yang  hilang,  data  ganda  atau bersifat outlier.

## Gambar 6. Tahapan penelitian berdasarkan KDD
3. Transformation
Setelah  data  bersih  dari  kesalahan  ,  selanjutnya dilakukan  transformasi  pada  data  sesuai  dengan jenis  data  pada  tahapan  transformasi  dimana jenis  akan  dikelompokkan  menjadi  data  yang bersifat  kategori.  Berikut  pada  Tabel    2  adalah kategori  untuk  variabel  prediktor  dan  variabel target .
Tabel 2.  Kategori Variabel Prediktor dan Variabel Target
Variabel Target Kategori Kelulusan dan IPK Sesuai (lulus ≤ 4 tahun dan IPK ≥ 3,00) Tidak Sesuai Variabel Prediktor Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki Indeks Prestasi Semester (IPS) 3-6 Besar IPS ≥ 3,00 Sedang 2,75 ≤ IPS < 3,00 Kecil IPS < 2,75 Data Mahasiswa Seleksi Data : data nilai mahasiswa dan kelulusan
Pembersihan data dari data ganda, missing value dan outlier data bersih? Ubah data numerik indeks prestasi semester menjadi kategori Dataset mahasiswa siap diproses Naive Bayes Data mining untuk klasifikasi SVM kNN C4.5 Evaluasi performansi dengan nilai accuracy, error, dan AUC Interpretasi hasil : terpilih algoritma klasifikasi terbaik Ya tidak Selecting Preprocessing Transformation Data Mining Evaluation Interpretation
4. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  teknik data mining yang  sesuai.  Untuk  fungsi  klasifikasi digunakan algoritma C4.5, SVM, kNN dan Naïve Bayes.  Karena  klasifikasi merupakan supervised learning maka  berikut  ini  adalah  tahapan  dalam model supervised learning (Larose ,2005).
5. Evaluation
Tahap  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil- hasil  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  keempat algoritma  dan  dipilih  metode  algoritma  yang menghasilkan  nilai  mendekati  klasifikasi  data sebenarnya. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix dan kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ). Nilai performansi yang digunakan yaitu accuracy dan error .

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## Data Selection
Sumber  data  mentah  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  Teknik Informatika  pada  tahun  2008  hingga  tahun  2013. Data  nilai  berasal  dari  transkrip  nilai  mahasiswa yang  terdapat  pada database bagian  akademik Fakultas  Teknik.  Sedangkan  data  kelulusan  berasal dari data wisuda mahasiswa setiap tahunnya.

## Preprocessing Data
Untuk mengetahui IPK setiap semesternya dilakukan perhitungan  kembali  dari  transkrip  nilai  karena terdapat beberapa redudansi data nilai karena faktor mengulang kembali mata kuliah.  Nilai yang diambil merupakan nilai tertinggi yang didapat. Contoh dari pengumpulan  data  disusun  pada    Tabel  3  di  bawah ini
Tabel  3.  Data  awal  mahasiswa  teknik  Informatika  yang  belum ditransformasi
Berdasarkan  data  kelulusan  mahasiswa  Teknik informatika angkatan tahun 2008 hingga 2016 yang lulus tepat waktu dengan IPK ≥ 3,00 sebanyak 52%
dan  diberi  klasifikasi  kelas  “sesuai” ,  dapat  dilihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Perbandingan klasifikasi k elas “ s esuai” dengan “ tidak s esuai”

## Transformation
Dataset yang  akan  diolah  dimasukkan  pada  tabel data awal yang nantinya akan dilakukan transformasi pada beberapa jenis data yang bersifat numerik yaitu nilai indeks prestasi semester 3-6 ( IPS 3-6) . Proses transformasi  nilai  IPS  3-6  berdasarkan  pada pembagian  yang  terdapat  di  Tabel  2.  Karena  data NPM  tidak  masuk  sebagai  variabel  prediktor,  maka data  tersebut  tidak  akan  diproses  pada  pengolahan data.  Bentuk dataset yang  telah  ditransformasi  ada pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Data yang Telah Ditransformasi
No  JK ips-3 ips-4 ips-5
ips-6 Sesuai
1 p besar besar sedang besar Y 2 l sedang sedang sedang sedang Y
3 l sedang sedang besar besar Y 4 p sedang sedang kecil sedang Y 5 l sedang sedang sedang sedang Y 6 l sedang kecil sedang sedang T 7 l sedang sedang sedang besar Y
8 p sedang sedang sedang sedang T 9
l besar sedang kecil besar T 10 l kecil kecil kecil kecil T

## Data Mining
Pada  pengolahan  data,  dilakukan  tahap  pemodelan untuk proses klasifikasi yaitu menerapkan algoritma Naïve  Bayes  ,  SVM,  kNN  dan  C4.5  (Gambar  8). Pengolahan  data  menggunakan  perangkat  lunak rapid  miner 8.0.001.  Jumlah  data  yang  akan  diolah sebanyak  466  data.    Proses  pengambilan  data  pada Rapidminer untuk algoritma Naïve Bayes, kNN dan C4.5 langsung pada format excel dari data yang telah ditransformasi  seperti  pada  Gambar  8  di  bawah  . Selanjutnya  dilakukan cross  validation untuk  data yang telah diambil. Teknik validasi yang digunakan untuk  pada  proses  klasifikasi  adalah k-Fold  Cross Validation.
K-Fold  Cross-validation adalah  metode  statistik yang  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja
48% 52% Sesuai Tidak Sesuai
model  klasifikasi  dimana  data  dipisahkan  menjadi dua bagian yaitu data proses latih ( training ) dan data uji . k-Fold Cross Validation digunakan karena dapat mengurangi waktu komputasi dengan tetap menjaga keakuratan  estimasi . Nilai  k  diambil  10 fold sehingga dari 466 data akan menjadi 10 subset data dengan ukuran sama yaitu sekitar 46,6 atau 47 data. Dari  masing-masing  10 subset tersebut,  419  data menjadi data latih dan 47 data menjadi data uji.
Gambar 8. Proses pengambilan data untuk algoritma naïve bayes, kNN, dan C4.5
Untuk  Algoritma  SVM  dilakukan  pengubahan  data dari bentuk nominal menjadi bentuk numerik karena algoritma  SVM  pada Rapidminer hanya  dapat diproses  jika  data  berbentuk  numerik.  Pengubahan data  menggunakan  fungsi Nominal  to  Numerical seperti pada Gambar 9 di bawah ini.
Gambar 9. Proses pengambilan data untuk algoritma SVM
Pada proses validasi dilakukan penerapan algoritma- algoritma data mining sesuai dengan yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes, kNN, SVM , dan C4.5.
A. Hasil Perhitungan Klasifikasi dengan RapidMiner Pada data training diterapkan algoritma Naïve Bayes untuk  teknik  klasifikasi  seperti  pada  Gambar  10  di bawah ini
Gambar 10.  Model klasifikasi dengan algoritma naïve bayes
Output hasil  performansi  dari  algoritma  ini  berupa pengklasifikasian mahasiswa-mahasiswa yang termasuk  ke  dalam  klasifikasi  kelas  “sesuai”  atau “tidak  sesuai”  yang  diterapkan  pada  data testing . Jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh
algoritma  Naïve  Bayes  ditunjukkan  dalam  tabel  5 confusion matrix berikut .
Tabel 5. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Aktual Prediksi YA TIDAK YA 162 60 TIDAK 48 196 Keterangan tabel 5 adalah: a. Jumlah  data    sebenarnya yang  SESUAI  dan diprediksi SESUAI adalah 162.
b. Jumlah data  sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 196.
c. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 48.
d. Jumlah  data  sebenarnya  yang  SESUAI  dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 60.
Evaluasi untuk model ini menggunakan nilai akurasi , error ,  dan Area  Under  Curve (AUC)    ROC ( Receiver Operating  Characteristic ).  Grafik  ROC untuk  algoritma  naïve  bayes  ditunjukkan  pada Gambar 11.
Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 162 + 196 162 + 60 + 48 + 196 = 76,79% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 48 + 60 162 + 60 + 48 + 196 = 23,17%
AUC = 0,850
Gambar 11. Grafik ROC algoritma naïve bayes
Pada data training diterapkan algoritma SVM untuk teknik klasifikasi seperti pada  Gambar  12 di bawah ini.

## Gambar 12. Model klasifikasi dengan algoritma SVM
Jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh algoritma  SVM  ditunjukkan  dalam  Tabel  6 confusion matrix berikut .
Tabel 6. Confusion Matrix Algoritma SVM Aktual Prediksi YA TIDAK YA 199 23 TIDAK 98 146
Keterangan tabel 6 adalah:
a. Jumlah  data    sebenarnya yang  SESUAI  dan diprediksi SESUAI adalah 199.
b. Jumlah data  sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 146.
c. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 98.
d. Jumlah  data  sebenarnya  yang  SESUAI  dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 23.
Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 199 + 146 199 + 23 + 98 + 146 = 74,04% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 98 + 23
199 + 23 + 98 + 146 = 25,96%

## AUC = 0,797
Grafik ROC untuk algoritma SVM ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Grafik ROC algoritma SVM
Pada  data training diterapkan algoritma  kNN  untuk teknik klasifikasi seperti pada  Gambar  14 di bawah ini.  Nilai  k  yang  diambil  sebanyak  3  karena memberikan  hasil  performansi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan k = 1, 2 atau lebih dari 3

## Gambar 14. Model klasifikasi dengan algoritma kNN
Jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh algoritma  kNN  ditunjukkan dalam confusion matrix seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7 berikut .
Tabel 7. Confusion Matrix Algoritama kNN dengan k = 3 Aktual Prediksi YA TIDAK YA 161 61 TIDAK 88 156 Keterangan tabel 7 adalah:
a. Jumlah  data    sebenarnya yang  SESUAI  dan diprediksi SESUAI adalah 161.
b. Jumlah data  sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 156.
c. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 88.
d. Jumlah  data  sebenarnya  yang  SESUAI  dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 61.
Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 161 + 156 161 + 61 + 88 + 156 = 68,05% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 61 + 88 161 + 61 + 88 + 156 = 31,97%

## AUC = 0,725
Grafik ROC untuk algoritma kNN ditunjukkan pada Gambar 15.

## Gambar 15. Grafik ROC algoritma kNN
Pada  data training diterapkan algoritma  kNN  untuk teknik klasifikasi seperti pada  Gambar  16 di bawah ini.

## Gambar 16. Model klasifikasi dengan algoritma C4.5
Jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh algoritma C4.5 ditunjukkan dalam tabel 8 confusion matrix berikut .
Tabel 8. Confusion Matrix Algoritama C4.5 Aktual Prediksi YA TIDAK YA 159 63 TIDAK 49 195 Keterangan tabel 8 adalah: a. Jumlah data  sebenarnya yang SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 159.
b. Jumlah data  sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 195.
c. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 49.
d. Jumlah data sebenarnya yang SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 63.
Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 159 + 195 159 + 195 + 63 + 49 = 75,96% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 63 + 49
159 + 195 + 63 + 49 = 24,03%
AUC = 0,811
Grafik ROC untuk algoritma C4.5 ditunjukkan pada Gambar 17.

## Gambar 17. Grafik ROC algoritma C4.5
Gambar  18  di  bawah  merupakan  pohon  keputusan yang  dihasilkan  oleh  algoritma  C4.5  .  Dari  lima variabel yang digunakan terlihat empat variabel yang membentuk pohon, tiga variabel merupakan variabel Indeks  Prestasi  Semester  (IPS)  dan  Jenis  Kelamin (JK).  Indeks  prestasi  yang  membentuk  pohon  yaitu IPS3,  IPS4,  dan    IPS6.  Sedangkan  variabel  IPS5, tidak  ada  dalam  pohon  keputusan.  Yang  menjadi simpul  akar  adalah  IPS3  karena  memiliki gain tertinggi.  Jika  IPS3  besar  maka  dapat  diprediksi mahasiswa      lebih  banyak  yang  “SESUAI  ” sedangkan  jika  IPS3  kecil  diprediksi  mahasiswa tersebut lebih banyak “TIDAK SESUAI” , tetapi jika nilai IPS3 sedang, maka lihat IPS6 (IP Semester 6). Jika  IPS6    besar  maka  diprediksi  mahasiswa  lebih banyak  “SESUAI”  dan  jika  kecil    maka  diprediksi mahasiswa  lebih  banyak “tidak  sesuai”  sedangkan jika  IPS6  sedang  maka  lihat  IPS4.  Jika  IPS4  besar
maka diprediksi mahasiswa lebih banyak “SESUAI”,  jika  kecil  maka  diprediksi  mahasiswa lebih banyak “TIDAK SESUAI”. Tetapi jika sedang, maka  lihat  JK  (jenis  kelamin).  Jika  laki-laki diprediksi  lebih  banyak  “TIDAK  SESUAI”, sedangkan  jika  perempuan  diprediksi  lebih  banyak “SESUAI”.
Gambar 18. Pohon keputusan algoritma C4.5

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Hasil performansi pada setiap model yaitu accuracy , error dan ROC selanjutnya akan dibandingkan untuk mengetahui  algoritma  mana  yang  lebih  baik  dalam memprediksi kelulusan mahasiswa yang tepat waktu dan  IPK  ≥  3.  Tabel 9  berikut  merupakan  tabel perbandingan performansi setiap model.
Tabel 9. Komparasi Nilai Performansi Setiap Algoritma Algoritma Accuracy Error AUC Naïve Bayes 76,79% 23,17% 0,850 SVM 74,04% 25,96% 0,797 kNN, k = 3 68,05% 31,97% 0,725 C4.5 75,96% 24,03% 0,811
Dari  hasil  perbandingan  terlihat  bahwa    algoritma Naïve  Bayes  memiliki  nilai  yang  paling  baik untuk semua  kategori  performansi  dibandingkan  dengan algoritma  lainnya.  Untuk  nilai accuracy dan  AUC nilai  terbesar  adalah  yang  terbaik,  sedangkan  untuk error adalah  nilai  yang  terkecil.  Nilai  AUC  untuk Naïve  Bayes  dan  C4.5  termasuk  kedalam  kategori “baik”,  sedangkan  untuk  algoritma  SVM  dan  kNN termasuk  kedalam  kategori  “cukup”.  Grafik perbandingan  keempat  algoritma  dapat  dilihat  pada Gambar 19 di bawah ini.

## Gambar 19. Grafik perbandingan performansi
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan  teknik  data mining dapat  diperoleh informasi-informasi  yang  terdapat  di  dalam database mahasiswa seperti pola kelulusan
2. Dari  algoritma-algoritma  yang  diuji  semuanya dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan  yang  diharapkan,  dilihat  dari  nilai AUC semua algoritma terdapat dalam kategori “baik” dan “cukup”
3. Dari  hasil  evaluasi  diperolah  hasil  bahwa algoritma  naïve  bayes  yang  paling  baik  untuk memprediksi tingkat kelulusan yang diharapkan  karena  memiliki  nilai  akurasi tertinggi  dan  error  terkecil  dibandingkan dengan algoritma lainnya.

## Saran
Berikut  ini  adalah  beberapa  saran  yang  dapat dilakukan untuk penelitian selanjutnya :
1. Untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  dari algoritma  dapat  ditambahkan  variabel-variabel lain  yang  diperkirakan  mempengaruhi  tingkat kelulusan
2. Dapat  dilakukan  pengujian  algoritma  lain selain  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian ini

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Annasaheb,  A.B.,  &  Verma,  V.K.  (2016). Classification  Techniques:  A  Recent Survey.  International  Journal  of  Emerging Technologies  in  Engineering  Research (IJETER), 4, 51-54.
Gorunescu,  Florin.  (2011).  Data  Mining  Concept ,Model  Technique.Springer-Verlag  Berlin
Heidelberg
Larose. 2005. Discovering Knowledge in Data.Canada: Wiley-Interscience
Meinanda, dkk. (2009). Prediksi Masa Studi Sarjana
dengan Artificial Neural Network,
Internetworking Indonesia Journal, 1, 31-35 Neelamegam,  S.,  &  Ramaraj,  E.  (2013).
Classification algorithm in Data mining: An Overview. International  Journal  of  P2P
Network  Trends  and  Technology  (IJPTT),
3, 1-5.
Nikam,  N.  N,.(2015). A  Comparative  Study  of Classification  Techniques  in  Data  Mining
Algorithms.  Oriental  Journal  Of  Computer Science & Technology, 8, 13-19 Priati.(2016).    Kajian  Perbandingan  Teknik Klasifikasi  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes Dan  CART  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  (Studi  Kasus  :  STMIK    Rosma Karawang).Media Informatika. 15, 1-17 Sillueta,  C.Y.  (2016).  Implementasi  Data  Mining Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa Dengan  Metode  Klasifikasi Dan  Algoritma Knearest Neighbor Berbasis Desktop (Studi Kasus  :  Fakultas  Teknologi  Informasi, Program  Studi  Teknik  Informatika,  Tugas Akhir
Subna,  E.,  &  Muhardi.  (2016).  Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Prestasi Akademik  Mahasiswa  Berdasarkan  Dosen, Motivasi, Kedisiplinan, Ekonomi, dan Hasil Belajar, Jurnal CoreIT, 2, 41-44
Suyatno. (2017) Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika Tomar, D., & Agarwal, S. (2013). A survey on Data Mining approaches for Healthcare.
International  Journal  of  Bio-  Science  and Bio -Technology, 5 , 241-266
Turban,  Efraim,  Sharda,  R.  dan  Delen,  D.  (2011).
Decision  Support  Systems  and  Business Intelligent Systems. Pearson
0,00% 100,00%
Naïve Bayes SVM kNN, k = 3 C4.5
Accuracy Error AUC