DATA WAREHOUSE DAN DATA MINING PENDIDIKAN TINGGI: STUDI KASUS KATEGORI UNDUR DIRI DI UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

## Sulistyo Heripracoyo
Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 hpracoyo@binus.edu

## ABSTRACT
Data warehouse and data mining is used to extract useful information and has a specific meaning and to develop a real relationship between some variables stored in the data/data warehouse. A data warehouse is appropriately designed and added a requirement to provide appropriate data and is useful in making better decisions. Hardware and software facilitate adequate access to such data, analyze and display the results interactively. Data mining software is a highly effective tool that can be used to interrogate the data contained in the data warehouse in order to find a relationship (Neary 1999). This study conducts some literature studies applies some models and case studies in a higher education institution, in terms of the benefits, functions and development. The case study conducted is objected to see the trend and prediction of the number of students who drop out (DO).
Keywords : data warehouse, data mining, prediction, drop out

## ABSTRAK
Data warehouse dan data mining dipergunakan untuk mengektraksi informasi yang bermanfaat dan mempunyai arti tertentu serta untuk mengembangkan suatu hubungan yang nyata di antara beberapa variabel yang tersimpan di dalam data.  Suatu data warehouse yang dirancang dan ditambahkan dengan tepat dapat memberikan suatu kebutuhan data yang sesuai dan berguna pada pengambilan keputusan yang lebih baik. Bantuan perangkat keras dan perangkat lunak yang memadai memudahkan akses terhadap data tersebut, menganalisis dan menampilkan hasilnya secara interaktif. Perangkat lunak data mining merupakan piranti yang sangat efektif yang dapat dipergunakan untuk menginterogasi jumlah data yang terkandung dalam data warehouse agar dapat  menemukan hubungan (Neary 1999). Dalam paper ini akan dilakukan beberapa studi literatur dan menerapkan beberapa model dan studi kasusnya dalam institusi pendidikan tinggi, ditinjau dari manfaat, fungsi dan pengembangannya. Studi kasus yang dilakukan adalah melihat trend dan prediksi dari jumlah mahasiswa yang melakukan undur diri atau drop out (DO).
Kata kunci: data warehouse, data mining, prediksi, drop out

## PENDAHULUAN
Secara sederhana, data warehouse (DW) adalah kumpulan data yang dihasilkan untuk mendukung pengambilan keputusan. Data warehouse adalah suatu repository terpusat dari data histori yang menyediakan suatu platform terintegrasi yang dapat digunakan untuk menganalisis data histori. Menurut Inmon (2002, p31-34), data warehouse mempunyai empat karakteristik yang penting, yaitu: subject-oriented, integrated, nonvolatile dan time-variant. Subject-Oriented adalah data yang ada di dalam data warehouse berorientasi subject, bukan berorientasi pada transaksional (aplikasi). Integrated adalah data di dalam data warehouse berasal dari banyak sumber yang berbeda/terpisah untuk diintegrasikan ke dalam data warehouse . Nonvolatile adalah data di dalam data warehouse hanya dilakukan update secara statis dengan hanya melakukan insert data ( snapshot ) dan tidak melakukan perubahan/update terhadap data warehouse. Time-variant adalah data di dalam data warehouse hanya akan akurat pada salah satu moment waktu. Lima tahap pengambilan keputusan di dalam data warehouse adalah: reporting (pelaporan), analyzing (menganalisis), predicting (memprediksi), operationalizing (operasionalisasi), dan active warehousing (Stephen Brobst and Joe Rarey (2003) dalam artikelnya Akintola et al., 2011).
Data mining digunakan saat ini terutama oleh perusahaan dengan fokus konsumen yang kuat – ritel, organisasi keuangan, komunikasi, dan pemasaran (Akintola et al., 2011). Hal ini memungkinkan perusahaan-perusahaan untuk menentukan hubungan di antara faktor "internal" seperti harga, penempatan produk, atau keterampilan staf, dan faktor "eksternal" seperti indikator ekonomi, persaingan, dan demografi pelanggan. itu memungkinkan mereka untuk menentukan dampak pada penjualan, kepuasan pelanggan, dan keuntungan perusahaan. Dalam prakteknya, tujuan utama data mining cenderung untuk prediction (prediksi) dan description (deskripsi) (Kantardzic (2003, p.2). Prediksi mencakup menggunakan beberapa variabel atau fields dalam data set untuk memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai kedepan ( future ) dari variabel yang penting. Deskripsi berfokus pada menemukan pola yang menguraikan data yang dapat diinterpretasikan oleh manusia, yang selanjutnya aktivitas data mining dapat dibagi dua kategori, yaitu predictive data mining yang menghasilkan model dari sistem yang diuraikan dengan data set yang diberikan, atau descriptive data mining yang menghasilkan informasi baru, nontrivial didasarkan pada data set yang tersedia. Tugas ( tasks ) data- mining utama dibagi menjadi beberapa, antara lain: (1) classification – menemukan dari suatu fungsi pembelajaran prediktif yang mengklasifikasi suatu item data ke dalam satu dari beberapa kelas yang didefinisikan sebelumnya; (2) regression – menemukan dari fungsi pembelajaran prediktif, yang memetakan suatu item data ke dalam suatu variable prediksi nilai-nyata; (3) clustering – suatu tugas deskriptif umum di mana salah satu mencari untuk mengidentifikasi suatu set kategori yang terbatas atau cluster untuk menguraikan data tersebut; (4) summarization – suatu tugas deskriptif tambahan yang mencakup metode untuk menempukan suatu deskripsi yang erat untuk suatu set (atau subset) dari data; (5) dependency modeling – menemukan suatu model lokal yang menguraikan dependensi nyata di antara variabel atau di antara nilai dari fitur dalam suatu data set atau dalam suatu bagian dari data set; (6) change and deviation detection – menemukan perubahan paling signifikan dalam data set.
Proses sehari-hari dapat diatasi dengan sistem online transaction processing (OLTP) dengan baik. Akan tetapi sistem OLTP tidak cukup ketika dibutuhkan untuk mendukung keputusan strategis. Kekurangan sistem OLTP adalah bahwa data historis dari OLTP tersebut tidak secara komprehensi dapat mendukung informasi bisnisnya. Tujuan membuat data warehouse dalam pendidikan adalah terutama untuk mengetahui dan menjawab beberapa hal tentang: bagaimana tren penerimaan siswa, pendaftaran mahasiswa, jadwal dosen, jumlah pendaftaran tahunan, dll. Jenis pertanyaan memerlukan banyak data historis untuk menghasilkannya di mana sistem sistem OLTP tidak dapat mendukung.

## METODE
Dalam studi kasus ini akan dilakukan analisis terhadap jumlah mahasiswa yang melakukan undur diri, drop out (DO) dilihat dari beberapa atribut atau variabel yang terkait, yaitu jenis kelamin, jurusan yang dipilih, jurusan sma, hasil test masuk, jenis pendaftaran, kategori undur diri/DO, grade matakuliah algoritma.
Data operasional atau Online Transaction Processing (OLTP) adalah data transaksi operasional dari hari ke hari untuk proses secara rutin. Dalam penelitian ini data logikal dari proses OLTP dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Data Logikal dari proses OLTP.
Data warehouse umumnya dibuat dengan satu tabel fakta terpusat yang besar, dan beberapa tabel dimensi yang lebih kecil. Konfigurasi ini biasanya disebut dengan skema bintang. Suatu skema bintang digunakan dalam penelitian ini (Gambar 2). Di bawah ini adalah diagram hubungan di antara tabel fakta dan tabel dimensi. Data dari proses OLTP akan dilakukan ETL (Extract, Transform, Load) ke dalam tabel fakta dan dimensi.
Gambar 2. Skema bintang.
Dalam studi ini digunakan satu tabel fakta dan tujuh tabel dimensi. Tabel fakta berisi data measure yang berupa grade hasil test masuk dan grade matakuliah algoritma beserta dengan class yang berisi data keterangan tentang proses DO. Dalam studi yang dilakukan jenis class yang ditampilkan adalah sebagai berikut (Tabel 2):

## Tabel 2
Keterangan Pengelompokan Class
Kategori Undur Diri Keterangan Kategori Class 1 Diberhentikan Worst 1 Drop Out (DO) Worst 1 PTTKK Worst 1 Tidak Lulus SMU Worst 2 Pindah Jurusan/Jenjang/Renim F-PindahJur 2 Pindah ke PT Lain F-PT Lain 2 Terima UMPTN F-UMPTN 2 Undur Diri Bad-Und 2 Undur Diri karena DO Bad-Und 2 Undur Diri karena Keuangan Bad-Keu 2 Undur Diri Sepihak dari BINUS Bad-Und
Dari pembagian Class dalam Tabel 1 di atas, dapat dijelaskan sebagai berikut, kode undur diri (1) merupakan undur diri dengan kategori DO, Pelanggaran (PTTKK/Peraturan Tata Tertib Kehidupan Kampus), Diberhentikan dan tidak Lulus SMA. Kategori tersebut dimasukkan/dikelompokkan sebagai Worst. Selanjutnya jenis undur diri (2) terbagi lagi menjadi beberapa kategori dengan keterangan karena adanya beberapa hal, antara lain Masalah keuangan ( Bad-Keu ), Karena undur Diri ( Bad-Und ), karena diterima di Perguruan Tinggi Negeri (F-UMPTN) , pindah ke Pergurutan Tinggi lain ( F-PT Lain ) dan Pindah ke jurusan lain ( F-PindahJur) .
Secara Deskriptif data yang digunakan dapat dilihat dari data di bawah ini, data yang digunakan terdiri dari 1396  record, yang meliputi data pada tahun 2005, 2006 dan 2007. Jurusan yang dipilih adalah jurusan yang merupakan mayoritas jurusan yang ada di Binus University, yaitu Jurusan Sistem Informasi, Jurusan Teknik Informatika dan Jurusan Komputerisasi Akuntansi.
Count of nimhs Grade priod jnkel nmjur  kategori jenis grade_m tk_algo class  ?  A B C D Gra nd Tot al 2005 1 Komputer isasi Akuntansi 1 Diberhentikan  1 Worst 2 12 12  3  29 2 Worst 2 1 1 4 Drop Out (DO) 1 Worst 7 8 14 5 34 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 2 1 Total 9 23 27 10 69 2 Pindah ke PT Lain ? F-PT Lain 1 1 Undur Diri ? Bad- Und 2 4 6
1 Bad- Und 2 19 8 1 30 2 Bad- Und 1 1 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 1 2 4 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 3 4 2 10 2 Bad- Keu 1 1 2 Total 5 27 16 5 53 Komputerisasi Akuntansi Total 14 50 43 15 122 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 6 7 5 1 19 Drop Out (DO) ? Worst 2 4 1 7 1 Tot al 8 11 5 2 26 2 Pindah ke PT Lain ? F-PT Lain 1 1 Terima UMPTN ? F- UMPT N 1 1 2 Undur Diri ? Bad- Und 4 6 7 17 Undur Diri karena DO ? Bad- Keu 3 1 4 Undur Diri Sepihak dari BINUS ? Bad- Keu 3 5 8 2 Tot al 6 13 13 32 Sistem Informasi Total 14 24 18 2 58 Teknik Informatika 1 Diberhentikan ? Worst 1 1 1 Worst 5 14 15 8 42 2 Worst 2 1 1 4 Drop Out (DO) 1 Worst 8 15 13 10 46 2 Worst 1 1 1 Tot al 16 30 29 19 94 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 2 1 F- Pindah Jur 1 1 Pindah ke PT Lain ? F-PT Lain 1 1 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 2 19 5 26 Undur Diri ? Bad- Und 10 5 15 1 Bad- Und 10 18 11  3  42 2 Bad- 1 1
Und Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 2 5 2 9 2 Bad- Keu 2 1 1 4 3 Bad- Keu 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 4 3 8 2 Tot al 2 41 36 23 9 111 Teknik Informatika Total 2 57 66 52 28 205 1 Total 2 85 14 0 11 3 45 385 2 Komputerisasi Akuntansi 1 Diberhentikan 1 Worst 1 3 4 1  9 3 Worst 1 1 Drop Out (DO) 1 Worst 3 6 2 11 1 Tot al 1 4 9 6 1 21 2 Undur Diri ? Bad- Und 3 2 2 7 1 Bad- Und 3 7 3 13 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 2 2 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 2 1 4 2 Tot al 6 8 9 3 26 Komputerisasi Akuntansi Total 1 10 17 15 4 47 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 1 2 3 Drop Out (DO) ? Worst 4 1 5 1 Tot al 5 3 8 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 1 1 Undur Diri ? Bad- Und 2 3 3 8 Undur Diri karena DO ? Bad- Keu 1 1 2 Tot al 4 3 3 10 Sistem Informasi Total 9 6 3 18 Teknik Informatika 1 Diberhentikan 1 Worst 1 1 2 Worst 1 1 Drop Out (DO) 1 Worst 2 2 1 5 1 Tot 2 1 3 1 7
al
2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 5 1 6 Undur Diri ? Bad- Und 3 1 4 1 Bad- Und 8 2 1 1 12 2 Bad- Und 1 1 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 2 3 2 Tot al 17 5 2 3 27 Teknik Informatika Total 19 6 5 4 34 2 Total 1 38 29 23 8 99 2005 Total 3 12 3 16 9 13 6 53 484 2006 1 Komputerisasi Akuntansi 1 Diberhentikan ? Worst 1 1 1 3 1 Worst 2 13 11 3 29 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 1 Tot al 3 14 13 3 33 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 1 1 Undur Diri ? Bad- Und 3 2 1 6 1 Bad- Und 2 2 8 2 14 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 1 2 2 Tot al 7 4 10 3 24 Komputerisasi Akuntansi Total 10 18 23 6 57 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 12 43 33 6 94 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 1 Tot al 12 43 34 6 95 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 8 3 11 Undur Diri ? Bad- 5 20 26 5 56
Und Undur Diri karena DO ? Bad- Keu 2 3 2 1  8 Undur Diri Sepihak dari BINUS ? Bad- Keu 2 1 1 4 2 Tot al 15 29 29 8 81 Sistem Informasi Total 27 72 63 14 176 Teknik Informatika 1  Diberhentikan  1 Worst 6 21 20 10  57 2 Worst 3 3 3 Worst 1 1 2 Tidak Lulus SMU ? Worst 2 1 3 1 Tot al 7 27 20 11 65 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 Terima UMPTN ? F- UMPT N 5 38 12  2 57 1 F- UMPT N 2 2 Undur Diri ? Bad- Und 1 1 1 3 1 Bad- Und 2 17 26 19  8  72 2 Bad- Und 1 1 3 Bad- Und 1 1 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 2 4 1  8 2 Bad- Keu 1 1 2 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 1 2 2 Tot al 7 60 44 26 12 149 Teknik Informatika Total 7 67 71 46 23 214 1 Total 7 10 4 16 1 13 2 43 447 2 Komputerisasi Akuntansi 1 Diberhentikan 1 Worst 1 2 8 11 2 Worst 1 1 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 1 Tot al 2 2 9 13 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1
Terima
UMPTN ? F- UMPT N 2 3 1 6 Undur Diri ? Bad- Und 1 2 2 1  6 1 Bad- Und 1 2 1 4 2 Bad- Und 1 1 3 Bad- Und 1 1 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 1 1 2 Tot al 2 6 5 5 3 21 Komputerisasi Akuntansi Total 2 8 7 14 3 34 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 3 3 3 9 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 1 Tot al 3 4 3 10 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 Terima UMPTN ? F- UMPT N 2 2 4 Undur Diri ? Bad- Und 2 3 4 3 12 Undur Diri karena DO ? Bad- Keu 1 1 2 Tot al 2 2 6 5 3 18 Sistem Informasi Total 2 5 10 8 3 28 Teknik Informatika 1 Diberhentikan 1 Worst 1 2 2 2  7 Tidak Lulus SMU ? Worst 1 1 1 Tot al 1 2 3 2 8 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 1 F- Pindah Jur 1 1 Terima UMPTN ? F- UMPT N 4 17 21 Undur Diri ? Bad- Und 1 1 2 1 Bad- Und 1 4 6 2 1 14 Undur Diri 2 Bad- 1 1
karena DO Keu 2 Tot al 5 22 8 3 2 40 Teknik Informatika Total 5 23 10 6 4 48 2 Total 9 36 27 28 10 110 2006 Total 16 14 0 18 8 16 0 53 557 2007 1 Komputerisasi Akuntansi 1 Diberhentikan ? Worst 1 1 PTTKK 1 Worst 1 1 1 Tot al 1 1 2 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 1 1 Undur Diri ? Bad- Und 2 3 5 1 Bad- Und 1 2 2 5 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 1 1 Undur Diri karena Keuangan ? Bad- Keu 1 1 2 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 2 2 2 Tot al 4 8 2 2 16 Komputerisasi Akuntansi Total 5 8 2 3 18 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 2 1 3 1 Tot al 2 1 3 2 Pindah Jurusan/Jenjan g/Renim ? F- Pindah Jur 1 1 Terima UMPTN ? F- UMPT N 5 3 8 Undur Diri ? Bad- Und 14 16 9 2 41 Undur Diri karena DO ? Bad- Keu 2 5 4 1 12 Undur Diri karena Keuangan ? Bad- Keu 1 5 3 1 10 Undur Diri Sepihak dari BINUS ? Bad- Keu 4 14 3 1 22 2 Tot al 26 44 19 5 94 Sistem Informasi Total 26 46 20 5 97 Teknik 1 Diberhentikan 1 Worst 2 2 1 2 1  8
Informatika 1 Tot al 2 2 1 2 1  8 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 4 30 11  2  1  48 Undur Diri ? Bad- Und 2 3 7 2 14 1 Bad- Und 1 23 13  9  5  51 2 Bad- Und 4 3 7 3 Bad- Und 1 1 Undur Diri karena DO 1 Bad- Keu 2 5 2 1 10 Undur Diri karena Keuangan 1 Bad- Keu 6 8 2 3 19 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 7 7 1 3 18 2 Tot al 7 76 54 18 13 168 Teknik Informatika Total 9 78 55 20 14 176 1 Total 9 10 9 10 9 42 22 291 2 Komputerisasi Akuntansi 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 1 1 Undur Diri ? Bad- Und 1 2 3 3 9 1 Bad- Und 2 2 Undur Diri karena Keuangan ? Bad- Keu 1 1 3 5 2 Tot al 1 4 4 8 17 Komputerisasi Akuntansi Total 1 4 4 8 17 Sistem Informasi 1 Diberhentikan ? Worst 1 1 1 Tot al 1 1 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 5 5 Undur Diri ? Bad- Und 1 4 1 1  7 Undur Diri karena Keuangan ? Bad- Keu 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS ? Bad- Keu 1 1 2 2 Tot al
Sistem Informasi Total 1 7 4 2 2 16 Teknik Informatika 2 Terima UMPTN ? F- UMPT N 4 11 3 1 1 20 Undur Diri ? Bad- Und 2 2 1 5 1 Bad- Und 1 1 2 2 Bad- Und 1 1 Undur Diri Sepihak dari BINUS 1 Bad- Keu 2 1 3 2 Tot al 4 16 6 4 1 31 Teknik Informatika Total 4 16 6 4 1 31 2 Total 6 27 14 14 3 64 2007 Total 15 13 6 12 3 56 25 355 Grand Total 34 39 9 48 0 35 2 13 1 139 6
Metode yang digunakan dalam paper ini adalah dengan case study dan analisis menggunakan data mining . Tool yang digunakan untuk analisis data mining ini adalah menggunakan WEKA, di mana data diproses dengan decision tree . Berikut adalah tampilan data yang digunakan (Gambar 3).
Gambar 3. Daftar data yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data pada Gambar 3 dipilih attribute (9 attribute) untuk melakukan analisis terhadap jenis kategori undur diri yang ada. Data diproses dengan menggunakan aplikasi WEKA dengan melakukan klasifikasi terhadap data tersebut. Attribute yang digunakan adalah Jenis Kelamin, Jenis Pendaftaran, Jurusan yang diminati, Jurusan SMA, Propinsi Asal, Nilai Algoritma (semester awal), Kategori Undur Diri, Grade Hasil tes Masuk dan Kelas dari Jenis undur diri tersebut. Data diproses dengan pilihan Tree dan jenis J48 dengan cross-validation 10 Fold.
Hasil running melalui aplikasi WEKA dapat dilihat dari data di bawah ini:
=== Run information ===
Scheme:weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2 Relation:     DO_2-weka.filters.unsupervised.attribute.Reorder- R1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35- weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1,3-5,7,9-10,12-20,22-24,26-28,30-33 Instances:    1396 Attributes:   9 jnkel nmjur Jurusan_SMU gradedgnangka nmjpf nmpro kategori grade_mtk_algo class Test mode:10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
J48 pruned tree ------------------ kategori <= 1: Worst (463.0) kategori > 1 |   gradedgnangka <= 3 |   |   gradedgnangka <= 0 |   |   |   nmjur = Komputerisasi Akuntansi: F-UMPTN (3.0/1.0) |   |   |   nmjur = Teknik Informatika: F-UMPTN (25.0/6.0) |   |   |   nmjur = Sistem Informasi: Bad-Und (3.0/1.0) |   |   gradedgnangka > 0: Bad-Und (578.0/224.0) |   gradedgnangka > 3 |   |   nmpro = DKI Jakarta |   |   |   Jurusan_SMU = SMU JURUSAN IPS |   |   |   |   nmjur = Komputerisasi Akuntansi: Bad-Und (13.0/1.0) |   |   |   |   nmjur = Teknik Informatika: Bad-Und (0.0) |   |   |   |   nmjur = Sistem Informasi: F-UMPTN (24.0/15.0) |   |   |   Jurusan_SMU = SMU JURUSAN IPA: F-UMPTN (165.0/73.0)
|   |   |   Jurusan_SMU = SMEA/SMK: F-UMPTN (0.0) |   |   |   Jurusan_SMU = STM LISTRIK/ELEKTRONIKA: F-UMPTN (0.0) |   |   |   Jurusan_SMU = STM MESIN: F-UMPTN (0.0) |   |   |   Jurusan_SMU = SMA JURUSAN A4: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Banten |   |   |   jnkel <= 1: Bad-Und (12.0/5.0) |   |   |   jnkel > 1: F-UMPTN (4.0/1.0) |   |   nmpro = Kalimantan Barat: Bad-Und (3.0/1.0) |   |   nmpro = Kepulauan Riau: Bad-Und (2.0/1.0) |   |   nmpro = Kepulauan Bangka Belitung: Bad-Und (3.0/2.0) |   |   nmpro = Jawa Barat |   |   |   jnkel <= 1: Bad-Und (30.0/16.0) |   |   |   jnkel > 1 |   |   |   |   nmjur = Komputerisasi Akuntansi: Bad-Und (3.0) |   |   |   |   nmjur = Teknik Informatika: F-UMPTN (7.0/1.0) |   |   |   |   nmjur = Sistem Informasi: F-UMPTN (1.0) |   |   nmpro = Sumatera Utara: Bad-Und (7.0/1.0) |   |   nmpro = Sulawesi Selatan: Bad-Und (2.0) |   |   nmpro = Riau |   |   |   Jurusan_SMU = SMU JURUSAN IPS: Bad-Keu (2.0) |   |   |   Jurusan_SMU = SMU JURUSAN IPA: Bad-Und (7.0) |   |   |   Jurusan_SMU = SMEA/SMK: Bad-Und (0.0) |   |   |   Jurusan_SMU = STM LISTRIK/ELEKTRONIKA: Bad-Und (0.0) |   |   |   Jurusan_SMU = STM MESIN: Bad-Und (0.0)
|   |   |   Jurusan_SMU = SMA JURUSAN A4: Bad-Und (0.0)
|   |   nmpro = Irian Jaya Barat: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Jambi: F-UMPTN (5.0/1.0) |   |   nmpro = Sumatera Selatan: F-UMPTN (4.0/1.0) |   |   nmpro = Jawa Tengah: F-UMPTN (10.0/4.0) |   |   nmpro = Sumatera Barat: Bad-Und (2.0/1.0) |   |   nmpro = DI Yogyakarta: Bad-Und (1.0) |   |   nmpro = Jawa Timur: Bad-Und (2.0) |   |   nmpro = Lain-lain: Bad-Und (4.0/1.0) |   |   nmpro = Lampung: Bad-Und (2.0/1.0) |   |   nmpro = Sulawesi Utara: F-UMPTN (1.0) |   |   nmpro = Bali: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Bengkulu: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Luar Negeri: Bad-Und (2.0/1.0) |   |   nmpro = Kalimantan Selatan: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Kalimantan Timur: F-UMPTN (3.0/1.0) |   |   nmpro = Nusa Tenggara Timur: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Papua (Irian Jaya): F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Nanggroe Aceh Darussalam: F-UMPTN (1.0) |   |   nmpro = Gorontalo: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Sulawesi Tengah: Bad-Keu (1.0) |   |   nmpro = Kalimantan Tengah: F-UMPTN (0.0) |   |   nmpro = Nusa Tenggara Barat: F-PT Lain (1.0)
Number of Leaves :
52 Size of the tree:
63
Time taken to build model: 0.05 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances         996               71.3467 % Incorrectly Classified Instances       400               28.6533 % Kappa statistic                          0.5848 Mean absolute error                      0.1221 Root mean squared error                  0.2524 Relative absolute error                 51.0743 % Root relative squared error             73.0225 % Total Number of Instances             1396 === Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class
1         0          1         1         1          1        Worst 0         0          0         0         0          0.702    F-PindahJur 0.792     0.294      0.601     0.792     0.683      0.8      Bad-Und 0         0.008      0         0         0          0.752    Bad-Keu 0         0          0         0         0          0.56     F-PT Lain 0.623     0.109      0.517     0.623     0.565      0.833    F-UMPTN Weighted Avg.    0.713     0.123      0.628     0.713     0.665      0.863 === Confusion Matrix ===
a   b   c   d   e   f   <-- classified as 463   0   0   0   0   0 |   a = Worst 0   0  10   0   0   1 |   b = F-PindahJur 0   0 396   5   0  99 |   c = Bad-Und
0   0 173   0   0  25 |   d = Bad-Keu
0   0   1   0   0   3 |   e = F-PT Lain
0   0  79   4   0 137 |   f = F-UMPTN
Tree Visualization dari proses tersebut dapat terlihat di bawah ini (Gambar 4), tapi tidak semua ditampilkan.
Dari hasil proses menggunakan aplikasi WEKA terhadap data tersebut, dapat diambil beberapa hal antara lain: dengan menggunakan J48, angkanya menunjukkan untuk  Correctly Classified Instances = 996 (71.3467 %) dan Incorrectly Classified Instances=  400 (28.6533 %). Angka false positif nya juga rendah. Dengan menggunakan Tree-J48, Kategori undur diri ditentukan oleh parameter antara lain: Jurusan SMA, Grade Tes Masuk, Propinsi, Jurusan yang dipilih dan Jenis Kelamin. Dari data hasil analisis dengan Tree-J48 melalui aplikasi WEKA, dapat diklasifikasikan sebagai berikut.
Untuk kategori Undur diri (1) yaitu Diberhentikan, Drop Out (DO), PTTKK, Tidak Lulus SMU tidak ada variabel yang mempengaruhi. Sedangkan untuk Kategori undur diri lainnya (2), dan dengan grade test masuk bukan grade A dan gradenya kosong dan jurusan Tekink Informasikan mempunyai nilai terbanyak karena lulus UMPTN. Kategori 2 (undur diri) dan gradenya bukan grade A dan grade berada di antara B, C dan D mempunyai nilai undur diri yang cukup banyak. Untuk kategori 2 (undur diri) dan grade test masuknya adalah Grade A, dan propinsinya berasal dari Jakarta serta Jurusan SMAnya IPS dengan pilihan jurusan di binus adalah Komputerisasi Akuntansi dan Teknik Informatika mempunyai jumlah undur diri karena diterima di perguruan tinggi Negeri dan benar-benar mengundurkan diri. Sedangkan untuk Jurusan IPA untuk kategori ini pengunduran diri disebabkan oleh banyaknya yang diterima di perguruan tinggi Negeri. Jika dianalisis berdasarkan propinsi, DKI Jakarta mempunyai jumlah tertinggi disusul Banten. Tetapi jika dilihat dari propinsi diluar JABODETABEK, jumlah tertinggi adalah Sumatra Utara, Riau dan Jawa Tengah. Dengan model ini, dapat diperkirakan (diprediksi) tingkat undur diri dari mahasiswa dengan berbagai kategori undur diri, jika diberikan attribut-attribut seperti yang ditunjukkan oleh perhitungan di atas.

## PENUTUP
Dari hasil analisis proses yang dilakukan dapat dijelaskan bahwa undur diri yang dilakukan mahasiswa terkait dengan beberapa parameter/attribute antara lain  Jurusan SMA, Grade Tes Masuk, Propinsi, Jurusan yang dipilih dan Jenis Kelamin. Dari data di atas dapat diprediksi jumlah undur diri dan kategorinya sesuai dengan proses yang telah dilakukan dengan menggunakan data mining dari parameter tersebut. Prediksi dapat dilakukan terhadap data sesungguhnya dari proses yang berjalan. Proses analisis ini hanya menggunakan beberapa parameter/attribut, untuk analisis yang lebih lengkap, dapat ditambahkan parameter-parameter lainnya yang dapat mendukung keakuratan proses analisis misalnya nilai ujian Nasional, tingkat penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Akintola K.G., Adetunmbi A.O., Adeola O.S. (2011). Building data warehousing and data mining from course management systems: a case study of futa course management information systems . International Journal of Database Theory and Application 4 (3).
Inmon, W. H.(2005). Building the Data Warehouse (4th edition). New Jersey: John Wiley and Sons.
Kantardzic, Mehmet. (2003). Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms . New Jersey: IEEE Press.
Neary, R. (1999). Building a data warehouse and data mining for a strategic advantage. Journal of Information Technology Theory and Application (JITTA) , 1(1), 7 – 21.