## Educate

## JURNAL TEKNOLOGI PENDIDIKAN
Vol. 7, No. 2, Juli 2022, hlm. 270-280  DOI: 10.32832/educate.v7i2.7579
Diserahkan : 23-06-2022 Disetujui : 25-07-2022. Dipublikasikan : 26-07-2022 Kutipan : Ratwastuti, N., Arti, S., & Hutajulu, K. (2022). Pemilihan Atribut Evaluasi Kondisi Perkuliahan yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Kepuasan Mahasiswa dalam Mengikuti Mata Kuliah. Educate: Jurnal Teknologi Pendidikan, 7(2), 270-281.  doi: http://dx.doi.org/10.32832/educate.v7i2.7579

## PEMILIHAN ATRIBUT EVALUASI KONDISI PERKULIAHAN YANG BERPENGARUH TERHADAP TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA DALAM MENGIKUTI MATA KULIAH
Ning Ratwastuti* 1 , Shindy Arti 2 , Kristina Hutajulu 3
1,2,3 Manajemen Informatika, Politeknik Astra, Indonesia
1 *ning.ratwastuti@polman.astra.ac.id

## Abstrak
Kondisi  perkuliahan  adalah  faktor  yang  dapat  menentukan  tingkat  kepuasan  mahasiswa terhadap suatu mata kuliah. Mahasiswa sebagai obyek dalam perkuliahan dapat melakukan evaluasi  kondisi  perkuliahan  dan  evaluasi kepuasan terhadap mata  kuliah.  Pada  penelitian ini, digunakan dataset evaluasi mata kuliah oleh 5280 mahasiswa Gazi University. Dataset terdiri  dari  28  pernyataan  atas  kuesioner  tentang  evaluasi  kondisi  perkuliahan  dan  tingkat kepuasan mahasiswa terhadap mata kuliah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan atribut masukan  evaluasi  kondisi  perkuliahan yang  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah, dengan proses clustering , seleksi atribut, dan  klasifikasi.  Evaluasi  nilai  akurasi,  ROC,  TP rate ,  dan  FP rate menunjukkan  bahwa klasifikasi  dengan subset hasil  seleksi  atribut  menghasilkan  performa  yang  setara  bahkan lebih baik dibandingkan klasifikasi dengan seluruh atribut. Model terbaik menghasilkan nilai akurasi 91.08%, ROC 0.942, TP rate 0.911, serta FP rate 0.065, dihasilkan oleh subset atribut yang  berasal  dari  seleksi  atribut  dengan  metode  Relief.  Dari  24  atribut  evaluasi  kondisi perkuliahan  yang  digunakan  sebagai  masukan,  terdapat  14  atribut  yang  signifikan mempengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah.
Kata  kunci :  evaluasi  kondisi  perkuliahan,  tingkat  kepuasan  mahasiswa,  seleksi  atribut, clustering , klasifikasi.

## Abstract
Class conditions are factors that can determine the level of student satisfaction  in following the  course.  Students  as  objects  in  the  class  can  evaluate  class  conditions  and  level  of satisfaction. In this study, 5280 students of Gazi University were used to evaluate the course evaluation  dataset.  The  dataset  consists  of  28  student s’ statements to questionnaire about class conditions’ evaluation and the level of student satisfaction with the course. The purpose of  this  study  was  to  determine  the  input  attributes  (class  condition s’  evaluation)  that  had significant  effect  to  student  satisfaction ’s  level  in  following  the  course,  with  the  clustering process, attribute selection, and classification. Evaluation of accuracy values, ROC, TP rate, and FP rate shows that classification with a subset of attribute selection produces equivalent or even better performance than classification with all attributes. The best model produces an accuracy  value  of  91.08%,  ROC  0.942,  TP  rate  0.911,  and  FP  rate  0.065,  generated  by  a subset  of  attributes  derived  from  attribute  selection  using  the  Relief  method..  From  24 attributes of class conditions’ evaluation that are used as input, there are 14 attributes that significantly affect the level of student satisfaction in following the course.
Keywords: class  conditions’  evaluation;  student  satisfaction  level;  feature  selection, clustering, classification.

## I. Pendahuluan
Pendidikan  dapat  mempengaruhi  kehidupan  manusia.  Pendidikan  juga  menjadi faktor  pendukung  dalam  setiap  sektor,  baik  yang  termasuk  dalam  lingkup  pribadi maupun  lingkup  yang  luas  di  level  negara  atau  dunia.  Oleh  karena  itu,  pendidikan dapat dikatakan sebagai salah satu aspek terpenting bagi kehidupan manusia. Ada berbagai  macam  jenis  pendidikan,  salah  satunya  adalah  pendidikan  formal. Pendidikan  formal  memiliki  karakteristik  berlangsung  secara  teratur,  bertingkat, mengikuti syarat-syarat tertentu secara ketat, dan berlangsung di suatu tempat seperti sekolah  (Ahmadi  &  Supriyono,  2003).  Pendidikan  formal  dapat  dilakukan  dalam berbagai macam format kelas, namun kondisi saat ini menunjukkan bahwa sebagian besar  pendidikan  formal  masih  menggunakan  format  kelas  konvensional.  Kelas konvensional ini digunakan sebagai tempat berlangsungnya proses belajar mengajar dan  penyampaian  ilmu  dari  pendidik  kepada  peserta  didik.  Dalam  suatu  tingkat pendidikan formal, umumnya dilakukan pengukuran prestasi belajar. Pengukuran ini dilakukan untuk menentukan kondisi peserta didik dan tingkat kesiapan peserta didik untuk menuju ke tingkat selanjutnya. Di sekolah, hasil belajar atau prestasi belajar ini dapat  dilihat  dari  penguasaan  peserta  didik  akan  mata  pelajaran  yang  telah ditempuhnya. Penguasaan hasil belajar tersebut terdiri dari beberapa aspek, misalnya penguasaan  pengetahuan,  ketrampilan  berpikir,  maupun  ketrampilan  motorik (Sukmadinata,  2007).  Selain  melakukan  pengukuran  prestasi  belajar  bagi  para peserta  didik,  terdapat  aspek  tambahan  yang  dapat  diukur  juga  sebagai  keluaran proses  pendidikan,  misalnya  pengukuran  kepuasan  peserta  didik  terhadap pengajaran yang ditempuhnya (Stith et al., 1998). Pengolahan data evaluasi di bidang pendidikan  dapat  dilakukan  secara  dengan  metode  konvensional,  ataupun menggunakan  prinsip data  mining .  Berbagai  penyesuaian  dan  pengembangan metode  terus  dilakukan,  dengan  tujuan  menghasilkan  model  dengan  tingkat kesalahan  yang  minimal,  sehingga  dapat  merepresentasikan  kondisi  yang sebenarnya.  Dengan  representasi  kondisi  sebenarnya,  diharapkan  model  tersebut dapat menarik kesimpulan secara tepat.
Penelitian  dengan  metode  klasifikasi neuro  fuzzy dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  faktor  internal  seperti  intelegensi, minat,  bakat,  dan  motivasi  siswa.  Hasil penelitian  menunjukkan,  faktor  minat,  bakat,  dan  motivasi  berpengaruh  signifikan untuk menentukan klasifikasi kemampuan dasar siswa (Hidayah et al., 2013). Proses klafisikasi  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  ujian  siswa  dan mengidentifikasi  siswa  yang  diprediksi  gagal.  Atribut  yang  digunakan  merupakan perpaduan faktor internal dan eksternal siswa, diantaranya jenis kelamin, nilai siswa pada tingkatan sekolah sebelumnya, dan berbagai aspek pendukung seperti kondisi kelas dan keluarga. Algoritme decision tree seperti C4.5, ID3 (Iterative Dichotomiser 3), dan CART (Classification and Regression Trees) digunakan dalam penelitian ini. Hasil Penelitian kemudian menunjukkan bahwa  C4.5 keluar sebagai algoritme yang
paling  efektif  untuk  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  siswa  (Yadav  &  Pal,  2012). Sebagian  pendidik  memanfaatkan  media e-learning sebagai  sarana  untuk menyampaikan  informasi  dan memberikan  serangkaian  kuis  atau  tugas.  Data  yang diperoleh  dari e-learning seperti    jumlah  kuis  dan  tugas  yang  berhasil  diselesaikan siswa,  waktu  yang  dibutuhkan  masing-masing  siswa  untuk  mengerjakan  tugas  dan kuis, waktu yang dihabiskan dalam memantau e-learning , maupun jumlah pesan yang dibaca  dan  dikirim  dalam  forum  dapat  menjadi  pedoman  untuk  memprediksi kesuksesan  belajar  siswa.  Hasil  pengolahan  diantaranya  menunjukkan  bahwa metode decision  tree seperti  C4.5  dan  CART  adalah  metode  yang  sederhana  dan mudah  diterapkan,  serta  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik,  dibandingkan dengan metode lain yang juga digunakan dalam penelitian ini seperti metode statistic klasik, rule induction , aturan fuzzy , dan neural network (Romero & Ventura, 2008).
Pada proses pengolahan data dengan metode data mining , atribut yang digunakan terkadang  sangat  banyak  dan  dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi  hasil  klasifikasi. Pemilihan  atribut  yang  berpengaruh  signifikan  menjadi  kunci  untuk  meningkatkan akurasi  hasil  klasifikasi.  Penggunaan  seleksi  atribut  untuk  klasifikasi  tingkah  laku buruk  siswa  institut  kejuruan  terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi. Algoritme  klasifikasi  C4.5  dengan  metode  seleksi  atribut  CFS  (Correlation-based Feature Selection) menghasilkan nilai akurasi tertinggi, meskipun perhitungan nilai F- Measure  lebih  lanjut  menempatkan  algoritme  klasifikasi  Bayesian  Network  dengan metode seleksi atribut Wrapper sebagai metode terbaik untuk melakukan klasifikasi dan  seleksi  atribut.  Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  atribut  yang  berpengaruh besar terhadap klasifikasi siswa berdasarkan tingkah laku buruknya diantaranya jenis kelamin, waktu belajar, nilai pada tingkatan sekolah sebelumnya, kondisi kesehatan, provinsi asal, tanggal lahir, jumlah absen, jumlah izin sakit, dan nilai sejarah (Wongpun & Srivihok, 2008). Seleksi atribut juga digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi prestasi  belajar  siswa  (gagal  atau  berhasil)  di  Tamil  Nadu,  India.  Penelitian  ini menggunakan 32 atribut yang meliputi kondisi demografis, keluarga, sosial ekonomi, lingkungan, dan prestasi di tingkatan sekolah sebelumnya. Performa model kemudian dievaluasi  dengan  nilai  ROC  (Receiver  Operating  Characteristics)  dan  F-Measure. Hasil penelitian menunjukkan, evaluasi dengan nilai ROC menghasilkan subset atribut yang lebih sedikit dibandingkan dengan F-Measure. Dengan nilai yang sama, subset yang memiliki  jumlah atribut  lebih  sedikit  akan  dipilih  sebagai  yang  lebih  baik.  Nilai ROC menunjukkan Voted Perceptron dan OneR sebagai metode klasifikasi terbaik, sedangkan  Information  Gain  adalah  metode  seleksi  atribut  terbaik  (Ramaswami  & Bhaskaran, 2009).
Penelitian dengan dataset yang besar di dunia  pendidikan dilakukan pada  5820 mahasiswa  Gazi  University.  Metode  statistik  menempatkan  empat  pertanyaan sebagai atribut yang paling mempengaruhi tingkat kedatangan mahasiswa dan tingkat kesulitan mata kuliah. Atribut tersebut adalah ekspektasi siswa terhadap mata kuliah, dosen  datang  mempersiapkan  kelas,  dosen  menjelaskan  mata  kuliah  dan  dapat membantu mahasiswa, serta dosen memberikan tugas dan proyek yang relevan dan
membantu  mahasiswa.  Proses clustering dilakukan  untuk  mengelompokkan  siswa menjadi  tiga  kategori  berdasarkan  tingkat  kepuasan,  yaitu  tidak  puas,  netral,  dan puas.  Proses  klasifikasi  dengan decision  tree mengerucutkan  atribut  menjadi  dua, yaitu ekspektasi siswa terhadap mata kuliah dan dosen menjelaskan mata kuliah dan dapat  membantu  mahasiswa  (Gündüz  &  Fokoué,  2013).  Berdasarkan  penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  mengolah  hasil  kuesioner  yang  diberikan  kepada mahasiswa Gazi University. Atribut masukan yang digunakan adalah 24 pernyataan kuesioner  yang  menggambarkan  evaluasi  kondisi  perkuliahan.  Atribut  masukan  ini dipetakan terhadap atribut keluaran yang terdiri dari 4 pernyataan kuesioner tentang tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  kuliah  yang  diikutinya.  Proses clustering dengan  metode  Simple  K-Means  dan  EM  dilakukan  untuk  membagi  mahasiswa menjadi  3  kategori  tingkat  kepuasan  terhadap  mata  kuliah.  Proses  seleksi  atribut untuk  mencari  kombinasi  atribut  masukan  terbaik  yang  dapat  menunjukkan  peran dosen terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah dilakukan menggunakan  CFS  dan  Relief.  Algoritme  C4.5  digunakan  sebagai  dasar  klasifikasi untuk melihat pengaruh atribut masukan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah. WEKA Data Mining Tools digunakan untuk pengolahan dataset tersebut.

## II. Metode Penelitian
Langkah penelitian dimulai dari pemilihan dan pemecahan atribut dalam dataset asli dari evaluasi mahasiswa Gazi University yang terdapat di UCI Machine Learning Repository. Detail urutan proses dalam penelitian ini dapat dillihat pada Gambar 1.
Terdapat  28  atribut  pertanyaan  kuesioner  dan  5280 instance dalam  suatu kesatuan dataset tersebut. Tiap atribut merupakan evaluasi kondisi perkuliahan dan tingkat kepuasan mahasiswa, dengan rentang nilai 1-5 yang menyatakan persetujuan mahasiswa  terhadap  pernyataan  yang  diberikan  dalam  kuesioner.  Proses  analisis faktor  kemudian  memecah  seluruh  atribut  menjadi  2  bagian.  Ada  24  atribut  yang menunjukkan  kondisi  perkuliahan  yang  digunakan  sebagai  masukan,  sedangkan  4 atribut lainnya menunjukkan tingkat kepuasan mahasiswa digunakan sebagai atribut keluaran. Keterangan mengenai atribut dan label atribut dijabarkan dalam Tabel 1 dan Tabel 2.
Untuk  dapat  memetakan  evaluasi  kinerja  dosen  terhadap  tingkat  kepuasan mahasiswa,  4  atribut  yang  menunjukkan  tingkat  kepuasan  mahasiswa  harus dikumpulkan  menjadi  suatu class  attribute .  Proses clustering dilakukan  untuk menggabungkan 12 atribut menjadi 1 class attribute kepuasan mahasiswa. Clustering merupakan proses pengelompokkan kumpulan objek baik yang bersifat fisik maupun abstrak ke dalam kelas objek yang mirip ( similar ). Secara prinsip cluster merupakan kumpulan  dari  objek  data  yang  mempunyai  kemiripan,  dimana  kemiripan  tersebut didasarkan  pada  karakteristik  tertentu  (karakteristik  dapat  berarti  kombinasi  dari atribut  tertentu,  tergantung user ).  Dalam  berbagai  aplikasi,  suatu cluster dari  objek data  dapat  diperlakukan  secara  kolektif  sebagai  satu  grup  (Han  et  al.,  2012). Penelitian ini menggunakan 2 metode clustering tersebut yaitu Simple K-Means dan EM  (Expectation  Maximation).  Algoritme  K-Means clustering merupakan  metode clustering berbasis  jarak  untuk  memisahkan  data  menjadi  sejumlah cluster yang dibutuhkan  dalam  suatu  penelitian.  Sementara  EM  (Expectation  Maximation) menentukan suatu objek berdasarkan bobotnya.  Pada metode ini, mean yang baru akan  dihitung  berdasarkan  ukuran  bobotnya.  EM  merupakan  pengembangan  dari metode  K-Means  (Han  et  al.,  2012).  Proses  klasifikasi  kemudian  dilakukan  untuk menentukan  metode clustering yang  lebih  baik  untuk  memetakan  keseluruhan  24 atribut  masukan  evaluasi  kondisi  perkuliahan  terhadap  1 class  attribute kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah.
Proses  selanjutnya  adalah  reduksi  24  atribut  masukan  menjadi subset - subset dengan  metode  seleksi  atribut.  Metode  seleksi  atribut  yang  digunakan  adalah  CFS dan Relief. CFS (Correlation based Feature Selection) adalah teknik heuristik untuk mengevaluasi nilai atau harga subset atribut. Teknik ini mempertimbangkan kegunaan atribut individual bagi prakiraan label kelas dengan level interkorelasi di antara atribut- atribut. Atribut secara individual menguji mana ukuran yang berkaitan dengan variabel yang  diamati  (sebagai  kelas  target)  (Hall,  2000).  CFS  menyeleksi  atribut  melalui metode pencarian Best First, menghasilkan beberapa kombinasi atribut yang tertuang dalam subset atribut.  Sementara  itu,  Relief  menghasilkan  peringkat  nilai  masing- masing  atribut  yang  dapat  dibuat subset dengan  mengurutkan  atribut  berdasarkan nilai  dan  standar  tertentu.  Metode  seleksi  atribut  ini  terinspirasi  dari  pembelajaran berbasis instance .  Algoritme  Relief  mendeteksi  atribut  yang  secara  statistik  relevan
terhadap target atau class attribute . Relief dapat digunakan untuk menyeleksi class attribute yang memiliki 2 nilai maupun lebih (Kira & Rendell, 1992).
Subset - subset hasil seleksi atribut diolah kembali dengan metode klasifikasi, yaitu algoritme  C4.5.  Algoritme  C4.5  adalah  bagian  dari  algoritme decision  tree (pohon pengambilan  keputusan).  Pohon  ini  dibangun  dengan  cara  membagi  data  secara rekursif. Pembagian data ini kemudian menghasilkan tiap-tiap bagian yang akan terdiri dari data yang berasal dari kelas yang sama. Algoritme ini melakukan pemilihan atribut berdasarkan gain  ratio yang  dimilikinya  (Quinlan,  1993).  Pembagian  data  pelatihan dan  pengujian dilakukan  dengan metode 10-fold  cross  validation.  Pada metode  ini, dataset dibagi secara acak menjadi 10 bagian yang masing-masing bagian memiliki proporsi jumlah instance yang sama. Pada setiap iterasi, satu bagian digunakan untuk pengujian dan sisa 9/10 bagian digunakan untuk pelatihan. Iterasi dilakukan sebanyak 10  kali,  yang  masing-masing  iterasinya  menghasilkan  nilai error tertentu.  Pada akhirnya,  estimasi error dari  10  bagian  tersebut  dijumlah  dan  dirata-rata  untuk mendapatkan estimasi error keseluruhan (Witten et al., 2016).
Proses klasifikasi menghasilkan parameter tingkat akurasi, TP rate , FP rate , dan ROC.  Akurasi  merupakan  persentase  perbandingan instance yang  berhasil terklasifikasi benar dengan jumlah total seluruh instance dalam dataset (Han et  al., 2012).  TP rate adalah  nilai  yang  menunjukkan  perbandingan  kelas  benar  yang terprediksi  benar  ( true  positive /TP)  dengan  penjumlahan  antara  kelas  benar  yang terprediksi  benar  ( true  positive /TP)  dan  kelas  salah  yang  terprediksi  salah  ( false negative /FN). FP rate menunjukkan perbandingan kelas salah yang terprediksi benar ( false  positive /FP)  dengan  penjumlahan  antara  kelas  salah  yang  terprediksi  benar ( false positive /FP) dan kelas benar yang terprediksi salah ( true negative /TN) (Witten et al., 2016). Sementara itu, ROC merupakan trade-off antara nilai TP rate dengan FP rate (Lasko  et  al.,  2005).  Semakin  tinggi  akurasi,  ROC,  dan  TP rate serta  semakin rendah  FP rate yang  dihasilkan  dari  proses  pelatihan  dan  pengujian  menunjukkan subset yang dihasilkan dari proses seleksi atribut tersebut lebih unggul dibandingkan dengan  yang  lainnya.  Keunggulan  ini  dapat  menyatakan  bahwa subset yang dihasilkan  dari  metode  seleksi  atribut  dapat  mengklasifikasikan  mahasiswa berdasarkan tingkat kepuasannya terhadap mata kuliah.

## III. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan dataset hasil  kuesioner  yang  melibatkan  5820 mahasiswa  Gazi  University,  yang  terdiri  dari  13  kelas  yang  berbeda. Dataset ini diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning  Repository. Dataset utuh  yang  digambaran terdiri  dari  28  atribut  berupa  jawaban  kuesioner  yang  menunjukkan  evaluasi  mata kuliah  oleh  mahasiswanya.  Nilai  pada  semua  atribut  ada  pada  rentang  1-5.  Nilai  1 menunjukkan bahwa mahasiswa sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut, nilai 2 menunjukkan tidak setuju, nilai 3 menunjukkan mahasiswa memilih bersikap netral terhadap pernyataan tersebut, nilai 4 menunjukkan setuju, dan nilai 5 menunjukkan mahasiswa sangat setuju dengan pernyataan tersebut.
Proses analisis faktor pada dataset memisahkan 28 atribut menjadi 2 bagian yaitu faktor  kondisi  perkuliahan  dan  faktor  kondisi  kepuasan  mahasiswa.  Atribut  yang berlabel Q1-Q8 dan Q13-Q28 menunjukkan kondisi perkuliahan digunakan sebagai atribut masukan dalam penelitian ini, ditunjukkan pada Tabel 1. Sementara itu, Tabel 2  berisi  atribut  berlabel  Q9-Q12  yang  menunjukkan  tingkat  kepuasan  mahasiswa dalam  mata  kuliah.  Atribut  tersebut  akan  digunakan  sebagai  atribut  keluaran  pada penelitian ini.
Tabel 1. Atribut Masukan dalam Penelitian
Label Keterangan Atribut Rentang Nilai Q1 Materi yang akan diajarkan di kelas, metode pengajaran dan sistem evaluasi dijelaskan di awal pertemuan 1-5 Q2 Tujuan mata kuliah dijelaskan di awal semester 1-5 Q3 Mata kuliah sebanding dengan bobot yang diberikan padanya 1-5 Q4 Mata kuliah diajarkan sesuai silabus yang sudah dijelaskan pada pertemuan pertama 1-5 Q5 Diskusi kelas, pekerjaan rumah, praktek, dan kegiatan belajar mengajar memuaskan 1-5 Q6 Buku dan referensi mata kuliah yang lain cukup tersedia dan mengikuti perkembangan jaman 1-5 Q7 Mata kuliah mengakomodasi pembelajaran dengan metode kerja lapangan, aplikasi ke dalam contoh kasus, praktikum di laboratorium, dan diskusi 1-5 Q8 Kuis, tugas, proyek, dan ujian berkontribusi dalam membantu pembelajaran 1-5 Q13 Dosen memiliki pengetahuan terkini dan relevan dengan mata kuliah 1-5 Q14 Dosen menyiapkan diri sebelum menyampaikan materi 1-5 Q15 Dosen mengumumkan silabus mata kuliah di awal 1-5 Q16 Dosen berkomitmen dan mudah dimengerti 1-5 Q17 Dosen datang tepat waktu 1-5 Q18 Dosen menyampaikan materi dengan gaya/ucapan yang mudah dimengerti 1-5 Q19 Dosen memanfaatkan jam di kelas secara efektif 1-5 Q20 Dosen memiliki keinginan untuk membantu siswa 1-5 Q21 Dosen menunjukkan pendekatan positif kepada siswa 1-5 Q22 Dosen terbuka terhadap pandangan mahasiswa tentang mata kuliah 1-5 Q23 Dosen mendorong partisipasi siswa dalam kelas 1-5 Q24 Dosen memberikan tugas yang relevan dan berguna bagi siswa 1-5 Q25 Dosen menyediakan waktu untuk pertanyaan siswa, di dalam maupun di luar kelas 1-5 Q26 Dosen memberikan cara evaluasi yang dapat secara efektif mengukur kondisi siswa 1-5 Q27 Dosen menyediakan dan mendiskusikan solusi soal ujian kepada siswa 1-5 Q28 Dosen memperlakukan semua siswa dengan cara yang benar dan obyektif. 1-5 Sumber: UCI Machine Learning Repository
Tabel 2. Atribut Keluaran dalam Penelitian Label Keterangan Atribut Rentang Nilai Q9 Saya sangat menikmati kelas dan bersemangat untuk berpartisipasi aktif selama kuliah 1-5 Q10 Ekspektasi awal saya terhadap mata kuliah terpenuhi di akhir semester 1-5 Q11 Mata kuliah ini ini relevan dan bermanfaat bagi pengembangan profesional saya 1-5 Q12 Mata kuliah ini membantu saya melihat kehidupan dan dunia dengan perspektif baru 1-5

## Sumber: UCI Machine Learning Repository
Atribut yang menyatakan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap mata kuliah yang diikutinya  terdiri  dari  4  jawaban  dari  pernyataan  kuesioner.  Untuk  menjadikannya suatu class attribute , dilakukan proses clustering . Metode yang dapat digunakan untuk proses clustering diantaranya dengan metode Simple K-Means dan EM (Expectation- Maximation).  Kedua  metode  ini  adalah  metode clustering yang  mudah diinterpretasikan  dan  tidak  memerlukan  acuan  nilai  keluaran  untuk  proses pembelajaran  atau  unsupervised  learning,  sehingga  tepat  digunakan  untuk menggabungkan  4  atribut  berdasarkan  similarity.  Hasil clustering digabungkan dengan  24  atribut  masukan,  kemudian  diklasifikasi  untuk  mengetahui  metode clustering yang  lebih  baik  dalam  memetakan  kondisi  kepuasan  mahasiswa  dalam mengikuti  mata  kuliah.  Klasifikasi  dengan  C4.5  dilakukan  dengan  perangkat  lunak WEKA, menghasilkan parameter yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Performa Dataset Hasil Clustering Metode Clustering Akurasi TP Rate FP Rate ROC Simple K-Means 86.01% 0.860 0.075 0.909 EM 90.58% 0.906 0.067 0.938 Sumber: Data Hasil Penelitian
Proses  seleksi  atribut  dilakukan  untuk  mereduksi  atribut  masukan  yang  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap class attribute , dengan kata lain memilih atribut yang berpengaruh signifikan terhadap class attribute . Pada penelitian ini, atribut yang terpilih  dari  hasil  seleksi  atribut  menunjukkan  atribut  masukan  evaluasi  kondisi perkuliahan  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa  dalam mengikuti mata kuliah. Berbagai metode dapat dilakukan untuk proses seleksi atribut, namun pada penelitian ini digunakan 2 metode yaitu CFS dan Relief.
Perangkat lunak WEKA digunakan dalam proses seleksi atribut. Pada seleksi atribut metode  CFS  metode  pencarian  Best  First,  didapatkan  suatu subset atribut  pilihan. Sementara  itu,  seleksi  atribut  dengan  metode  Relief  menghasilkan  peringkat individual  atribut  berdasarkan  nilai  tertentu. Subset atribut  dibuat  dengan menggabungkan peringkat 1 dengan peringkat di bawahnya, dan seterusnya sampai subset ke  24.  Hasil  pemeringkatan  atribut  kemudian  dievaluasi  dengan  metode klasifikasi  untuk  mendapatkan  kombinasi subset terbaik  di  metode  Relief+Ranker. Selanjutnya, subset atribut  yang  terpilih  di  masing-masing  metode  diolah  dengan metode klasifikasi, yang pada penelitian ini menggunakan algoritme C4.5.
Proses  klasifikasi  dilakukan  baik  dengan  keseluruhan  atribut  maupun  dengan atribut yang sudah tereduksi menjadi subset - subset tertentu. Metode C4.5 digunakan untuk  proses  klasifikasi,  dengan  WEKA  sebagai  perangkat  lunak  pengolah  data. Metode  10-fold  cross  validation  digunakan  untuk  mengevaluasi  data  pelatihan  dan pengujian  pada  metode  klasifikasi  tersebut.  Tabel  4  menunjukkan  hasil  klasifikasi dengan seluruh atribut maupun dengan subset hasil seleksi atribut.
Tabel 4. Perbandingan Performa Subset Hasil Seleksi Atribut Metode Seleksi Atribut Metode Clustering Subset Atribut Akurasi TP Rate FP Rate ROC CFS Simple K-Means Q2, Q3, Q5, Q6, Q7, Q8, Q16, Q19, Q23 87.34% 0.873 0.068 0.940 CFS EM Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q7, Q8, Q13, Q16, Q19, Q24 90.58% 0.906 0.068 0.945 Relief Simple K-Means Q8, Q7, Q1, Q3, Q6, Q2, Q4, Q5, Q16, Q13 86.91% 0.869 0.070 0.936 Relief EM Q8, Q7, Q1, Q5, Q6, Q4, Q3, Q2, Q16, Q27, Q24, Q13, Q14, Q18 91.08% 0.911 0.065 0.942 Tanpa Seleksi Simple K-Means Seluruh Atribut 86.01% 0.860 0.075 0.909 Tanpa Seleksi EM Seluruh Atribut 90.58% 0.906 0.067 0.938 Sumber: Data Hasil Penelitian
Nilai yang ditampilkan pada Tabel 4 menunjukkan bahwa tidak ada subset yang menghasilkan nilai yang signifikan unggul dibandingkan yang lain. Selisih antar subset pada  masing-masing  parameter  menunjukkan  nilai  yang  kecil.  Untuk  mendapatkan subset terbaik,  evaluasi  dilakukan  dengan  meninjau  nilai  pada  masing-masing parameter. Evaluasi parameter berdasarkan Tabel 4 menunjukkan bahwa subset hasil seleksi atribut Relief dan motode clustering EM memiliki kombinasi hasil terbaik, yaitu nilai akurasi, TP rate , dan ROC yang tinggi serta FP rate yang rendah. Hal ini berarti bahwa subset dengan 14 atribut berlabel Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q7, Q8, Q13, Q14, Q16,  Q18,  Q24,  Q27  adalah subset terbaik  untuk  memetakan  evaluasi  kondisi perkuliahan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah.

## IV. Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa evaluasi mata kuliah  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengevaluasi kondisi perkuliahan dan tingkat kepuasan mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah. Metode EM lebih baik dibandingkan Simple K-Means dalam melakukan clustering 4 atribut  masukan  menjadi  1 class  attribute dengan  3  kategori  tingkat  kepuasan mahasiswa.  Metode  klasifikasi  C4.5  dapat  digunakan  untuk  memetakan  atribut masukan  evaluasi  kinerja  dosen  terhadap class  attribute tingkat  kepuasan mahasiswa.
Secara  umum,  klasifikasi  dengan subset hasil  seleksi  atribut  menghasilkan  nilai yang setara bahkan lebih baik dibandingkan klasifikasi dengan seluruh atribut. Proses seleksi atribut menghasilkan komputasi yang lebih efisien, menemukan atribut-atribut masukan  yang  berperan  signifikan  terhadap  keluaran,  dengan  tanpa  mengurangi kualitas performa, bahkan meningkatkannya. Hal ini terlihat dari nilai akurasi, TP rate , FP rate ,  dan  ROC  yang  dihasilkan  dari  pengolahan subset hasil  seleksi  atribut, dibandingkan dengan hasil performa dari pengolahan seluruh atribut. Subset terbaik untuk  memetakan  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  mengikuti  mata  kuliah dihasilkan dengan metode seleksi atribut Relief dengan algoritme pencarian  Ranker terdiri dari 14 atribut yaitu yang berlabel Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q7, Q8, Q13, Q14, Q16, Q18, Q24, dan Q27. Hasil klasifikasi menunjukkan nilai akurasi 91.08%, TP rate 0.911, dan ROC 0.942, lebih tinggi dibandingkan subset yang lain, serta FP rate 0.065 yang lebih rendah dari subset yang lain.
Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian adalah penambahan atribut lain yang mempengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa selain kondisi internal perkuliahan, sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi mahasiswa. Selain itu, dapat juga digunakan metode seleksi atribut lain, untuk mendapatkan subset atribut terbaik  yang  merepresentasikan  atribut  masukan  yang  benar-benar  mempengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa. Pengolahan menggunakan metode klasifikasi yang lain juga dapat dilakukan, untuk dapat membandingkan model hubungan antara evaluasi kinerja dosen dan tingkat kepuasan siswa yang dihasilkan.

## V. Daftar Pustaka
Ahmadi, H. A., & Supriyono, W. (2003). Psikologi Belajar .
Gündüz, N., & Fokoué, E. (2013). Data Mining and Machine Learning Techniques for Extracting Patterns in Students ’ Evaluations of Instructors. Turkey - DATA MATRIX .
Hall, M. (2000). Correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning. Proceedings of the. Seventeenth International Conference on Machine Learning .
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques. In Data Mining: Concepts and Techniques . https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819- 5
Hidayah, I., Permanasari, A. E., & Ratwastuti, N. (2013). Student classification for academic performance prediction using neuro fuzzy in a conventional classroom. Proceedings - 2013 International Conference on Information Technology and Electrical Engineering: “Intelligent and Green Technologies for Sustainable Development”, ICITEE 2013 .
https://doi.org/10.1109/ICITEED.2013.6676242
Kira, K., & Rendell, L. A. (1992). A Practical Approach to Feature Selection. In Machine Learning Proceedings 1992 . https://doi.org/10.1016/b978-1-55860-
247-2.50037-1
Lasko, T. A., Bhagwat, J. G., Zou, K. H., & Ohno-Machado, L. (2005). The use of receiver operating characteristic curves in biomedical informatics. In Journal of Biomedical Informatics . https://doi.org/10.1016/j.jbi.2005.02.008
Quinlan, J. R. (1993). J. Ross Quinlan_C4.5_ Programs for Machine Learning.pdf. In Morgan Kaufmann .
Ramaswami, M., & Bhaskaran, R. (2009). A Study on Feature Selection Techniques in Educational Data Mining . 1 (1), 7 –11. http://arxiv.org/abs/0912.3924
Romero, C., & Ventura, S. (2008). Data Mining in E-Learning Editors .
Stith, J. S., Butterfield, W. H., Strube, M. J., Deusinger, S. S., & Gillespie, D. F. (1998). Personal, interpersonal, and organizational influences on student satisfaction with clinical education. Physical Therapy , 78 (6), 635 –645. https://doi.org/10.1093/ptj/78.6.635
Sukmadinata, N. S. (2007). Landasan Psikologi Proses Pendidikan, Penerbit PT. Remaja Rosdakarya, Bandung .
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. In Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques . https://doi.org/10.1016/c2009-0-19715-5
Wongpun, S., & Srivihok, A. (2008). Comparison of attribute selection techniques and algorithms in classifying bad behaviors of vocational education students. 2008 2nd IEEE International Conference on Digital Ecosystems and Technologies, IEEE-DEST 2008 . https://doi.org/10.1109/DEST.2008.4635213
Yadav, S. K., & Pal, S. (2012). Data Mining: A Prediction for Performance Improvement of Engineering Students using Classification . 2 (2), 51 –56. http://arxiv.org/abs/1203.3832