## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 441 − 445 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1154

## Penerapan Metode Decision Tree Dalam Menentukan Kelulusan Mahasiswa
Fitria Rahmadayanti, Inda Anggraini *
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam, Pagar Alam, Indonesia Email: 1 ria.ria.rr71@gmail.com, 2,* indaanggraini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: indaanggraini@gmail.com Submitted: 22/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sistem  prediksi  penentuan  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  dengan metode Decision Tree pada Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam. Apabila mahasiswa banyak yang lulus tidak tepat waktu atau melebihi  batas  yang  ditentukan  akan  mengakibatkan  menumpuknya  mahasiswa  dalam  jumlah  besar  dikarenakan  tidak seimbangnya jumlah mahasiswa yang masuk dan keluar disetiap periode kelulusan sehingga dapat mengakibatkan proses akademik tidak berjalan dengan maksimal. Decision Tree merupakan algoritma klasifikasi yang dapat melakukan prediksi data dalam jumlah besar. Metode pengembangan yang digunakan yaitu metode Rapid Application Develoment (RAD) yang terdiri dari Requirement Planning (Perencanaan Persyaratan), Desain Workshop, Implementation (Penerapan). Penelitian ini dapat membantu pihak Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam dalam melihat apakah mahasiswa akan lulus tepat waktu atau tidak.
Kata Kunci: Sistem Prediksi; Kelulusan Mahasiswa; Decision Tree; RAD
Abstract −The purpose of this study is to produce a prediction system for determining the determination of student graduation on time with the Decision Tree method at Pagaralam High School of Technology. If many students graduate not on time or exceed the specified limit will result in the accumulation of students in large numbers due to the imbalance of the number of students entering and exiting each graduation period so that it can cause the academic process does not run optimally. Decision Tree is a classification algorithm that can predict large amounts of data. The development method used is the Rapid Application Develoment (RAD)  method  consisting  of  Requirement  Planning  (Requirements  Planning),  Workshop  Design,  Implementation (Implementation). This research can help the Pagaralam High School of Technology in seeing whether students will graduate on time or not.
Keywords : Prediction System; Student Graduation; Decision Tree; RAD

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  Merupakan  penyelenggara  pendidikan  akademik  bagi  mahasiswa  salah  satunya  faktor  untuk mendukung meningkatan mutu yaitu ketuntasan mahasiswa dalam proses belajar dengan tepat waktu. Hal ini menjadi tolak ukur untuk keberhasilan mahasiswa dan tingginya tingkat ketidakpastian dalam  menyelesaikan studi menjadi suatu  masalah[1].  Mahasiswa  merupakan  salah  satu  parameter    penting  dalam  sebuah  evaluasi  program studi[2]Penyebab  mahasiswa  tidak  lulus  tepat  waktu  adalah  kurangnya  pencapaian  atau  perolehan  angka  kredit semester  dari  tahun  ke  tahun,  kurang  aktifnya  dalam  lingkungan  kampus,  kurangnya  tingkat  kedisiplinan  dan ketidaktauan dalam peritungan sks.
Prediksi  merupakan  cara  atau  proses  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  secara  urut  dan  sistematis mengenai sesuatu yang mungkin dapat terjadi pada masa depan berdasarkan tentang informasi pada masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar tingkat error dan kesalahannya dapat diperkecil. Dalam prediksi tidak harus memberikan suatu jawaban secara pasti tentang kejadian yang nanti akan terjadi pada masa yang akan datang, melainkan berusaha untuk mencari jawaban yang akurat mungkin nanti akan terjadi[3].
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning  untuk  mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar[4]. Menurut Larose, data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat di lakukan, yaitu  [4]: (a) Deskripsi Terkadang peneliti dan analisis secara sederhana ingin mencoba mencari cara  untuk  menggambarkan  pola  dan  kecendrungan  yang  terdapat  dalam  data.  (b)Estimasi  Estimasi  hampir  sama dengan  klasifikasi,  kecuali  variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah  numerik  dari  pada  ke  arah  kategori.  (c)Prediksi Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.  (d)  Klasifikasi  Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel  kategori.  (e)  Pengklusteran  Clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik (similarity) antara satu data dengan data yang lain. Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). (f) Asosiasi Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja[4][5].
Kelulusan mahasiswa adalah mahasiswa dapat menyelesaikan program Pendidikan sesuai dengan kecepatan belajar masing-masing dan tidak melebihi ketentuan batas waktu yang ditetapkan oleh Perguruan Tinggi[6]. Decision Tree adalah salah satu metode yang ada pada teknik klasifikasi dalam data mining. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengekplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target[7].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 441 − 445 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1154
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam decison tree . Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3  ( Iterative  Dichotomiser 3)  yang  dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan.  Tahapan algortima C4.5 dalam membangun decision tr ee adalah (1) Pilih atribut sebagai akar; (2) Buat capang untuk tiap-tiap nilai;  (3)  Bagi  kasus  dalam  cabang;(4)  Ulangi  proses  untuk  setip  proses  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama[8].
Penelitian  dilakukan  merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yakni,  menghasilkan  sistem  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  yang  digunakan  untuk  membantu  fakultas  mengetahui  hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa dengan mudah dan tepat menggunakan Algoritma Decision Tree ID3 sehingga menghasikan model dan rule . Dan dari hasil model kelulusan mahasiswa tersebut dilakukan evaluasi algoritma sehingga menghasilkan nilai akurasi 73,19 % dengan nilai AUC 0,806 % dan termasuk klasifikasi yang baik[9].
Penelitian sebelumnya kedua Menghasilkan sistem prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu dalam penelitian ini mahasiswa yang masuk di perguruan tinggi STMIK Adiguna di setiap tahunnya sangat banyak sedangkan yang lulus  jauh  lebih  kecil  sehingga  menyebabkan  proses  belajar  mengajar  tidak  efektif.  Sistem  ini  diimplementasikan menggunakan metode Decision Tree yang memiliki kompleksitas yang lebih besar[10] .
Penelitian  sebelumnya  ketiga  menghasilkan  sistem  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  untuk mengetahui lebih dini bahwa mahasiswa tersebut akan lulus tepat waktu atau tidak dengan mudah dan tepat. Sistem ini diimplementasikan menggunakan metode Algoritma C4.5 hasil analisis menunjukkan bahwa Algoritma C4.5 dapat memprediksi dengan nilai akurasi sebesar 82 %[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap  penelitian  ini  menggunakan  metode  pengembangan  sistem Rapid  Application  Development (RAD)  yang merupakan metode pengembangan perangkat lunak dengan pendekatan berorientasi objek ( object oriented approach ) terhadap  pengembangan  sistem.  Rapid  Application  Development  (RAD)  sebuah  metode  pengembangan  sistem dengan  pendekatan  prototyping  yang  dirancang  untuk  menghasilkan  sistem  yang  berkualitas  tinggi  dengan  waktu yang relatif cepat serta biaya yang cukup rendah[12][13]. Lalu Peneliti ini menggunakan metode Decision Tree dalam menentukan ketepatan waktu lulus mahasiswa. Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun  prosesnya  adalah  sebagai  berikut  :  (1)  tahapan  dimulai  dengan  membaca  dataset  berupa  data mahasiswa dengan format file exls; (2) setelah pembacaan dataset selanjutnya adalah proses transformasi data agar data sesuai dengan format yang akan di baca pada aplikasi dan menghindari data missing value atau data tidak lengkap; (3)  tahap  selanjutnya  adalah  proses  prediksi  dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree.  Model  diuji  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  berupa  jumlah  mahasiswa  yang  akan  lulus  tepat  waktu  dan  jumlah  mahasiswa  yang diprediksi tidak lulus tepat waktu.

## 2.2 Metode yang Digunakan
Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode algoritma decision tree . Algoritma C4.5 merupakan salah satu  algoritma  yang  telah  secara  luas  digunakan,  khususnya  di  area  machine  learning  yang  memiliki  beberapa perbaikan  dari  algoritma  sebelumnya,  ID3,  yaitu  dalam  hal  metode  pemangkasannya  (prunning).  Adapun perbaikannya  adalah  sebagai berikut: (1)  Algoritma  C4.5 menghitung gain ratio  untuk masing-masing  atribut, dan atribut  yang  memiliki  nilai  yang  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  simpul.  Penggunaan  gain  ratio  ini  memperbaiki

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 441 − 445 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1154
kelemahan dari ID3 yang menggunakan information gain; (2) Pemangkasan dapat dilakukan pada saat pembangunan pohon (tree) ataupun pada saat proses pembangunan pohon selesai; (3) Mampu menangani continues attribute; (4) Mampu  menangani  missing  data;  (5)  Mampu  membangkitkan  rule  dari  sebuah  pohon.  Untuk  menghitung  gain digunakan rumus sebagai berikut [8];
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = Entropy(S) − ∑ ( |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ Entropy (Si)) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah partisi Atribut |Si|   : Jumlah Kasus Pada partisi ke-i |S|   : Jumlah Kasus dalam S Sementara itu, peritungan nilai entropi dengan rumus dasar Entropy adalah sebagai berikut[8]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari Si tehadap S.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dalam penelitian ini digunakan dataset dengan ekstensi file exls. Jumlah dataset yang digunakan yaitu sebanyak 295 data mahasiswa yang diambil di tahun 2019-2020 dengan 12 atribut seperti pada tabel berikut ini :
Tabel 1. Atribut Dataset No Atribut Type Data 1 NPM Varchar 2 Nama Varchar 3 Jenis_Kelamin Varchar 4 Index_Prestasi1 float 5 Index_Prestasi2 float 6 Index_Prestasi3 float 7 Index_Prestasi4 float 8 Index_Prestasi5 float 9 Index_Prestasi6 float 10 Index_Prestasi7 float 11 Index_Prestasi8 float 12 Index_Prestasi_Kumulatif float Tabel 2. Dataset Mahasiswa NPM Nama Jenis_Kelamin IPS1 IPS2 IPS3 IPS4 IPS5 IPS6 IPS7 IPS8 IPK 15.420.001 Febri Pratama Laki-laki 3.61 3.16 3.30 3.80 3.40 2.25 3.27 3.53 15.420.002 Romadon Alvike Laki-laki 3.20 3.30 3.14 3.14 2.84 3.13 3.25 2.25 15.420.003 Bahari Saputra Laki-laki 3.70 3.15 3.60 3.64 3.40 3.57 2.50 2.70 15.420.004 Mertanti Rualiza Perempuan 3.27 3.47 3.55 3.89 3.73 3.46 3.46 3.00 15.420.005 Jurgi Laki-laki 3.23 3.22 3.16 3.20 2.97 2.80 3.33 3.33 15.420.006 Erwin Sepriadi Laki-laki 3.28 3.28 2.75 2.75 2.75 3.00 3.00 3.00 15.420.007 Mufel Laki-laki 3.77 3.77 3.60 3.73 3.86 3.92 3.89 3.50 15.420.008 Kasih Perempuan 3.58 3.50 3.37 3.60 3.88 3.82 3.67 3.90 15.420.009 Neni Agustin Perempuan 3.35 3.35 3.22 3.53 3.34 3.28 3.73 3.52 15.420.010 Agus Salim Laki-laki 3.92 3.92 3.78 3.78 3.90 3.81 3.94 2.70 15.420.011 Okta Perempuan 3.56 2.50 2.50 2.50 2.75 2.75 3.00 3.30 15.420.012 Riko Anggriansyah Laki-laki 3.33 3.33 3.30 3.25 3.78 3.45 3.35 3.30 15.420.013 Tedi Juliansyah Laki-laki 3.30 3.27 3.47 3.55 3.89 3.73 3.46 3.46 15.420.014 Zandi Ronaldo Laki-laki 3.70 3.23 3.22 3.16 3.20 2.97 2.80 3.33

## 3.2 Hasil Implementasi Algoritma Decission Tree
Pada proses ini data akan diuji dengan menggunakan aplikasi rapid miner guna mendapatkan pola untuk membuat sebuah pohon keputusan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 441 − 445 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1154
Gambar 2. Dataset Rapid Miner
Pola ini menghasilkan 2 kemungkinan yaitu jika IPK lebih dari >2.90 maka akan lulus tepat waktu dan jika IPK kurang dari <2.90 maka akan terlambat.

## Gambar 3. Pohon keputusan akhir

## 3.3 Hasil Confusion Matrik Prediksi
Hasil dari confusion matrix prediksi kelulusan mahasiswa dengan dataset yang berjumlah 295 data memiliki tingkat akurasi  sebesar  99,67%.  Dengan  jumlah  mahasiswa  yang  diprediksi  akan  lulus  tepat  waktu  berjumlah  210  orang sedangkan mahasiswa yang diprediksi  akan terlambat berjumlah 83  orang mahasiswa. Hasil dari confusion matrix juga dapat dilihat pada table berikut.
Table 3. Hasil Confusion Matrix Untuk Prediksi
Accuracy: 99,67 % True tepat waktu  True terlambat Class precision Pred Tepat Waktu 210 0 100,00% Pred Terlambat 1 83 98,81% Class Recall 99.53% 100,00 %

## 4. KESIMPULAN
Simpulan  daalam  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  Penentuan  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Metode Decision  Tree agar  dapat  membantu  pihak  Kampus  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Pagar  Alam dalam memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu. Hasil dari proses prediksi penentuan kelulusan mahasiswa tepat waktu  melalui  aplikasi rapidminner sama  dengan  hasil  yang  di  terapkan  di  sistem    yang  telah  di  bangun  yang menghasilkan  pohon/pola  yaitu  jika  IPK  lebih  dari    >  2,990  maka  tepat  dan  jika  IPK  kurang  dari  <  2.990  maka terlambat.

## REFERENCES
[1] R. Rosnelly et al. , “ANALISIS METODE DECISION TREE DALAM,” pp. 131–140.
[2] M. Ridwan, “Sistem Rekomendasi Proses Kelulusan Mahasiswaberbasis Algoritma Klasifikasi C4.5,” J. Ilm. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 105–111, 2017, doi: 10.35316/jimi.v2i1.460.
[3] R.  H.  Kusumodestoni  and  S. Sarwido,  “Komparasi  Model  Support  Vector  Machines  (Svm)  Dan Neural  Network  Untuk Mengetahui  Tingkat  Akurasi  Prediksi  Tertinggi  Harga  Saham,” J.  Inform.  Upgris ,  vol.  3,  no.  1,  2017,  doi: 10.26877/jiu.v3i1.1536.
[4] N. Y. Septian, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1–11, 2009.
[5] J. Fadlil and W. F. Mahmudy, “Pembuatan Sistem Rekomendasi Menggunakan Decision Tree dan Clustering,” Kursor , vol. 3, No.1, no. 1, pp. 1–10, 2007.
[6] endang supriyadi, “Metode SVM Berbasis PSO untuk Meningkatkan Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, p. 335171, 2017, doi: 10.31227/osf.io/4pyrt.
[7] F.  Dwi  Meliani  Achmad,  Budanis,  Slamat,  “Klasifikasi  Data  Karyawan  Untuk  Menentukan  Jadwal  Kerja  Menggunakan Metode  Decision  Tree,” J.  IPTEK ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  18–23,  2012,  [Online].  Available:  http://jurnal.itats.ac.id/wp-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 441 − 445 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1154
content/uploads/2013/06/3.-BUDANIS-FINAL-hal-17-23.pdf.
[8] R. T. Wulandari, “Pengertian Data Mining,” Data Min. , vol. 7, no. 3, pp. 3–9, 2010.
[9] K.  Pustaka,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  Id3  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Jenjang  Pendidikan  D3  Di Fakultas Teknik Universitas Pandanaran,” Neo Tek. , vol. 5, no. 2, pp. 2–6, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i2.1391.
[10]  A. Romadhona, Suprapedi, and H. Himawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Berdasarkan Usia, Jenis Kelamin, Dan Indeks Prestasi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, pp. 69–83, 2017.
[11]  I. P. Astuti, “Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Dengan Algoritma Data Mining C4.5,” Fountain Informatics J. , vol. 2, no. 2, p. 5, 2017, doi: 10.21111/fij.v2i2.1067.
[12]  A.  Rohman  and  A.  Rufiyanto,  “Komparasi  Model  Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Di  Universitas Pandanaran,” Neo Tek. , vol. 6, no. 1, pp. 8–12, 2020, doi: 10.37760/neoteknika.v6i1.1427.
[13]  M. A. R. Sikumbang, R. Habibi, and S. F. Pane, “Sistem Informasi Absensi Pegawai Menggunakan Metode RAD dan Metode LBS Pada Koordinat Absensi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 59, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1445.