## Penggunaan Algoritma SLIQ untuk Pengklasifikasian Kinerja Akademik Mahasiswa
(Studi kasus : Data Akademik Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi UNISBANK)
Arief Jananto
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email : arief@unisbank.ac.id

## Abstract
Academic data increases every year in line with the increase of students. Abundant data store is also an  abundance  of  information.  Data  mining  technology  is  a  tool  for  extracting  information  on  large databases and has been widely used in many domains. Predicting student performance (study evaluation) is an activity to determine a future state based on existing data. Data in the field of academic research has been done with various methods and algorithms, but the use of algorithm SLIQ (Supervised Learning In Quest) has not been done.
SLIQ is an algorithm developed by the IBM's Quest project team in 1996 for mining large datasets. SLIQ algorithm classify and predict the students performance, beginning with the data cleaning, conducted election  training  and  testing  data.  By  calculating  gini  index  of  each  attribute  and  then  selecting  the smallest gini index data table is split according to the criteria until find the same class. From the results of the calculation process can produce a set of rules that can be used to predict student performance.
From the experiment it can be concluded that the algorithm SLIQ with decision tree technique can be used as an alternative in designing a system datamining applications. Tests conducted system showed that the constructed model can be used to predict the performance of new students. The resulting accuracy of the model system in fact has a lower score than the accuracy of other applications that are used as a comparison  of Tanagra. Advantages  of the  proposed  system  is  in  its  design  does  not  need  complex calculations in obtaining the gini index attributes.
Keywords : SLIQ algorithm, predicting performance, gini index

## PENGANTAR
Teknologi  data  mining  merupakan  salah satu  alat  bantu untuk  penambangan  data  pada basis  data  berukuran  besar  dan  dengan spesifikasi tingkat kerumitan yang telah banyak digunakan  pada  banyak  domain.  Penambangan data  pada  bidang  akademik  telah  banyak dilakukan.  Beberapa  penelitian  juga  telah banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik data  mining  untuk  menambang  berbagai informasi pada domain akademik seperti Candra dan  Nandhini  (2005)  melakukan  penelitian untuk memprediksi kinerja siswa dengan teknik klasifikasi  dengan  algoritma  induksi  pohon keputusan dan native bayes . Menurut penelitian ini,  kinerja  siswa  dapat  dinilai  melalui serangkaian  tes  terhadap  perilaku  seperti
aptitude , analytical , logical , Communication ability dan technical . Untuk membangun model digunakan  metode decision  tree  ( pohon keputusan).  Dengan  menggunakan  metode pembelajaran  pohon  maka  dataset  dapat  di split ke dalam sejumlah subset yang didasarkan pada pengujian  terhadap  nilai  atribut.  Untuk membangun  pohon  keputusan  digunakan perhitungan gini  impurity dan information theory.
Kalles  dan Pierrakeas  (2006)  melakukan penelitian untuk menganalisa kinerja siswa pada sistem  pembelajaran  jauh  dengan  algoritma genetik dan pohon keputusan. Pada penelitiannya,  Kalles  dan  Pierrakeas  (2006) melakukan analisa kinerja suatu kelompok siswa pada  sebuah  perguruan  tinggi  di  Hellenic  Ope University (HOU) melalui kemampuan
pengerjaan pekerjaan rumah yang pada akhirnya akan  diperoleh  hubungannya  dengan  tingkat keberhasilan di ujian akhir ( final exam) .
Al-Radaideh,  dkk.,(2006)  menganalisa dan  mengevaluasi  data akademik  untuk mendapatkan kinerja dari siswa yang selanjutnya dapat digunakan mengetahui kualitas perguruan tinggi.  Pohon  keputusan  yang  dibangun menggunakan sejumlah atribut prediktor berupa HSGrade, Fund, TDept, TDegree, HKind, Study- Type, T-Gender, St-Depart, St-Gender.
Pramudyo  (2008)  melakukan  penelitian tentang  klasifikasi  mahasiswa  baru  berdasarkan prediksi  indeks  prestasi  pada  semester  I(studi kasus  program  studi Teknik  Informatika Universitas  Bina  Darma  Palembang)  dengan menggunakan  metoda  case base  reasoning . Atribut yang digunakan sebagai prediktor adalah sejumlah  nilai  raport  yang  berjumlah  28  buah matapelajaran  di  Sekolah  Menengah  Atas  atau jenjang  pendidikan  sebelumnya.  Data  tersebut dijadikan  sebagai  data  training  yang  kemudian dengan  metode Case  Base  Reasoning ,  dapat diperoleh  suatu  model  yang  selanjutnya  dapat digunakan untuk mengklasifikasi data mahasiswa  baru  untuk  mendapatkan  indek prestasi (ip) semester 1 dengan rentang 1 sampai dengan 4.
Pada penelitian yang dilakukan difokuskan  pada  penggunaan  algoritma  SLIQ ( Supervised  Learning  In  Quest )  untuk mengklasifikasikan data akademik dari mahasiswa  lama  (berupa  data  nilai  hasil  tes penerimaan  mahasiswa  baru  (PMB)  saat mahasiswa  lama  mendaftar,  beberapa  atribut identitas  diri  dan  data  indeks  prestasi kumulatifnya  (ipk)  )  untuk  membangun  sebuah model yang kemudian model tersebut digunakan untuk  memprediksi  kinerja  mahasiswa  baru. Data  hasil  tes  PMB  berupa  nilai  tes  potensi akademik  (tpa),  nilai  tes  bahasa  inggris.  Data atribut  identitas  diri seperti  jenis  kelamin,  asal sekolah,  kategori  sekolah  dan  usia,  sedangkan indeks  prestasi  kumulatif  sebagai  indikator kinerja  digunakan  untuk  mendapatkan  label kelas dari record data yang ada. Berdasarkan ipk kinerja  mahasiswa  dikelompokan  dalam  dua kelas yaitu  untuk  ipk  kurang  dari  2.00  adalah kelas ‘Tidak Mampu’ dan untuk ipk lebih besar atau sama dengan 2.00 adalah kelas ‘Mampu’.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Fungsi-Fungsi Produk
Produk  Aplikasi  dibangun  dalam  bentuk form-form,  sehingga  dalam  sebuah  form  bisa berisi  satu  atau  lebih  fungsi  yang  digunakan untuk mengelola suatu tabel data menjadi suatu aturan.  Adapun  fungsi-fungsi  yang  ada  dapat dimanfaatkan  oleh  pengguna  dengan  mudah. Gambar  1.  merupakan  diagram    fungsi  dari produk aplikasi data mining yang akan dibangun.
Gambar 1. Diagram hirarki fungsi produk Berikut  ini  penjelasan  dari  masing-masing fungsi yang tersedia pada aplikasi ini :
1. Fungsi  Tampilkan  pedoman  penggunaan aplikasi,  digunakan  untuk  menampilkan pedoman  dan  aturan  bagi  pengguna  yang akan menggunakan aplikasi ini.
2. Fungsi  Pengelolaan  tabel  data utama, digunakan untuk mengelola tabel data utama, yang meliputi input, edit dan hapus.
3. Fungsi  pemilihan  data  training,  digunakan untuk  menampilkan  sebuah  formulir  yang berisi pilihan mengenai tahun angkatan dari data  yang  dijadikan  data  training  maupun testing.
4. Fungsi Pembentukan model/aturan, digunakan  untuk  menampilkan  pilihan proses  aturan  untuk  menghasilkan  daftar aturan, akurasi model, menyimpan ke excel dan pilihan tutup.
5. Fungsi  Memprediksi  data  baru,  digunakan untuk  menampilkan  beberapa  pilihan  yang digunakan  untuk  memprediksi  data  tunggal (satu record data) maupun memprediksi data
tabel (lebih dari satu record data).

## Diagram Alir Proses Data Mining
Aliran  proses  data  mining  diperlihatkan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Aliran Proses Data Mining

## Data Pre_Processing
Pada gambar 2. Data Pra-Processing yang berisi  kegiatan  data integration,  data  cleaning, data  selection dan data  transformation dilakukan secara manual oleh admin hingga data siap untuk proses data mining.
Pembentukan Data Training dan Testing
Tahap  berikutnya,  memilih  dan  menyalin atribut-atribut  berikut  datanya  ke  dalam  tabel baru  yang  nantinya  akan  digunakan  selama proses datamining. Atribut-atribut ini dibagi dua kelompok  yaitu  sebagai  atribut  predictor  dan atribut  target.  Adapun  yang  menjadi  atribut predictor adalah  jenis  kelamin,  usia,  asal  smu, kategori  sekolah,  nilai  tes  potensi  akademik, nilai  tes  bahasa  inggris,  sedangkan  sebagai atribut  target  adalah  kelas.  Tabel  baru  diberi nama  data awal.    Data  yang  ada  dalam  tabel dataawal  kemudian  dipecah  menjadi  tabel training  dan  tabel  testing  dengan  pembagian 75%  dan  25%.  Pembagian  dilakukan  dengan memeriksa  dari  nomor  record,  dimana  tabel
training  di  ambil  dari  nomor  record  1  hingga nomor  record  lebih  kecil  dari  ke  75/100  dari jumlah  record  .  Sedangkan  untuk  data  testing diambil  dari  nomor  record  lebih    besar  dari 75/100 x jumlah record.
Selanjutnya,  data  training  kemudian  akan dibuat  daftar  pasangan  atribut  yang  berisi  dua buah  atribut  untuk  atribut-atribut  yang  bukan kelas.  Sedangkan  untuk  atribut  kelas(target) akan berisi tiga buah atribut. Untuk atribut non kelas  berisi  pasangan  identitas  nomor  record (IdRec).  Kemudian  untuk  atribut  bertipe numerik  maka data  record  dapat  langsung diurutkan  (sort)  secara  ascending  mengikuti urutan  data  pada  atribut  yang  bukan  idrecord. Sedangkan  untuk  atribut  yang  bukan  numerik atau kategori tidak perlu diurutkan.

## Tahap Pembelajaran
Tahap  pembelajaran  ( training )  menerima masukkan  berupa  record  data  training. Selanjutnya  dengan  mempersiapkan  jumlah perulangan  sebanyak  jumlah  atribut  prediktor, maka  mulailah  dilakukan  pemeriksaan  tiap atribut dengan perhitungan nilai gini split index untuk  menentukan  atribut  mana  yang  akan menjadi atribut split . Perhitungan nilai gini split index  dibagi  dua  yaitu  untuk  atribut  kategori hanya  dihitung  nilai  gini split indexnya  saja dengan  cara  mencari  distribusi  frekuensi  dari masing-masing  nilai  kategori  terhadap  label kelas  dan  menyimpannya ke  dalam  histogram yang  selanjutnya  akan  dihitung  nilai  gini indexnya,  kemudian  nilai  gini  index  tersebut dijumlahkan  untuk  mendapatkan  nilai gini split nya. Kemudian untuk atribut yang memiliki nilai gini split terkecil  yang  akan  dijadikan  sebagai atribut pemecah.  Untuk  atribut  numeric  selain dihitung gini split index -nya juga dihitung nilai split point untuk  menentukan  pada  nilai berapa atribut  numeric  akan split . Pada  penelitian  ini semua  atribut  kategori  hanya  berisi  dua  buah nilai  ( binary). Contoh,  untuk  atribut  jenis kelamin (data tahun 2005 yang berisi 433 record data  training)  diperoleh  nilai  dalam  tabel histogram pada tabel 1.
Tabel 1. Histogram data jenis kelamin Mampu Tidak Mampu
Perempuan 135 25 160 Laki-laki 215 58 273 350 83 433
Karena  dataset  dibagi  menjadi  2  partisi  maka dihitung gini index untuk masing-masing partisi sebagai berikut :
    m j J P t gini 1 2 1 ) ( 33463484 , 0 ) 273 / 58 ( (215/273) - 1 laki) - Gini(Laki 26367188 , 0 ) 160 / 25 ( ) 160 / 135 ( 1 ) ( 2 2 2 2        Perempuan Gini
Sedangkan gini atribut( split ) dapat dihitung : ) ( ) ( 2 1 laki Laki gini n n Perempuan gini n n gini split    33463484 , 0 433 273 26367188 , 0 433 160 x x   30841296 , 0

Semua  atribut  prediktor  dihitung  dan dibandingkan dengan aturan yang telah disepkati. Hasil perhitungan disimpan dalam sebuah tabel gini  dengan  menyertakan  nomor  putaran perhitungan gini index. Setelah diperoleh atribut yang  bernilai  index  gini  terkecil  maka selanjutnya  tabel  dengan  atribut  berindex  gini terkecil  dibagi( split )  menjadi  dua  cabang (binary).  Untuk  atribut  kategori,  maka  tabel yang  berindex  gini  terkecil  langsung  dipecah menjadi  dua  kelompok  tabel  baru.  Selanjutnya tabel  yang  lain  juga  dipecah  dengan  mengikuti idrecord yang ada pada tabel root. Hasil pecahan tersebut  kemudian  diuji  apakah  memiliki  kelas yang sama atau belum. Kalau sudah maka proses split ing selesai, sedangkan jika belum maka aka dilakukan  putaran  berikutnya  untuk  mencari pemecahan  selanjutnya. Jika  sudah  selesai semua  maka  kemudian  dapat  disusun  suatu aturan.  Proses  penyusunan  aturan  dilakukan dengan cara mengkonversi isi field kriteria yang ada  di  tabelgini,  sehingga  dihasilkan  daftar aturan seperti tampak pada gambar 3.
Gambar 3. Daftar aturan dalam bentuk TreeView

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai  data  pelatihan  digunakan  data mahasiswa  fakultas  teknologi  informasi  tahun angkatan  2005 dan  2006.  Untuk  tahun  2005 terdapat  jumlah  record  sebanyak  577  record setelah  melalui  proses  praprosesing  secara manual.  Dan  untuk  tahun  2006  terdapat  data sebanyak 490 record data.

## Proses Training
Pada  aplikasi  ini  setiap  atribut  prediktor hanya  dibatasi  satu  kali  muncul  dalam tree/pohon,  sehingga  jumlah  level  dari  pohon dibuat  menjadi  enam  level.  Berdasarkan  pada algoritma  yang  digunakan  dan  pemecahan  atau split /partisi  data  bersifat  binary  (dibagi  dua bagian)  maka  diperoleh  aturan  maksimal  2 pangkat n (2^n), dimana n=6 sehingga 2 pangkat 6 yaitu 64 aturan. Proses training dilakukan dua kali,  dimana  dengan  menggunakan  data mahasiswa  tahun  angkatan  2005  dan  2006. Dimana kemudian setiap tahun angkatan dibagi menjadi dua bagian yaitu 75 persen sebagai data pelatihan  untuk  menghasilkan  aturan  dan  25 persen sisanya digunakan untuk menguji akurasi dari aturan yang dihasilkan.

## User Interface
User  interface yang  digunakan  untuk menjadi  perantara  antara  sistem  komputasi dengan  penguna    dengan  tampilan  seperti  pada gambar  4.  Konsep  perancangan  sistem  aplikasi ini  selengkapnya  ada  pada  lampiran  1  dan  2 yang  akan  menguraikan  DFD  dari  level  0  dan level 1.
Gambar 4. Tampilan antar muka prediksi data mahasiswa baru

## Hasil  Pengujian
Pada  data tahun angkatan  2005  diperoleh urutan  atribut  berdasarkan  tingkat  pengaruh terhadap  pencapaian  kinerja  adalah  jenis kelamin,  usia,  asal_smu,  Nilai  TPA,  Nilai  Tes Inggris  dan  kategoris.  Dari  hasil  pengujian dengan  data  testing  menunjukan  akurasi  model untuk  tahun  angkata  2005  adalah sebesar 41,67 % seperti tampak pada gambar 5.(a).
(a)
(b)
Gambar 5. Matrik hasil prediksi terhadap data tahun angkatan 2005
Berdasarkan gambar 5.(a), dari 113 record berlabel  kelas    ‘Mampu’  dapat  terprediksi
dengan  tepat  sebagai  kelas  ‘Mampu’  sebanyak 34  record  sedangkan  yang  dapat  terprediksi sebagai  kelas  ‘Tidak  Mampu’  sebanyak  79 record.  Untuk  record  berlabel  kelas  ‘Tidak Mampu’ dari jumlah 31 record dapat terprediksi dengan tepat sebanyak 26 record sebagai record berlabel  kelas  ‘Tidak  Mampu’  dan  sebanyak  5 record  terprediksi  sebagai record  berlabel  kelas ‘Mampu’.
Selanjutnya dilakukan uji coba untuk data angkatan tahun 2006, dengan jumlah record data sebanyak  368.  Pada  data  tahun  angkatan  2006 urutan atribut berdasarkan pengaruhnya terhadap kinerja (evaluasi belajar) mahasiswa adalah jenis kelamin, usia kemudian berikunya atribut nt_tpa, nt_inggris,  asal_smu dan kategori_s. Untuk dua atribut terakhir dapat bervariasi. Diperoleh hasil perhitungan  seperti  tampak  pada  gambar  5.(b). Akurasi  model  aturan  berdasarkan  data  tahun 2006 memiliki tingkat akurasi model 63,11%.
Hasil    Pengujian  Dengan  Perangkat  Lunak Lain
Perangkat  lunak  lain  yang  digunakan untuk  melakukan  proses  data  mining  terhadap data akademik tersebut adalah Tanagra versi 4.1., merupakan  perangkat  lunak  yang  bebas  untuk didapat ( free  download) . Dengan  menggunakan teknik  pembelajaran  (supervised  learning)  dan algoritma  C4.5  yang  merupakan  algoritma pendahulunya. Pada TANAGRA, tidak terdapat pembatasan  jumlah  kemunculan  sebuah  atribut, sehingga ada beberapa atribut yang muncul lebih dari  satu  kali.  Dengan  menggunakan TANAGRA  untuk  memproses  data  tahun angkatan  2005  diperoleh  hasil  dalam  confusion matrix,  dengan    akurasi  model  dari  data  tahun angkatan  2005  adalah  86,11%,  sedangakan untuk  data  tahun  angkatan  2006  diperoleh akurasi model sebesar 86,89%.

## Hasil  Prediksi Pada Data Mahasiswa Baru
Uji  coba  untuk  memprediksi  data mahasiswa  baru  (dalam  hal  ini  data  yang diperoleh  adalah  tahun  2007),  dengan menggunakan  aturan  yang  diperoleh  dari  data training  tahun  angkatan  2005  dan    2006 diperoleh hasil seperti tampak pada tabel 2.
Tabel 2. Tingkat akurasi prediksi data mahasiswa baru Sebenarnya(2005) Sebenarnya(2006) Prediksi Mampu Tidak Mampu Mampu Tidak Mampu Mampu 129 18 130 18 Tidak Mampu 283 83 282 83 Akurasi Prediksi 41,33 % 41,52 %

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut: 1. Aplikasi datamining yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma Supervised Learning  In  Quest (SLIQ)  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kinerja (evaluasi belajar) mahasiswa baru.
2. Hasil pengujian dengan aplikasi sejenis lain menunjukkan  skor  yang  lebih  rendah  pada aplikasi  yang  dibuat.  Hal  ini  dapat dikarenakan  adanya  pembatasan  jumlah kemunculan  dari  atribut pada  pohon  dalam aplikasi  yang  dibuat  dan  jumlah  data pelatihan  yang  sedikit,  serta  distribusi  nilai data pada atribut numerik.
3. Keunggulan  dari  aplikasi  ini  adalah  data yang  diolah  dapat  bertipe  kategori  dan numerik  secara  bersama-sama  dengan tingkat akurasi yang masih cukup baik tanpa harus  menggunakan  perhitungan  yang terlalu  rumit.  Kelemahan-kelemahan  dari aplikasi yang dibuat ini adalah aplikasi tidak dapat melakukan preprosesing data sehingga sistem tidak dapat mengendalikan kebenaran nilai suatu data.

## DAFTAR PUSTAKA
Agathe,  dan  Kalina,  2005, Educational  Data Mining:  a  Case  Study ,Pôle  Universitaire Léonard de Vinci, France
Al-Radaideh, Q.A., Al-Shawakfa, E.M., dan Al- Najjar,  M.I.,  2006, Mining  Student  Data Using  Decision  Trees, The  2006
International  Arab  Conference  on Information Technology (ACIT'2006).
Chandra,  B.,  dan  Varghese,  P.P.,  2008, Fuzzy SLIQ Decision Tree Algorithm
Chandra, E., dan Nandhini, K., 2005, Predicting Student  Performance  using  Classification Techniques, Proceedings  of  SPIT – IEEE Colloquium and International Conference, Mumbai, India Volumen 5, 83.
Han,  J.,  dan  Kamber,  M.,  2001, Data  Mining: Concepts and Techniques, SunFransisco : Morgan Kaufmann Publishers Kalles,  D.,  dan  Pierrakeas,  C.,  2006, Analyzing Student  Performance  in  Distance Learning  with  Genetic  Algorithms  and Decsion Trees, Hellenic Open University. Mehta, M., Agrawal, R., dan Rissanen, J., 1996,
SLIQ: A Fast Scalable Classifier for Data
Mining Pramudyo, A., S., 2008, Case Based Reasoning untuk  Klasifikasi  Mahasiswa Baru Berdasarkan  Prediksi  Indeks  Prestasi pada  Semester  I (Studi  Kasus  Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Darma  Palembang), Tesis , Jurusan  Ilmu- Ilmu Komputer FMIPA UGM, Yogyakarta. Shafer J.,  Mehta  M.,  dan  Agrawal  R.,  1996, SPRINT:  A  Scalable  Classifier  for  Data Mining
Tan,  P.,  Steinbach,  M.,  dan  Kumar,  V.,    2006, Introduction  to  Data  Mining ,  Pearson Education.
Yan,  H.,  Ma,  R.,  dan  Tong,  X.,  2005, SLIQ  in data  mining  and  application  in  the generation unit’s bidding decision system of electricity market, International Power Engineering Conference (IPEC2005)

## Lampiran 1. DFD Level 0 Aplikasi
Datamining Prediksi Kinerja Mahasiswa Baru
Lampiran 2. DFD Level 1 Aplikasi Datamining Prediksi Kinerja Mahasiswa Baru