## Pemanfaatan Algoritma ID3 sebagai Prediktor Kelulusan Mahasiswa AMIK Harapan Bangsa Surakarta
Ismail setiawan 1 , Eko Purbiyanto 2
1 Dosen Tetap, AMIK Harapan Bangsa Surakarta Alamat (Telp. (0271) 630029Fax. (0271) 630029; e-mail: ismailsetiawan@amikhb.ac.id)
Abstract — Student graduation is one of the assessments in the accreditation  of  study  programs  and  institutions.  The  high rate  of  student  graduation  on  time  is  directly  proportional  to the value of accreditation. Therefore each college tries its best to  make  its  students  graduate  on  time.  Some  strategies  were finally  carried  out  by  universities  such  as  making  meetings with each Academic Advisor for each generation so that there was communication that could ultimately provide a solution if there  was  a  potential  for  students  who  did  not  graduate  on time.  This  study  tries  with  another  approach  to  predict students  who  have  the  potential  to  not  pass  on  time. Computation calculations by paying attention to existing data are  interesting  topics  to  be  discussed.  The  ID3  algorithm  has the  ability  to  make  decision  trees  about  a  problem.  The algorithm  is  used  in  this  study  and  found  that  the  first  factor that  needs  to  be  considered  in  graduating  students  at  AMIK Harapan Bangsa Surakarta is gender. Gender with male types has  a  greater  percentage  of  graduates  than  women  with  a percentage  of  60%  versus  40%.  This  can  be  a  concern  for AMIK Harapan Bangsa Surakarta towards final year students to  detect  as  early  as  possible  the  potential  of  students  who  do not graduate on time.
Keywords — Students, graduate on time, ID3, AMIK Harapan Bangsa Surakarta, Gender.
Intisari —  Kelulusan  mahasiswa  menjadi  salah  satu  penilaian dalam  akreditasi  program  studi  maupun  institusi.  Tingginya angka  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  berbanding  lurus dengan  nilai  akreditasi.  Oleh  karena  itu  masing-masing perguruan  tinggi  berusaha  sebaik  mungkin  untuk  membuat mahasiswanya  lulus  tepat  waktu.  Beberapa  strategi  akhirnya dilakukan  oleh  perguruan  tinggi  seperti  membuat  pertemuan dengan  Pembimbing  Akademik  masing-masing  angkatan sehingga terjadi komunikasi yang akhirnya dapat memberikan  solusi  jika  terdeteksi  adanya  potensi  mahasiswa yang  tidak  lulus  tepat  waktu.  Penelitian  ini  mencoba  dengan pendekatan lain untuk memprediksi mahasiswa yang memiliki potensi  tidak  lulus  tepat  waktu.  Perhitungan  komputasi dengan  memperhatikan  data  yang  telah  ada  sebelumnya menjadi  topik  yang  menarik  untuk  dibahas.  Algoritma  ID3 memiliki  kemampuan  untuk  membuat  pohon  keputusan mengenai  sebuah  masalah.  Algoritma  tersebut  digunakan dalam  penelitian  ini  dan  didapatkan  hasil  bahwa  faktor pertama yang perlu di perhatikan dalam kelulusan mahasiswa di  AMIK  Harapan  Bangsa  Surakarta  adalah  jenis  kelamin. Kelamin  dengan  jenis  pria  memiliki  prosentase  lulus  lebih besar  dari  wanita  dengan  prosentase  60%  berbanding  40%. Hal ini dapat menjadi perhatian bagi AMIK Harapan Bangsa Surakarta terhadap mahasiswa tingkat akhir untuk mendeteksi  sedini  mungkin  potensi  mahasiswa  yang  tidak lulus tepat waktu.
Kata  kunci —  Mahasiswwa,  lulus  tepat  waktu,  ID3,  AMIK Harpan Bangsa Surakarta, Jenis Kelamin.

## I. P ENDAHULUAN
Berkembangnya    ilmu    pengetahuan    dewasa    ini menghasilkan    bidang  ilmu  baru.  Salah    satu    ilmu    yang sedang  berkembang pesat  adalah  teknologi informasi  dan komunikasi    (TIK).  Perkembangan  TIK  menghasilkan banyak cabang  ilmu  baru  diantarnya  perancangan  sistem informasi.    Pada    ilmu  tersebut    dibahas    bagaimana membangun    sistem    informasi    yang    di    desain  khusus untuk    mempermudah    pekerjaan    manusia    dan menghurangi    tingkat  human    error.    Pengunaan    aplikasi yang    dihasilkan    dari    perancangan    sistem  informasi dewasa    ini    menjadi    tren    dan    mampu    meningkatkan nilai  bisnis sebuah instansi (Setiawan et al., 2009).
Perguruan    tinggi    sebagai    instansi    Formal    yang bergerak  dibidang pendidikan memiliki mahasiswa sebagai komponen  utama  untuk  berjalannya  proses  pendidikan. Perguruan tinggi dan swasta  memiliki aturan  yang berbeda pada perguruan tinggi negeri. Pada perguruan tinggi swasta Mahasiswa  perlu  dikelola    secara    baik    sehingga    mereka merasa  nyaman  hingga  akhir  masa kuliahnya (Andriani, 2012).    Hal    ini    disebabkan    perguruan    tinggi    swasta memerlukan  sumbangan dari mahasiswa untuk  melakukan kegiatan perkuliahan. Semakin banyak jumlah mahasiswanya    maka    semakin    banyak    fasilitas    yang dapat dibangun untuk pelayanan.
Tidak    dipungkiri    terkadang  mahasiswa    tidak melanjutkan    perkuliahan  hingga  selesai  masa  studinya . Banyak  faktor  yang  menjadi  alasan  mahasiswa  tidak melanjutkan kuliah hingga selesai (Nugroho, 2014). Hal  ini menjadi  persoalan    tersendiri  yang    perlu    di    berikan perhatian    khusus    oleh    kemahasiswaan.    Selain berpengarung  terhadap  rasio  jumlah  mahasiswa  terhadap dosen bagian  keuangan    juga    akan merasakan dampaknya  (Fakhrurrifqi  &  Wardoyo,  2013).    Kegiatan
bisa  tidak  terlaksana dikarenakan  tidak  adanya  anggaran yang masih  bersumber  dari  sumbangan mahasiswa.
AMIK    Harapan    Bangsa    Surakarta    merupakan    salah satu    perguruan  tinggi    swasta    di    kota    Surakarta. Perguruan    tinggi    tersebut    memiliki    satu  program    studi manajemen    informatika    dan    jumlah    mahasiswa    sekitar 500  orang.    Jumlah    tersebut    harus    tetap    dijaga    sejak awal    masuk    hingga    lulus  untuk  menjaga  kestabilan keuangan    instansi.  Perlu  perlakuan  khusus  kepada mahasiswa  yang  memiliki  indikasi  keluar  di  tengah  jalan perkuliahan.
Peran  utama  data  mining  adalah  melakukan  estimasi, prediction,  clasification,  clustering  dan  association  (Wu  & Kumar,  2009).  Untuk  mendeteksi  mahasiswa    yang memiliki    kemungkinan    untuk    berhenti    ditengah    masa perkuliahan  maka  tugas  prediksi  cocok  untuk  mengolah datanya.  Algoritma  ID3    cocok    untuk    melakukan    tugas prediksi  (Slocum,  2012).    Penelitian    ini  menggunakan algoritma    ID3    untuk    melakukan    tugas    prediksi mahasiswa yang memiliki kecenderungan untuk berhenti di tengah masa perkuliahan

## II. TINJAUAN PUSTAKA
1. Data Selection
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data  yang berhubungan  dengan  mahasiswa.  Data  diambil  pada  bian BAAK  dan  kemahasiswaan.  Data  tersebut  akan  di  lakukan penggabungan atau  sinkronisasi untuk kemudian dilakukan pemilihan  atribut  data  yang  sesuai  dengan  jalannya penelitian. Data  yang telah mengalami proses seleksi akan disimpan dalam database tersendiri untuk proses selanjutnya.
2. Pre-processing
Data  yang  telah  mengalami  proses  seleksi,  data  akan dibersihkan  dari  atribut  yang  tidak  mendukung  dalam proses  prediksi  (Elmande  &  Widodo,  2012).  Atribut  yang dibersihkan adalah data yang memiliki duplikasi. Selain itu proses pre-processing akan melakukan perbaikan data yang salah  ketik  (tipografi).  Berikutnya  pada  tahap  ini  akan
dilakukan  pemerkayaan  data  yang  sudah  ada  dengan  data atau informasi lain yang relevan untuk proses KDD.

## 3. Transformation
Tahap selanjutnya adalah pencarian fitur yang membantu dalam  mecapai  keputusan.  Data  yang  terpilih  pada  proses ini  akan  dilakukan  proses  transofrmasi  sehingga  mudah terbaca  oleh  model  yang  dibangun  nanti.  Data  pada  tugas prediksi  merupakan  data  nominal,  oleh  karena  itu  data dirubah  menjadi nilai  yang berbentuk nominal (Lavanya & Rani, 2011).

## 4. Data Mining
Pada  tahap  ini  data  akan  di  pisah  menjadi  data  learning dan  data  testing.  Pada  data  learning  algoritma  akan membentuk  model.  Model  tersebut  diujikan  menggunakan data  testing  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  model yang  terbentuk  (Ugulino,  Cardador,  &  Vega,  2012). Apabila  nilai  akurasi  dari    model  yang  terbentuk  dirasa belum  memuaskan  maka  perubahan  indikator  dan  nilai penghitungan  akan  dilakukan  pula  pada  tahap  ini.  Setelah model  yang  dibangun  memiliki  akurasi  yang  dirasa  cukup memadai maka tahap ini dianggap selesai.
5. Interpretation
Tahap  ini  merupakan  implementasi  dari  model  yang telah berhasil dibangun. Model dikembangkan menggunakan  aplikasi  berbasis  web,  kemudian  siap digunakan  untuk  melakukan  tugas  prediksi  pada  data  baru yang  diinputkan.  Hasil  dari  prediksi  dapat  digunakan manajemen untuk mendukung keputusan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data selection
Proses  awal  dari  pembahasan  penelitian  ini  adalah membuat data selection atau pengumpulan data. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil  dari bagian  akademik.  Untuk  tahapannya  dilakukan  dua  kali agar  data  yang  digunakan  semakin  banyak  dan  proses komputasi menjadi semakin baik. Data awal disajikan pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Data Akademik Siswa Angkatan 2012-2013
no jenis kelamin jenis seleksi pendapatan ayah pendidikan ibu ip s1 ip s2 ip s3 ip s4 sks s1 sks s2 sks s3 sks s4 status 1 Wanita Undanga n beasiswa Rp   2.000.000 S1 2,77 3,62 3,48 3,39 22 22 22 22 Tidak tepat waktu 2 Wanita Mandiri Rp   1.500.000 SMA 2,82 3,62 3,19 3,36 22 22 22 22 Tepat waktu 3 PRIA Reguler Rp   2.000.000 S1 2,88 3,43 3,24 3,20 22 22 22 22 Tidak tepat waktu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 9 Wanita Reguler Rp   2.500.000 S1 3,23 3,07 3,55 3,51 22 22 22 22 Tepat waktu 15 0 Wanita Mandiri Rp   2.500.000 Tidak Sekolah 3,03 3,56 3,78 2,90 22 22 22 22 Tidak tepat waktu Tabel 3. Data Akademik Siswa Angkatan 2016-2017 no jenis kelamin jenis seleksi pendapatan ayah pendidikan ibu ip s1 ip s2 ip s3 ip s4 sks s1 sks s2 sks s3 sks s4 status 151 Wanita Mandiri Rp   1.000.000 Tidak Sekolah 3,48 3,46 2,87 3,75 22 22 22 22 Tidak tepat waktu 152 Wanita Mandiri Rp   2.500.000 Tidak Sekolah 3,01 3,26 2,86 3,63 22 22 22 22 Tidak tepat waktu 153 Wanita Mandiri Rp   2.500.000 S1 3,15 3,49 2,70 3,14 22 22 22 22 Tidak tepat waktu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 Wanita Mandiri Rp   2.500.000 S1 3,75 3,27 3,52 3,29 22 22 22 22 Tepat waktu 300 Wanita Mandiri Rp   .500.000 Tidak Sekolah 3,45 2,84 3,63 3,57 22 22 22 22 Tepat waktu

## B. Pre-processing
Pada tahap ini dilakukan pembersihan data dan pelengkapan data  yang  tidak  ada  dalam  tabel.  Pada  kasus  ini  data  yang dikumpulkan  telah  terisi  semua  sehingga  dapat  dilakukan proses selanjutnya.

## C. Transformation
Tahap  ini  seharusnya  merubah  data  yang  sifatnya  belum nominal menjadi nominal sehingga mudah dalam mengambil  keputusan.  Kasus  yang  dibahas  ini  data  sudah dalam  bentuk  nominal  sehingga  tidak  perlu  dilakukan transformasi data. Selanjutnya adalah proses data mining.
D. Data mining
Untuk pengolahan data dengan algoritma ID3 digunakan rumus dengan persamaan sebagai berikut.
Entropi (S) = ∑ (1)
Dimana:
• S adalah himpunan (dataset) kasus
• k adalah banyaknya partisi S
• pj adalah  probabilitas  yang  di  dapat  dari  Sum(Ya)  dibagi
Total Kasus.
Setelah  mendapat nilai entropi, pemilihan atribut dilakukan dengan nilai information gain terbesar.
Gain (A) = entropi (S) - ∑
(2)
Dimana:
S = ruang (data) sample yang digunakan untuk training. A = atribut.
|Si| = jumlah sample untuk nilai V.
|S| = jumlah seluruh sample data.
Entropi(Si)  = entropy untuk  sample-sample  yang  memiliki nilai i
Pada  perhitungan  pertama  dalam  pencarian  gain  didapati gain  terbsesar  dimiliki  oleh  jenis  kelamin,  sehingga  jenis kelamin menjadi akar pertama dalam pohon keputusan.
T ABEL 3 P ROSES PENGHHITUNGAN GAIN node jumlah kasus Ya tidak entropi gain 1 total 301 145 156 0,999 jenis kelamin 0,995293484 Wanita 142 63 79 0,9908 PRIA 159 82 77 0,9993 jenis seleksi 0,003601698 Seleksi disekolah 54 22 32 0,9751 Mandiri 77 38 39 0,9999 Reguler 123 62 61 1 Undangan beasiswa 47 23 24 0,9997 pendapatan ayah 0,007080234 1000000 73 39 34 0,9966 1500000 67 32 35 0,9986 2000000 43 16 27 0,9523 2500000 118 58 60 0,9998 pendidikan ibu 0,017232093 tidak sekolah 60 32 28 0,9968 sd 51 29 22 0,9864 smp 43 16 27 0,9523 sma 35 12 23 0,9275 s1 112 56 56 1 ip s1 4,00648E-06 Dibawah Tiga 91 44 47 0,9992 Diatas Tiga 210 101 109 0,999 ip s2 0,001439256 Dibawah Tiga 81 42 39 0,999 Diatas Tiga 220 103 117 0,9971 ip s3 0,000808849 Dibawah Tiga 92 42 50 0,9945 Diatas Tiga 209 106 103 0,9999 ip s4 0,00033728 Dibawah Tiga 78 39 39 1 Diatas Tiga 223 106 117 0,9982 sks 1 0,001507288 20 90 45 45 1
21 113 56 57 0,9999 22 98 44 54 0,9925
sks 2 0,007524501 20 102 56 46 0,9931 21 94 40 54 0,9839 22 105 49 56 0,9968 sks 3 0,018952103 20 97 36 61 0,9515 21 109 55 54 0,9999 22 95 54 41 0,9864 sks 4 0,013789212 20 108 58 50 0,996 21 99 38 61 0,9607 22 94 49 45 0,9987
Setelah  dilakukan  beberapa  iterasi  hingga  semua  kasus sudah  memenuhi  nilai  lulus  dan  tidak  lulus  tepat  waktu didapatkan hasil pohon keputusan sebagai berikut.
a. Wanita
|sks 4 - 20 |--| sks 3 20 |----|Ip S1 diatas tiga – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |----|Ip S1 Dibawah tiga – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |--|Sks 3 21 |----|Ip S1 diatas tiga – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |----|Ip S1 dibawah tiga – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |--|Sks 3 22 |----|Ip S4 diatas tiga – Lulus tepat waktu |----|Ip S4 dibawah tiga – Lulus tepat waktu |SKS 4 - 21 |--|Pendapatan ayah 1000000 |----|pendidikan ibu Tidak Sekolah –tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SD – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SMP – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu
|----| pendidikan ibu SMA – Lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu S1 – tidak lulus tepat waktu |--|Pendapatan ayah 1500000 |----|pendidikan ibu Tidak Sekolah – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |----|pendidikan ibu SD – tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SMP – tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SMA – tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu S1 – tidak lulus tepat waktu |--|Pendapatan ayah 2000000 |----|SKS 3 - 20 - tidak lulus tepat waktu |----|SKS 3 – 21 -  Lulus tepat waktu |----|SKS 3 – 22 – Lulus tepat waktu |--|Pendapatan ayah 2500000 |----|pendidikan ibu Tidak Sekolah –tidak lulus tepat waktu
|----| pendidikan ibu SD – Lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SMP – Lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu SMA – tidak lulus tepat waktu |----| pendidikan ibu S1 – Lulus tepat waktu |sks 4 – 22
|--| IP S4 – dibawah tiga - tidak lulus tepat waktu |--| IP S4 – diatas 3 - Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu
b. Pria
| SKS 4 – 20
|--| IP S1 – dibawah 3 - tidak lulus tepat waktu |--| IP S1 – Diatas 3 - Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu |Sks 4 – 21 |--|Seleksi mandiri – Lulus tepat waktu |--| Seleksi sekolah – Lulus tepat waktu |--| Seleksi reguler –  Lulus tepat waktu |--|Seleksi undangan –  Lulus tepat waktu |Sks 4 -22 |--|Seleksi mandiri – Lulus tepat waktu |--|Seleksi reguler –  tidak lulus tepat waktu |--|Seleksi undangan – Lulus tepat waktu / tidak lulus tepat waktu
|--|Seleksi disekolah - Lulus tepat waktu
Sedangkan untuk prosentase kelulusan mahasiswa berdasarkan jenis kelamin dapt dilihat pada tabel berikut
Tabel 4. Proses kelulusan berdasarkan jenis kelamin NO JENIS KELAMIN LULUS TEPAT WAKTU TIDAK LULUS TEPAT WAKTU 1 W ANITA 40% 60% 2 PRIA 60% 40%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhiungan  menggunakan  algoritma ID3 pada data akademik mahasiswa AMIK Harapan Bangsa Surakarta  tahun  2012-2013dan  2016-2017  didapatkan bahwa  faktor  utama  penentu  kelulusan  mahasiswa  tepat waktu  adalah  jenis  kelamin.  Sedangkan  untuk  faktor  kedua dari  jenis  kelamin  wanita  adalah  sks  yang  diambil  untuk semester  4.  Pada  jenis  kelamin  pria  faktor  penentu selanjutnya  adalah  sks  yang  diambil  pada  semester  4. Artinya  faktor  kedua  pada  masing-  masing  jenis  kelamin adalah  sama.  Hal  ini  dapat  menjadi  perhatian  bagi  bagian akademik  untuk  berkordinasi  dengan  masing-masing pendamping akademik  setiap  angkatan  yang  mahasiswanya akan  memasuki  masa  tugas  akhir  agar  menyiapkan  strategi khusus  untuk  mahasiswa  tersebut.  Prosentase  yang  paling besar  untuk  lulus  tidak  tepat  waktu  adalah  jenis  kelamin wanita.  Sehingga  mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  wanita
perlu  mendapatkan  penanganan  khusus  jika  sudah menunjukan potensi tidak lulus tepat waktu.

## DAFTAR P USTAKA
[1] Andriani,  A.  (2012).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Program Klasifikasi  Mahasiswa  Dropout.  Seminar  Nasional  Matematika,
139–147. Retrieved from http://demo.pohonkeputusan.com/files/PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA PROGRAM KLASIFIKASI
MAHASISWA DROPOUT.pdf?i=1
[2] Elmande,  Y.,  &  Widodo,  P.  (2012).  Pemilihan  Criteria  Splitting dalam  Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  (ID3)  untuk  Penentuan Kualitas  Beras:  Studi  Kasus  Pada  Perum  Bulog  Divre  Lampung. Jurnal TELEMATIKA MKOM, 4(1).
[3] Fakhrurrifqi,  M.,  &  Wardoyo,  R.  (2013).  Perbandingan  Algoritma Nearest  Neighbour,  C4.  5  dan  LVQ  untuk  Klasifikasi  Kemampuan Mahasiswa.  IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems), 7(2), 145–154.
[4] Lavanya,  D.,  &  Rani,  K.  U.  (2011).  Performance  Evaluation  of Decision Tree Classifiers on Medical Datasets. International Journal of Computer Applications, 26(4), 1–4. https://doi.org/10.5120/3095- 4247
[5] Mueller,  M.,  dos  Santos,  V.  G.,  &  Seuring,  S.  (2009).  The contribution of environmental and social standards towards ensuring legitimacy  in  supply  chain  governance.  Journal  of  Business  Ethics, 89(4), 509–523. https://doi.org/10.1007/s10551-008-0013-9
[6] Nugroho, Y. S. (2014). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi
Predikat
Kelulusan
Mahasiswa Fakultas Komunikasi Dan Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta.  Prosiding Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi  (SNAST)  2014,
(November), 1–6. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2734.8247
[7] Setiawan,  B.,  Widjaja,  R.  S.,  Learning,  D.  T.,  Quinlan,  R.,  Kapal,
K., & Belakang, L. (2009). Untuk Menentukan  Kelaiklautan Kapal. Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi  X,  1–7. https://doi.org/10.1186/1471-2164-15-579
[8] Slocum, M. (2012). Decision Making Using Id3 Algorithm. InSight: RIVIER ACADEMIC JOURNAL, 8(2), 1–12.
[9] Ugulino,  W.,  Cardador,  D.,  &  Vega,  K.  (2012).  Wearable Computing : Accelerometers ’ Data, 52–53.
[10] Wu, X., & Kumar, V. (2009). the top ten algorithms in data mining. (V. Kumar, Ed.). london: crc press.