## Decision Tree  Learning Untuk Penentuan Jalur Kelulusan Mahasiswa
Winda Widya Ariestya 1 , Yulia Eka Praptiningsih 2 , Wahyu Supriatin 3
Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jalan Margonda Raya 100, Depok 16424
Email : 1 winda_widya@staff.gunadarma.ac.id, 2 yulia_eka@staff.gunadarma.ac.id,
3 ayu_ws@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRAK
Jalur kelulusan merupakan hal penentu seorang mahasiswa untuk memperoleh gelar jenjang pendidikan strata  satu  pada  sebuah  Perguruan  Tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pemanfaatan algoritma ID3 dalam penentu jalur kelulusan serta  menghasilkan rule atau aturan pada penentuan jalur kelulusan  mahasiswa  tingkat  akhir.  Metode  yang  digunakan  adalah  Iterative  Dichotomiser  3  (ID3) dengan menggunakan alat bantu perangkat lunak Rapidminer. Dari hasil penelitian diperoleh 7 rule atau aturan dalam penentuan jalur kelulusan yaitu 3 rule untuk jalur skipsi dan 4 rule untuk jalur non skripsi dan  dapat  dikatakan  algoritma  ID3  dapat  dimanfaatkan  dalam  penentuan  jalur  kelulusan  dengan  nilai akurasi antara 0,85-1,00.
Kata Kunci: Decision Tree Learning, ID3, Jalur kelulusan

## 1. PENDAHULUAN
Decicion tree learning adalah suatu metode belajar yang sangat populer dan banyak digunakan  secara  praktis. Metode  ini  merupakan  metode  yang  berusaha menemukan fungsi-fungsi pendekatan yang bernilai diskrit dan tahan terhadap data-data  yang  terdapat  kesalahan  (noise  data)  serta  mampu  mempelajari  ekspresi-ekspresi disjungtive. Iterative  Dichotomiser 3  (ID3), Assistant dan  C4.5  merupakan  jenis  dari decision  tree  learning .    Dalam  membangun decision  tree    learning dibutuhkan    evaluasi    semua    atribut    yang    ada    menggunakan    suatu    ukuran  statistik  untuk mengukur  efektifitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  kumpulan  sampel  data.    Dalam  hal  ini  information  gain adalah yang paling banyak digunakan (Suyanto, 2011).
Jalur  kelulusan  merupakan  tahap  akhir  yang  harus  dilalui  seorang  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  pendidikan  di perguruan  tinggi.  Pada  salah  satu  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  di  Jakarta,  terdapat  dua  jalur  kelulusan  yang  dapat dilalui,  yaitu  jalur  skripsi  dan  jalur  non-skripsi.  Jalur  skripsi  merupakan  proses  kelulusan  mahasiswa,  dimana  seorang mahasiswa  diwajibkan  menyusun  karya  tulis  ilmiah  berdasarkan  penelitian  lapangan  dan/atau  kepustakaan.  Jalur  non- skripsi  merupakan  proses  kelulusan  mahasiswa,  dimana  seorang  mahasiswa  tidak  menyusun  sebuah  karya  tulis  ilmiah melainkan melalui pengujian secara lisan 3 mata kuliah yang berkaitan dengan bidang studi. Permasalahan yang terjadi adalah ketidaktepatan keputusan  yang diambil pihak sekretariat dalam menentukan   jalur kelulusan mahasiswa, seperti terjadinya seorang mahasiswa yang harusnya menempuh jalur skripsi tapi dinyatakan jalur non skripsi.
Dalam  penelitian  ini  algoritma  ID3  akan  dibuat  sebuah  model  yang  akan  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan. Dimana pohon keputusan tersebut akan digunakan untuk menentukan jalur skripsi pada mahasiswa atau jalur non skripsi dalam jalur kelulusan mahasiswa tingkat akhir pada suatu Perguruan Tinggi Swasta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  terkait decision  tree  learning diantaranya;  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rong    Cao    dan Lizhen    Xu  menggunakan  Algoritma    C4.5    untuk    menganalisa    penjualan.  Lee  (2010)  menggunakan  algoritma  ID3 untuk penentuan penerima beasiswa. Wibowo (2009) menggunakan algoritma ID3 untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada penentuan MVP di sebuah pertandingan bola basket.
Salah  satu  jenis  dari decision  tree  learning adalah  algoritma  ID3.  Algoritma  ID3  ( Iterative  Dichotomiser 3) merupakan algoritma decision  tree  learning (algoritma  pembelajaran  pohon keputusan) yang menggunakan strategi pencarian hill-climbing , yaitu dimulai dari pohon  kosong,  kemudian  secara  progresif  berusaha  menemukan  sebuah pohon  keputusan    yang    mengklasifikasikan    sampel-sampel    data    secara    akurat    tanpa  kesalahan.      Pertumbuhan cabang-cabang  pohon  keputusan  pada  algoritma  ID3 dilakukan sampai pohon tersebut mampu mengklasisifikasikan
sampel  data  secara  akurat  dengan  tingkat  kebenaran  100  %  sesuai  dengan  data  latih  (Suyanto,  2011).  Adapun  sample data yang digunakan oleh ID3 memiliki beberapa syarat  menurut Setiawan (Setiawan, 2010), yaitu:
1) Deskripsi atribut-nilai.  Atribut yang sama harus mendeskripsikan tiap contoh dan memiliki jumlah nilai yang sudah ditentukan.
2) Kelas  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya.    Suatu  atribut  contoh  harus  sudah  didefinisikan,  karena  mereka tidak dipelajari oleh ID3.
3) Kelas-kelas yang diskrit.  Kelas harus digambarkan dengan jelas.  Kelas yang kontinu dipecah-pecah  menjadi kategori-kategori    yang  relatif,  misalnya    saja  metal  dikategorikan  menjadi  “hard,  quite  hard,  flexible,  soft, quite soft”.
4) Jumlah  contoh  (example)  yang  cukup.   Karena  pembangkitan  induktif digunakan,  maka dibutuhkan  test case  yang  cukup  untuk  membedakan  pola yang valid dari peluang suatu kejadian.
Algoritma  pada  metode  ini  menggunakan    konsep    dari    entropy    informasi.    Pemilihan  atribut    dengan menggunakan    Information    Gain.    Pemilihan  atribut    pada    ID3   dilakukan    dengan    properti   statistik,    yang  disebut dengan  information  gain.  Gain  mengukur  seberapa baik  suatu  atribut  memisahkan  training  example  ke  dalam kelas  target.  Atribut  dengan informasi  tertinggi  akan  dipilih. Dengan  tujuan  untuk  mendefinisikan  gain,  pertama- tama digunakanlah  ide  dari  teori  informasi  yang  disebut  entropy. Entropy  mengukur  jumlah  dari  informasi  yang ada  pada atribut  dengan  rumus  :
S  adalah  ruang  (data)  sample  yang  digunakan  untuk training. P a adalah jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu.
P b adalah  jumlah  yang  bersolusi  negative  (tidak mendukung)  pada  data  sample  untuk kriteria  tertentu.
Dari rumus  entropy  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  definisi entropy  (S)  adalah  jumlah  bit  yang  diperkirakan dibutuhkan  untuk    dapat    mengekstrak    suatu    kelas    (+    atau-)    dari    sejumlah  data  acak  pada  suatu  ruang  sampel  S. Entropy  bisa  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk meyatakan  suatu  kelas.  Semakin   kecil  nilai  entropy  maka semakin baik digunakan dalam mengekstraksi suatu kelas.
Pada  algoritma  ID3  pengurangan  entropy  disebut  dengan informasi gain. Pembagian sample S terhadap atribut A dapat dihitung information gain dengan rumus:
Dimana : A  : atribut V  :  suatu  nilai  yang  mungkin  untuk atribut A Value (A)  : himpunan yang mungkin untuk atribut A |Sv|  : Jumlah sampel untuk nilai v |S|  : jumlah seluruh sampel data Entropy (Sv)   :  entropy  untuk  sampel-sampel  yang memiliki nilai v Secara ringkas, langkah kerja Algoritma ID3 dapat digambarkan sebagai berikut:
1) Penghitungan Information Gain dari setiap atribut
2) Pemilihan atribut yang memiliki nilai  information gain terbesar,
3) Pembentukan simpul yang berisi atribut tersebut,
4) Ulangi proses perhitungan  information gain akan terus dilaksanakan sampai semua data telah termasuk dalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam paper ini menggunakan metode eksperien dengan tahapan; pengumpulan data, pemodelan, evaluasi hasil dan dokumen eksperimen. Alur tahapan penelitian ini di tunjukkan pada gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1 Alur Penelitian
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  tahap  pengumpulan  dan  preprocessing  data,  dimana  pada  tahap  ini  data mahasiswa  dikumpulkan  untuk  selanjutnya  dilakukan  preprocessing  yaitu  penyaringan  data  mahasiswa  dan mengklasifikasikan  menjadi  beberapa  atribut.  Tahapan  kedua  yang  dilakukan  adalah  pemodelan  yaitu  penerapan algoritma ID3 dari data yang sudah tersedia. Tahapan ketiga adalah evaluasi hasil, yaitu tahapan dimana data yang telah diterapkan  pada  algoritma  ID3  hasilnya  di  evaluasi  tingkat  akurasinya  dan  yang  terakhir  adalah  tahap  Dokumen eksperimen.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Dan Preprocessing Data
Sumber data  utama  yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset  mahasiswa akuntansi angkatan 2012 pada sebuah PTS dengan format .xlsx. Dataset mahasiswa terdiri dari atribut NPM, Nama, IPK lokal, IPK utama, IPK total, SKS, MK utama, Tgl  Lulus  PI, Alamat, Telepon, HP, Tgl lahir, proposal dan  kelas. Jumlah data pada atribut tersebut berjumlah 632 record, 282 data latih dan 350 data uji. Atribut yang akan digunakan pada penelitian ini adalah IPK total, jumlah SKS, MK Utama, PI, dan Proposal.
Beberapa  atribut  dilakukan  proses  klasifikasi  data,  diantaranya  IPK  total  dikelompokkan  menjadi  3  kategori (rendah, cukup, tinggi), SKS dikelompokkan menjadi 2 kategori (cukup, kurang), MK Utama dikelompokkan menjadi 2 kategori  (memenuhi,  belum  memenuhi),  PI  dikelompokkan  menjadi  2  kategori  (lulus,  belum  lulus),  Proposal dikelompokkan menjadi 2 kategori (diterima, ditolak). Klasifikasi atribut mahasiswa dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Range klaifikasi data mahasiswa Atribut Value Range IPK Total Rendah 0 - 2,99 Cukup 3,00 - 3,24 Tinggi ≥ 3,25 SKS Cukup ≥ 112 Kurang 0 - 111 MK Utama Memenuhi ≥ 11 Belum memenuhi 0 - 10 PI Lulus -
Mulai
Pengumpulan & Preprocessing Data Pemodelan Evaluasi Hasil Dokumen Eksperimen Selesai
Belum Lulus - Proposal Diterima - Ditolak -
Pada tahap preprocessing, data  mahasiswa  yang dipilih dipastikan layak untuk dilakukan proses pengolahan.  Dari data  mahasiswa  dilakukkan  proses  transformasi  data  dan  reduksi  data.  Dalam  proses  transformasi,  data ditransformasikan  ke  dalam    bentuk    yang   sesuai   untuk proses data  mining.  Selanjutnya data direduksi  yaitu dengan melakukan  penghilangan  atribut  yang  tidak  diperlukan    sehingga    ukuran    dari  database    menjadi    kecil    dan    hanya menyertakan    atribut    yang  diperlukan  dalam    proses    data    mining.  Dari  dua  proses  yang  telah  dilakukan  didapatkan hasil seperti tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 Tabel data hasil preprocessing IPK UTAMA IPK TOTAL SKS MK UTAMA PI PROPOSAL
JALUR Rendah Cukup Kurang Belum memenuhi Lulus Ditolak Non skripsi Rendah Tinggi Kurang Belum memenuhi Lulus Ditolak Non skripsi Rendah Tinggi Kurang Belum memenuhi Lulus Ditolak Non skripsi Tinggi Tinggi Cukup Memenuhi Lulus Diterima Skripsi Rendah Cukup Cukup Memenuhi Lulus Ditolak Non skripsi Tinggi Cukup Cukup Memenuhi Lulus Ditolak Non skripsi Cukup Tinggi Cukup Memenuhi Lulus Diterima Skripsi Tinggi Tinggi Cukup Memenuhi Lulus Diterima Skripsi ........ ........ ....... ........ ..... ........ .......

## 4.2 Pemodelan
Pemodelan  merupakan  tahap  yang  secara  langsung  melibatkan  teknik  data  mining,  yaitu  dengan  melakukan pemilihan  teknik  data  mining  dan  menentukan  algoritma  yang  akan  digunakan.  Algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah algoritma.
ID3 dengan bantuan tool yang digunakan adalah RapidMiner Studio Basic versi 6.5. Berikut merupakan pengolahan data dengan menggunakan algoritma ID3 pada RapidMiner : Dengan menggunakan pemodelan ID3 seperti gambar 1 di atas, maka di dapatkan hasil dengan  pohon keputusan yang terbentuk adalah sebagai berikut.
Gambar 2 Model pohon keputusan yang terbentuk
Aturan-aturan yang diperoleh dari pohon keputusan tersebut untuk menentukan jalur kelulusan berdasarkan atribut- atribut pada penelitian ini, yaitu:
IF PI = belum lulus and proposal = diterima and mk_utama = memenuhi then jalur kelulusan = skripsi
IF PI = lulus and SKS = kurang and mk_utama = memenuhi then jalur kelulusan = skripsi
IF PI = lulus and SKS = cukup and IPK total = cukup or tinggi then jalur kelulusan = skripsi
IF PI = belum lulus and proposal = diterima and mk_utama = belum memenuhi then jalur kelulusan = non skripsi
IF PI = belum lulus and proposal = ditolak then jalur kelulusan = non skripsi
IF PI = lulus and SKS = cukup and IPK total = rendah then jalur kelulusan = non skripsi
IF PI = lulus and SKS = kurang and MK utama = belum memenuhi then jalur kelulusan = non skripsi
Gambar 3 Rule atau aturan yang diperoleh

## 4.3 Evaluasi Hasil
Komparasi nilai accuracy, precision dan recall yang diperoleh dari pengolahan data adalah sebagai berikut.
Tabel 3 Nilai accuracy, precision dan recall Information Gain Gain Ratio Gini Index Accuracy 90,00% 100% 85,00% Precision 85,71% 100% 79,76% Recall 93,33% 100% 83,33%
Model  yang  dihasilkan  dengan  criteria  information  gain.  Gain  ratio  dan  gini  index  diuji  menggunakan  metode confusion  matrix,  terlihat  perbandingan  nilai  accuracy,  precision  dan  recall  pada  table  3,  untuk  criteria  gain  ratio memiliki nilai accuracy, precision dan recall yang paling tinggi, diikuti dengan criteria information gain dan gini index.

## 4.4 Dokumentasi Eksperimen
a) Mengambil data dari file .xls yang merupakan dataset analisis mahasiswa tingkat akhir, adapun prosesnya dapat dilihat pada gambar 4.
Pada  gambar  4  di  bawah  menunjukan  data  analisis  mahasiswa  tingkat  akhir  yang  telah  di import ke  dalam perangkat lunak RapidMiner
b) Menentukan id
Pada Gambar 5 menunjukan proses pengambilan id sebagai kata kunci utama ( primary key ) pada data analisis mahasiswa tingkat akhir.
c) Penerapan Algoritma ID3
Proses  penerapan  algoritma  dilakukan  setelah  data  diambil  dari  dataset  dan  ditentukan  id.  Gambar  6 menunjukan penerapan algoritma ID3 dalam menentukan jalur kelulusan mahasiswa.
Gambar 6 merupakan gambar yang menunjukan penerapan algoritma ID3 dalam menentukan jalur kelulusan.
d) Evaluasi hasil penerapan algoritma
Gambar 7 menggambarkan proses mencari nilai akurasi dari pohin keputusan yang telah didapatkan.
Gambar 4 Import data dari dataset
Gambar 5 Menentukan id
Gambar 6 Penerapan algoritma ID3
Gambar 7 Menentukan nilai akurasi

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pembuatan  model  menggunakan  algoritma  ID3  menggunakan  data  mahasiswa tingkat akhir pada suatu PTS. Dari hasil pohon keputusan diperoleh 7 rule atau aturan yaitu 3 aturan untuk jalur skripsi dan 4 aturan untuk jalur non skripsi.
Model yang dihasilkan diuji keakuratannya dengan cara mengambil data untuk diuji/validasi dari data cleaning yang telah  didapatkan  dengan  perangkat  lunak  RapidMiner  dan  sisanya  sebagai  data  training.  Model  yang  dihasilkan  dapat dikategorikan klasifikasi yang sangat baik karena pada pengukuran kinerja kriteria information gain, gain ratio dan gini index memiliki nilai accuracy antara 0,85-1,00, sehingga dapat dikatakan pohon keputusan dengan  algoritma ID3 dapat diterapkan dalam penentuan jalur kelulusan mahasiswa tingkat akhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lee,  Michael.  2010. Perancangan  Klasifikasi  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Algoritma  ID3  (Iterative Dichtomizer Three) (Studi Kasus : Beasiswa Rutin UKSW Salatiga). Salatiga: FTI UKSW.
[2] Rong  Cao  and  Lizhen  Xu.  2009. Improved  C4.5  Algorithm  for  the  Analysis  of  Sales. In  2009  Sixth  Web Information Systems and Applications Conference.
[3] Setiawan,  Bambang.  2010. Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Spk)  Untuk  Menentukan  Kelaiklautan Kapal  :  Studi  Kasus  Di  Kantor  Administrasi  Pelabuhan  Klas  Utama  Tj.  Perak  Surabaya. Master Thesis,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember: Surabaya.
[4] Suyanto. 2011. Artificial Intelegent (Cetakan kedua). Informatika: Bandung.
[5] Wibowo,  Bagus  Ari.  2011. Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Jalan Menggunakan  Metode  ID3  (Studi  Kasus  BAPPEDA  Kota  Salatiga). Universitas  Kristen  Satya  Wacana:  Jawa Tengah.
[6] URL http://akademik.gunadarma.ac.id diakses tanggal 10 Desember 2015.