## ANALISA   POLA   KELULUSAN   MAHASISWA   PADA   SEKOLAH   TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER ASIA MALANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3)
Dwi Anggih Yosepta 1) , Tria Aprilianto 2)
1 STMIK Asia Malang, e-mail: dwianggihyosepta@yahoo.co.id 1 2 STMIK Asia Malang, e-mail: raptorapril@gmail.com 2

## Abstrak
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  &  Komputer  ASIA  Malang  merupakan  salah  satu sekolah tinggi yang berada dalam lingkup pembinaan Kopertis Wilayah VII Jawa Timur yang dituntut untuk dapat menghasilkan lulusan dengan mutu yang baik. Tetapi kenyataannya tingkat kelulusan pada setiap angkatan masih terbilang cukup rendah bahkan tidak sedikit mahasiswa yang harus di dropout. Berdasarkan  data  mahasiswa  lulus angkatan  2008-2011,  rata-rata  kelulusan  mahasiswa  sebesar 47%. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  pola  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  data  induk mahasiswa serta riwayat perkuliahannya.
Algoritma ID3 atau Iterative Dichotomiser 3 merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk menganalisa  pola  kelulusan  mahasiswa.  Analisa  dilakukan  dengan  cara  menghitung  entropy  dan information gain pada setiap atribut yang selanjutnya membentuk pohon keputusan.
Hasil  penelitian  ini  diperoleh  pola  kelulusan  mahasiswa  yang  kemudian  dapat  di  generate menjadi  pohon  keputusan.  Atribut  yang  mempengaruhi  kelulusan  mahasiswa  adalah  Indeks  Prestasi Semester. Dari 1089 data yang digunakan untuk penelitian dihasilkan 27 pola/rule dan tingkat akurasi yang  dihasilkan  oleh  perangkat  lunak  cukup  baik  yaitu  99,39%  dengan  pengujian  yang  dilakukan terhadap  163  dataset  yang  diambil  secara  acak.  Sedangkan  pengujian  dengan  data  baru  dihasilkan akurasi sebesar 100% dengan menguji 69 data.
Kata kunci : Analisa Pola Kelulusan, Kelulusan Mahasiswa STMIK ASIA Malang, ID3

## Abstract
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer ASIA Malang is one of the university that is within the scope of the coodination of Kopertis VII Jawa Timur that is claimed to be able to produce graduations with a good quality. But in fact the rate of graduation in any generation is still low even not a few students who should be dropped. Based on the data of students graduated generation 2008- 2011, the average graduation students amounted to 47%. This research aims to analyze the patterns of student graduation based on student data as well as the lecture history.
ID3 algorithm or Iterative Dichotomiser 3 is an algorithm that can be used to analyze patterns of passing students. The analysis was performed by calculating the entropy and information gained on any attribute which further form the decision tree.
The result of this research obtained student graduation pattern which then can generate into a decision tree. Attributes that affect the graduation is student achievement index. From 1089 of the data used for the research  resulted  27  patterns  and the  accuracy  that is resulted  by  the  software is  good enough i.e 99.39% with testing of 163 datasets taken randomly. While testing with the new data resulted 100% accuracy by testing 69 datum.
Keywords: Graduation pattern analysis, Students graduation in STMIK ASIA Malang, ID3

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  setiap  lembaga  penyelenggara pendidikan  dituntut  untuk  dapat  menghasilkan
lulusan  yang  memiliki  daya  saing  tinggi khususnya pada tingkatan perguruan tinggi yang dapat  digunakan  untuk  bersaing  pada  era
globalisasi.  Lulusan  yang  berdaya  saing  tinggi pastinya  mempunyai  mutu  yang  baik  dalam  hal prestasi  serta  ketepatan  waktu  kelulusan.  Oleh sebab  itu  perguruan  tinggi  harus  mampu melakukan  monitoring  dan  evaluasi  terhadap mahasiswa  sehingga  faktor-faktor  yang  menjadi penghalang dapat diminimalkan.
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  & Komputer  ASIA  Malang  merupakan  salah  satu sekolah  tinggi  yang  berada  dalam  lingkup pembinaan  Kopertis  Wilayah  VII  Jawa  Timur yang  juga  dituntut  untuk  dapat  menghasilkan lulusan  yang  memiliki  mutu  yang  baik.  Tetapi kenyataannya  tingkat  kelulusan  pada  setiap angkatan  masih  terbilang  cukup  rendah  bahkan tidak  sedikit  mahasiswa  yang  harus  di  dropout. Berdasarkan data mahasiswa lulus yang diperoleh dari Biro Administrasi Akademik (BAA) Sekolah Tinggi  Manajemen  Informatika  &  Komputer ASIA  Malang,  rata-rata  tingkat  kelulusan mahasiswa angkatan 2008-2011 sebesar 47%. Hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain  :  kurangnya  strategi  mahasiswa  dalam belajar,  sistem  pengajaran  yang  kurang  baik, adanya perbedaan kemampuan setiap mahasiswa, serta  latar  belakang  mahasiswa  itu  sendiri. Adanya  kenyataan  bahwa  dalam  sebuah  proses perkuliahan selain akan ada mahasiswa yang lulus juga ada mahasiswa yang harus di dropout, hal ini akan  menjadi  tantangan  besar  bagi  Sekolah Tinggi  Manajemen  Informatika  &  Komputer ASIA  Malang  untuk  mencari  langkah-langkah yang perlukan agar mahasiswa dapat menyelesaikan  studinya  sehingga  tidak  sampai terjadi dropout.
Dengan Memanfaatkan data induk mahasiswa, data status kemahasiswaan, dan data riwayat  perkuliahan  mahasiswa  dapat  diketahui pola  kelulusan  mahasiswa  dengan  teknik  data mining menggunakan algoritma ID3. Oleh karena itu  penulis  mencoba  merumuskan  masalahnya yaitu bagaimana menerapkan algoritma Iterative Dichotomiser  3 (ID3)  untuk  melakukan  analisa pola  kelulusan  mahasiswa  pada  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  &  Komputer  ASIA Malang?.

## 2. LANDASAN TEORI

## Data Mining
Secara  sederhana  data  mining  adalah penambangan  atau  penemuan  informasi  baru dengan  mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari sejumlah data yang sangat besar (Davies, 2004) . Data  mining  juga  disebut  sebagai  serangkaian
proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data (Pramudiono,  2007) .  Data  mining,  sering  juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam set data berukuran besar (Santoso, 2007).
Data  mining  juga  didefinisikan  sebagai proses menemukan pola-pola dalam data. Proses ini  otomatis  atau  seringnya  semi  otomatis.  Pola yang ditemukan harus penuh arti dan pola tersebut memberikan keuntungan dan data yang dibutuhkan  dalam  jumlah  besar (Witten,  2005) . Data  mining  berkaitan dengan  bidang  ilmu-ilmu lain,  seperti  database  system,  data  warehousing, statistik, machine learning, information retrieval, dan  komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu,  data mining  didukung  oleh  ilmu  lain  seperti  neural network,  pengenalan  pola,  spatial  data  analysis, image database, signal processing (Han, 2006) . Data mining memiliki beberapa karakteristik diantaranya sebagai berikut :
1. Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan sesuatu  yang  tersembunyi dan  pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
2. Data  mining  biasa  menggunakan  data  yang sangat besar. Biasanya data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
3. Data  mining  berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam  strategi (Davies, 2004) .
Berdasarkan  beberapa  pengertian  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  data  mining adalah suatu teknik menggali informasi berharga yang  terpendam  atau  tersembunyi  pada  suatu kumpulan  data  (database)  yang  sangat  besar sehingga  ditemukan  suatu  pola  yang  menarik yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Kata  mining sendiri  berarti  usaha  untuk  mendapatkan  sedikit barang  berharga  dari  sejumlah  besar  material dasar.  Karena  itu  data  mining  sebenarnya memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligence), machine learning, statistik dan database. Beberapa  metode  yang  sering  disebutkan  dalam literatur  data  mining  antara  lain  clustering, classification,  association  rules  mining,  neural network, genetic algorithm dan lain-lain (Pramudiono, 2007) .

## Tahap-tahap Data Mining
Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Tahapan
tersebut terdiri dari 7 tahap dan bersifat interaktif, pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base (Han, 2006) .

## Gambar Tahapan Data Mining
Tahapan-tahapan  pada  data  mining  adalah sebagai berikut :
1. Pembersihan Data (Data Cleaning) Pembersihan data merupakan proses menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten atau data tidak relevan. Pada umumnya data  yang  diperoleh,  baik  dari  database  suatu perusahaan  maupun  hasil  eksperimen,  memiliki isian-isian yang tidak sempurna seperti data yang hilang,  data  yang  tidak  valid  atau  juga  hanya sekedar  salah  ketik.  Selain  itu,  ada  juga  atribut- atribut  data  yang  tidak  relevan  dengan  hipotesa data  mining  yang  dimiliki.  Data-data  yang  tidak relevan itu juga lebih baik dibuang. Pembersihan data  juga  akan  mempengaruhi  performasi  dari teknik  data  mining  karena  data  yang  ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya. 2. Integrasi Data (Data Integration) Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data dari  berbagai  database  ke  dalam  satu  database baru.  Tidak  jarang  data  yang  diperlukan  untuk data mining tidak hanya berasal dari satu database tetapi juga berasal dari beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada atribut-aribut yang  mengidentifikasikan  entitas-entitas  yang unik  seperti  atribut  nama,  jenis  produk,  nomor pelanggan  dan  lainnya.  Integrasi  data  perlu dilakukan  secara  cermat  karena  kesalahan  pada integrasi  data  bisa  menghasilkan  hasil  yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan  aksi  nantinya.  Sebagai  contoh  bila integrasi  data  berdasarkan  jenis  produk  ternyata menggabungkan  produk  dari  kategori  yang berbeda  maka  akan  didapatkan  korelasi  antar produk yang sebenarnya tidak ada.
3. Seleksi Data (Data Selection) Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data yang  sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan  diambil
dari database. Sebagai contoh, sebuah kasus yang meneliti  faktor  kecenderungan  orang  membeli dalam  kasus  market  basket  analysis,  tidak  perlu mengambil  nama  pelanggan,  cukup  dengan  id pelanggan saja.
4. Transformasi Data (Data Transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam  data  mining. Beberapa  metode  data  mining  membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan.  Sebagai  contoh  beberapa  metode standar  seperti  analisis  asosiasi  dan  clustering hanya  bisa  menerima  input  data  kategorikal. Karenanya  data  berupa  angka  numerik  yang berlanjut  perlu  dibagi-bagi  menjadi  beberapa interval.  Proses  ini  sering  disebut  transformasi data.
5. Proses Mining Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation) Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam  knowledge  base  yang  ditemukan.  Dalam tahap  ini  hasil  dari  teknik  data  mining  berupa pola-pola  yang  khas  maupun  model  prediksi dievaluasi  untuk  menilai  apakah  hipotesa  yang ada  memang  tercapai.  Bila  ternyata  hasil  yang diperoleh  tidak  sesuai  hipotesa  ada  beberapa alternatif yang dapat diambil seperti menjadikannya  umpan  balik  untuk  memperbaiki proses data mining, mencoba metode data mining lain  yang  lebih  sesuai,  atau  menerima  hasil  ini sebagai  suatu  hasil  yang  di  luar  dugaan  yang mungkin bermanfaat.
7. Presentasi Pengetahuan (Knowledge Presentation)
Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna. Tahap terakhir dari proses data mining adalah  bagaimana  memformulasikan  keputusan atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang  didapat.  Ada kalanya  hal  ini  harus  melibatkan  orang-orang yang  tidak  memahami  data  mining.  Karenanya presentasi  hasil  data  mining  dalam  bentuk pengetahuan  yang  bisa  dipahami  semua  orang adalah satu tahapan yang diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi juga bisa  membantu  mengkomunikasikan  hasil  data mining.

## Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3)
Iterative  Dichotomiser  3 (ID3)  adalah algoritma  decision  tree  learning  (algoritma
pembelajaran pohon keputusan) yang paling dasar yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan  sejak tahun  1986.  Algoritma  ini  melakukan  pencarian secara menyeluruh (greedy) pada semua kemungkinan  pohon  keputusan (Han,  2006) . Algoritma  ID3  membentuk  pohon  keputusan dengan  cara  pembagian  dan  menguasai  sampel secara rekursif dari atas ke bawah. Algoritma ID3 dimulai dengan semua data yang ada sebagai akar dari pohon keputusan, sebuah atribut yang dipilih akan  menjadi  pembagi  dari  sampel  tersebut. Untuk  setiap  atribut  dari  cabang  yang  telah dibentuk, semua sampel yang memiliki nilai yang sama  dengan  atribut  cabang  akan  masuk  dalam anggotanya dan dinamakan anak cabang (Nugroho, 2007) . Input dari algoritma ini adalah sebuah  database  dengan  beberapa  variabel  yang juga  dikenal  dengan  atribut.  Setiap  masukan dalam  database  menyajikan  sebuah  objek  dari domain  yang  disebut  dengan  variabel  bebas (independent  variable).  Sebuah  atribut  didesain untuk  mengklasifikasikan  objek  yang  disebut dengan variabel tidak bebas (dependent variable). Algoritma ID3 dapat diimplementasikan menggunakan  fungsi  rekursif  (fungsi  yang memanggil  dirinya  sendiri).  Algoritma  ID3 berusaha  membangun  decision  tree  (pohon keputusan) secara top-down (dari atas kebawah), mulai  dengan  pertanyaan  :  “atribut  mana  yang pertama  kali  harus  dicek  dan  diletakkan  pada root?”. Pertanyaan ini dijawab dengan mengevaluasi  semua  atribut  yang  ada  dengan menggunakan suatu ukuran statistik (yang banyak digunakan  adalah  information  gain)  untuk mengukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam mengklasifikasikan  kumpulan  sampel  data. Berikut adalah cara kerja dari algoritma ID3 : 1. Pemilihan  atribut  dengan  menggunakan Information Gain.
2. Pilih atribut dimana nilai gainnya paling besar.
3. Buat simpul yang berisi atribut tersebut.
4. Proses  perhitungan  Information  Gain  akan terus dilaksanakan sampai semua data masuk ke dalam kelas yang sama, sedangkan atribut yang  telah  dipilih  tidak  diikutkan  lagi  dalam perhitungan nilai information gain.
Secara ringkas, langkah kerja algoritma ID3 dapat digambarkan  sebagai  berikut (Defiyanti  & Pardede, 2010) :
1.  Hitung  entropy  dan  information  gain  dari setiap atribut dengan menggunakan rumus: Entropy (S) = (- p+ log 2 p+) + (- p- log 2 p-) Keterangan :
S  =   Himpunan kasus atau ruang (data) sampel yang digunakan untuk training.
p+ =   Jumlah yang bersolusi positif (mendukung)  pada  data  sampel  untuk kriteria tertentu.
p-  =   Jumlah  yang  bersolusi  negatif  (tidak mendukung)  pada  data  sampel  untuk kriteria tertentu.
Keterangan : A = atribut
V   = suatu nilai yang mungkin untuk atribut A |SV| = jumlah sampel untuk nilai v |S|   = jumlah seluruh sampel data Entropy(Sv) = entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v
Entropy (S)  =  0  jika  semua  contoh  pada  S berada dalam kelas yang sama.
Entropy (S)  =  1  jika  semua  jumlah  contoh positif  dan  jumlah  negatif dalam S adalah sama.
Entropy (S)  =  <  1  jika  jumlah  contoh  positif dan negatif dalam S tidak sama. Tujuan  dari  pengukuran  nilai  information  gain adalah untuk memilih atribut yang akan dijadikan cabang  pada  pembentukan  pohon  keputusan. Dalam  hal ini, dipilih atribut yang memiliki nilai information gain terbesar.
2.  Bentuk simpul yang berisi atribut tersebut.
3.  Ulangi  proses  perhitungan  information  gain yang  akan  terus  dilaksanakan  sampai  semua data  telah  termasuk  dalam  kelas  yang  sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain.
ID3 berhenti jika atribut sempurna mengklasifikasikan  training  sets  atau  secara rekursif mengoperasikan nilai n, dimana n adalah banyaknya  nilai  kemungkinan  dari  suatu  untuk mendapatkan atribut terbaik. Adapun sampel data yang  digunakan  oleh  ID3  memiliki  beberapa syarat, yaitu :
1.  Deskripsi atribut nilai, atribut yang sama harus mendeskripsikan tiap contoh dan memiliki jumlah nilai yang sudah ditentukan.
2.  Kelas  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya, suatu  atribut  contoh  harus  sudah  didefinisikan, karena tidak dipelajari oleh ID3.
3.  Kelas-kelas yang diskrit, kelas harus digambarkan  dengan  jelas.  Kelas  yang  kontinu dipecah-pecah  menjadi  kategori-kategori  yang relatif.
4.  Jumlah contoh (example) yang cukup, karena pembangkitan induktif digunakan, maka dibutuhkan test  case yang  cukup  untuk membedakan pola yang valid dari peluang suatu kejadian.
5.  Pemillihan atribut pada ID3 dilakukan dengan properti statistik, yang disebut dengan information gain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Masalah
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  & Komputer  ASIA  Malang  merupakan  salah  satu sekolah  tinggi  di  Jawa  Timur  yang  memiliki tingkat kelulusan masih terbilang rendah. Tingkat kelulusan yang rendah disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya : kurangnya strategi mahasiswa dalam belajar, sistem pengajaran yang kurang efektif dan adanya perbedaan kemampuan pada setiap mahasiswa. Dari data kelulusan yang diperoleh  dari  Biro  Administrasi  Akademik (BAA)  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika &  Komputer  ASIA  Malang,  jumlah  mahasiswa lulus  angkatan  2008-2011  sampai  yudisium gelombang  IV  semester  ganjil  tahun  akademik 2016/2017  sebanyak  1118  dengan  rata-rata kelulusan sebesar 47%. Jumlah tersebut tergolong relatif kecil jika dibandingkan dengan total awal mahasiswa  angkatan  2008-2011  yang  masuk  ke Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  & Komputer  ASIA  Malang  yaitu  sebanyak  2368. Dibalik  tingkat  kelulusan  yang  rendah  pada Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  & Komputer ASIA Malang Malang, adanya tingkat dropout  mahasiswa  yang  terbilang  cukup  tinggi yang  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah satunya adalah tingkat  keberhasilan studi di tiap semester yang kurang memuaskan.
Melihat  selisih  jumlah  antara  mahasiswa lulus dan dropout pada setiap angkatan yang tidak terpaut jauh, hal ini menjadi permasalahan untuk dievaluasi  guna  dicari  penyebabnya.  Dengan memanfaatkan sistem data mining dibuat sebuah perancangan  aplikasi  untuk  menganalisa  pola kelulusan mahasiswa. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan  dapat  dimanfaatkan  oleh  para pemangku  pendidikan  di  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  &  Komputer  ASIA Malang  untuk  menganalisa  tingkat  kelulusan mahasiswa dalam masa studinya serta kemungkinan dropout yang akan terjadi.
Analisa Sistem Sistem ini merupakan sistem yang dikembangkan  untuk  membuat  analisis  terhadap gabungan  dari  data  induk  mahasiswa,  data riwayat perkuliahan, dan data status kemahasiswaan mahasiswa guna mengetahui pola kelulusan  mahasiswa  pada  Sekolah  Tinggi
Manajemen  Informatika  &  Komputer  ASIA Malang.  Tidak  semua  atribut  dari  data  induk mahasiswa,  data  riwayat  perkuliahan,  dan  data status kemahasiswaan akan dianalisis tetapi hanya beberapa  atribut  yang  berguna  karena  data  yang terlalu  kompleks  akan  membuat  proses  mining memakan  waktu  lama  dan  tingkat  hubungannya pun  rendah  sehingga  sangat  mempengaruhi pola/rule yang akan dihasilkan.

## Gambar Blok Sistem

## Preprocessing
Preprocessing data didalam sistem analisa pola kelulusan  mahasiswa  pada  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  &  Komputer  ASIA Malang  berfungsi  untuk  mengolah  data  training agar  data  training  tersebut  memiliki  value  yang valid  sebelum  dilakukan  proses  mining.  Alur preprocessing  data  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini :
Mulai Data mahasiswa Hapus atribut tidak dipakai Hapus missing value Transformasi atribut asal mahasiswa ke 3 kategori Selesai Input data/import data excel mahasiswa Gambar Alur Preprocessing

## Pemodelan Dataset
Pemodelan
dataset dilakukan untuk memetakan tipe, status, dan pengelompokan dari dataset yang akan digunakan untuk proses mining agar dalam proses mining tidak terjadi kesalahan data  pengolahan  data  untuk  masing-masing  tipe variabel.  Berikut  adalah  pemodelan  dataset analisa pola kelulusan mahasiswa STMIK ASIA Malang.

## Tabel Pemodelan Dataset
No Variabel Tipe Status P engelompokan 1 Jenis Kelamin Nominal Input - 2 Usia Numerik Input - 3 Inputan Nominal Input - 4 Kota  Asal Mahasiswa Nominal Input - Malang - Luar Malang Jatim - Luar Jatim 5 Program Studi Nominal Input - 6 SKS smt 1 Numerik Input - 7 IP smt 1 Numerik Input - 8 SKS smt 2 Numerik Input - 9 IP smt 2 Numerik Input - 10 SKS smt 3 Numerik Input - 11 IP smt 3 Numerik Input - 12 SKS smt 4 Numerik Input - 13 IP smt 4 Numerik Input - 14 SKS smt 5 Numerik Input - 15 IP smt 5 Numerik Input - 16 SKS smt 6 Numerik Input - 17 IP smt 6 Numerik Input - 18 Jml. Cuti Numerik Input - 19 Jml. Nonaktif Numerik Input - 20 Status Nominal Traget -

## Proses Mining
Proses mining merupakan proses utama dalam pencarian  pola  kelulusan  mahasiswa  pada Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer  ASIA  Malang. Dengan  menggunakan dataset yang ada, dilakukan perhitungan Entropy dan  Information  Gain  yang  berfungsi  untuk menentukan  atribut  yang  akan  menjadi  Root Node,  Node  Level  1,  maupun  Node  level-level selanjutnya  yang  pada  akhirnya  node-node tersebut akan membentuk sebuah pohon keputusan  sehingga  pola/rule  dari  kelulusan mahasiswa  di  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  ASIA  Malang  akan diketahui. Gambar di bawah ini adalah alur proses mining analisa pola kelulusan mahasiswa.
Mulai Data mahasiswa Input data/import data excel mahasiswa Hapus atribut tidak dipakai Hapus missing value Transformasi atribut asal mahasiswa ke 3 kategori Data berupa numerik? Ya Urutkan Data Cari split point antar nilai atribut Cari nilai gain atribut Bandingkan gain tiap atribut Ambil atribut dengan gain terbesar Apakah rule terbentuk sempurna? Buat pohon keputusan tidak Ya Tampilkan pohon keputusan Selesai Tidak Bentuk rule/pola Gambar Alur Proses Mining Atribut-atribut yang ada dilakukan perhitungan  entropy  dan  dicari  information gainnya.  Tabel  di  bawah  ini  adalah  daftar  nilai information gain dari penentuan root node .

## Tabel Information Gain Root Node
Atribut Information Gain Jenis Kelamin (JK) 0.0070 Usia (Usia) 0.0090 Inputan (Inputan) 0.0071 Kota Asal Mahasiswa (KtMhs) 0.0009 Program Studi (PS) 0.0032 SKS Semester 1 (SKS1) 0.0101 IP Semester 1 (IPS1) 0.2995 SKS Semester 2 (SKS2) 0.3121 IP Semester 2 (IPS2) 0.4503 SKS Semester 3 (SKS3) 0.5016 IP semester 3 (IPS3) 0.6041 SKS Semester 4 (SKS4) 0.6417 IP Semester 4 (IPS4) 0.6972 SKS Semester 5 (SKS5) 0.6278 IP Semester 5 (IPS5) 0.7248 SKS Semester 6 (SKS6) 0.6599 IP Semester 6 (IPS6) 0.6923 Jumlah Cuti (Cuti) 0.0075 Jumlah Nonaktif (Nonaktif) 0.1362
Berdasarkan  tabel  di  atas  karena  nilai information  gain  terbesar  adalah  IP  Semester  5 (IPS5), maka IP Semester 5 dijadikan root awal.
IPS5 ? ? ≤ 1.62 [15,431] > 1.62 [610,33]

## Gambar Root Node

## Implementasi Dan Pengujian
Implementasi  antar  muka  menggambarkan bentuk  tampilan  grafis  dari  sistem,  berikut  ini adalah tampilan dari sistem yang telah dibuat. 1.  Form Login
Form login adalah form yang tampil  pertama kali  saat  aplikasi  dijalankan.  Pada  aplikasi  ini login dibedakan menjadi 2 yaitu Admin dan User biasa.

## Gambar Form Login
2.  Form Pengolahan Data Form  pengolahan  data  digunakan  untuk mengolah  data  training/data  mentah  menjadi dataset yang sesuai untuk proses mining melalui preprocessing .
Gambar Form Pengolahan Data
3. Form Proses Mining
Form  proses  mining  digunakan  untuk mengolah  dataset  untuk  membentuk  pola/ rule dengan  cara  menghitung entropy dan  mencari information gain dari hasil perhitungan tersebut.
Gambar Form Proses Mining
4. Form Pohon keputusan
Form  pohon  keputusan  berfungsi  untuk menampilkan  pohon  keputusan  hasil  dari pembentukan rule pada saat proses mining. Rule yang  sudah  terbentuk  juga  dapat  dieksport  ke dalam bentuk excel.
Gambar Form Pohon Keputusan
Gambar Form Eksport Rule

## 5. Form Testing Rule
Form testing rule digunakan untuk melakukan testing perangkat lunak untuk menguji keakuratan dan  juga  digunakan  untuk  melakukan  analisa terhadap  data  baru  untuk  mengetahui  status  dari mahasiswa tersebut apakah lulus atau dropout.
Gambar Form Testing Rule
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  dua  model inputan  data  yaitu  yang  pertama  inputan  dengan menggunakan data yang diambil secara acak dari dataset dan yang kedua adalah inputan data baru. Pada pengujian pertama, data yang digunakan di ambil sebanyak 15% dari dataset yaitu sejumlah 163 data dari total 1089 data. Setelah melakukan pengujian  dengan  memasukkan  163  data  pada program, diketahui terdapat 162 data yang sesuai dengan  output,  dan  1  data  yang  tidak  sesuai sehingga tingkat akurasi program adalah sebagai berikut :
Akurasi = (Jml data benar / Jml data) * 100% = (162/163) * 100% = 99,39%
Pada pengujian yang kedua dengan menggunakan data baru sebanyak 69 data, diketahui terdapat 69 data  yang  sesuai  dengan  output,  dan  tidak ditemukan data yang tidak sesuai sehingga tingkat akurasi program adalah 100%.

## 4. PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan penjelasan serta uraian yang telah dibahas, maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap kelulusan  mahasiswa  adalah  Indeks  Prestasi Semester  (IPS).  Pada  penelitian  ini  adalah Indeks Prestasi Semester 5.
2. Penggunaan algoritma Iterative Dichotomiser 3  untuk  proses  mining  mampu  membentuk pohon keputusan sampai lebih dari empat level dan menghasilkan 27 pola/rule.
3. Proses  testing  dengan  163  data  (15%  dari dataset) yang diambil secara acak menghasilkan akurasi sebesar 99.39%. Proses tersebut  menghasilkan  162  data  yang  sesuai dengan data sebenarnya.
4. Proses testing dengan 69 data baru menghasilkan  akurasi  sebesar  100%.  Proses
tersebut  menghasilkan  69  data  yang  sesuai dengan data sebenarnya.

## Saran
Mengingat  keterbatasan  penulis,  berikut adalah  beberapa  saran  yang  perlu  disampaikan untuk pengembangan data mining ini antara lain : 1. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan  data  induk  mahasiswa  dengan jumlah  data  training,  range  angkatan  dan atribut-atribut yang lebih banyak dan juga data riwayat  perkuliahan  berupa  Indeks  Prestasi yang  lebih  banyak  pula  sehingga  rule  yang terbentuk dapat lebih kompleks dan akurat.
2. Untuk  menjaga  keakuratan  rule  maka  perlu dilakukan  penambahan  data  dan  dilakukan proses mining ulang secara berkala.
3. Penelitian  tentang  pencarian  pola  kelulusan mahasiswa  menggunakan  algoritma  ID3 memiliki tingkat keakuratan hasil yang cukup baik namun tetap diharapkan adanya penelitian terkait kelulusan mahasiswa dengan menggunakan algoritma yang lain.

## 5. REFERENSI
Al-Bahra. Analisa dan Desain Sistem Informasi I . Jakarta. Elek Media Komutindo. 2005 Bramer, Max. Principles of Data Mining. London. Springer. 2007 Davies,  and  Paul  Beynon. Database  Systems Third  Edition .  New  York.  Palgrave
Macmillan. 2004
Defiyanti,  Sofi.  dan  Crispina  Pardede,  D.L. Perbandingan  Kinerja  Algoritma  ID3 dan  C4.5  Dalam  Klasifikasi  Spam-Mail . Jurnal Informatika, Universitas Gunadharma. 2010
Gorunescu,  Florin. Data  Mining  Concepts, Models,  and  Techniques. Verlag  Berlin Heidelberg. Springer. 2011 Han,  J.  and  Kamber,  M. Data  Mining  Concepts and  Techniques  Second  Edition .  San Francisco. Morgan Kauffman Publishers. 2006 Han,  J,  Kamber,  M  and  Pei,  J. Data  Mining Concepts  and  Technique.  Third  Edition . Massachusetts. Elsevier, Inc. 2011 Hartono,  Jogiyanto. Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi. Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis . Yogyakarta.
Andi Publishing. 1999
Herawati, Fajar Astuti. Data Mining . Yogyakarta. Andi Publishing. 2013
Hoffer,  J.  A.,  Ramesh,  V.,  &  Topi,  H. Modern Database  Management,  (11th  Edition). New Jersey. Prentice Hall. 2012 Jogiyanto. Analisis  &  Desain  Sistem  Informasi
Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik  Aplikasi  Bisnis .  Yogyakarta. Andi Publishing. 2005 Kristanto,  Andi. Perancangan  Sistem  Informasi dan  Aplikasinya .  Yogyakarta.  Gava Media. 2003 Kusrini, dan Emha Taufik Luthfi. Algoritma Data Mining. Yogyakarta.  Andi  Publishing. 2009 Nugroho, Fanuel., Kristanto, Herianto., & Oslan,
Yetli. Validasi Suatu Alamat Menggunakan  Decision  Tree  Dengan Algoritma  ID3 .  Jurnal  Informatika, Universitas Kristen Duta Wacana. 2007
Pramudiono,  I. Pengantar  Data  Mining  :
Menambang  Permata  Pengetahuan  di Gunung Data . 2007. http://www.ilmukomputer.org/wp-
content/uploads/2006/08/iko- datamining.zip (diakses  pada  tanggal  10 September 2016) Prasetyo, Eko. Data Mining-Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta. Andi Publishing. 2012 Santosa, Budi. Data Mining Teknik Pemanfaatan
Data untuk
Keperluan
Bisnis. Yogyakarta. Graha Ilmu. 2007 Sudirman. Implementasi  Teknik  Data  Mining Classification Dengan Metode Decission Tree Untuk Menentukan Tingkat Kelulusan  Mahasiswa .  Surabaya.  2012:
Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen
Teknologi XVI
Turban,  Efraim,  Jay  E.  Aronson  &  Ting  Peng
Liang.  Decision  Support  Systems  and Intelligent  Systems  (Sistem  Pendukung Keputusan
dan Sistem Cerdas).
Yogyakarta. Andi Publishing. 2007 Widodo,  Prabowo  Pudjo,  dkk. Penerapan  Data
Mining Dengan Matlab . Bandung.
Rekayasa Sains. 2013 Witten,  Ian  H.,  &  Eibe  Frank. Data  Mining Practical  Machine  Learning  Tools  And
Techniques  With  Java  Implementations. San Diego. Morgan Kaumann Publishers. 2000 Witten,  I.  H  and  Frank,  E. Data  Mining  : Practical  Machine  Learning  Tools  and
Techniques Second Edition . San
Francisco. Morgan Kauffman Publishers. 2005