## RANCANGAN PROGRAM PENINGKATAN KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA TINGKAT SATU PADA PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS TELKOM DENGAN
MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE CONVERSION 5C-4C
Annisa Ufaira 1 , Amelia Kurniawati 2 , Litasari Widyastuti Suwarsono 3 123 Program Studi S1 Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, Bandung, Jalan Telekomunikasi Nomor 1, Sukapura, Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat, 40257 E-mail: annisaufaira04@gmail.com

## ABSTRAK
Program Studi Teknik Industri merupakan prodi di Universitas Telkom yang terakreditasi A sehingga menjadi prodi yang diminati oleh calon mahasiswa baru. Terbukti dengan adanya peningkatan jumlah mahasiswa  sebesar  24%  pada  tahun  2015.  Peningkatan  jumlah  mahasiswa  tidak  sebanding  lurus dengan  pencapaian  kelulusan  tepat  waktu  di  tingkat  satu  karena  terjadi  penurunan  sebesar  13,34%. Ketua  Prodi  TI  mengatakan  bahwa  keterlambatan  lulus  tingkat  satu  dapat  mempengaruhi  akreditasi program studi. Keterlambatan lulus tingkat satu dapat dilihat dari IP, IPK, dan nilai huruf setiap mata kuliah  tingkat  satu.  Ketiga  hal  tersebut  merupakan  bentuk  dari  prestasi  belajar  seorang  mahasiswa. Prestasi belajar dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor. Dalam penelitian ini, faktor yang diidentifikasi untuk  diketahui  keterkaitannya  dengan  prestasi  belajar  yaitu  faktor  dosen,  motivasi  belajar,  strategi belajar,  asal  sekolah  dan  kota,  kegiatan  yang  dilakukan  mahasiswa  ketika  di  tingkat  satu,  dan tunjangan  beasiswa  ketika  ditingkat  satu.  Faktor-faktor  tersebut  diidentifikasi  menggunakan knowledge  conversion 5c-4c  dengan  cara  mengkonversikan  data  menjadi  informasi  dengan  diberi  5 nilai  tambah  yaitu contextualized,  categorized,  calculated,  corrected dan condensed .  Kemudian mengkonversikan  informasi  menjadi  knowledge  dengan  diberi  4  nilai  tambah  yaitu comparison, consequences, connection , dan conversation . Berdasarkan hasil knowledge conversion, program yang dapat  meningkatkan  ketepatan  waktu  lulus  tingkat  satu  di  periode  selanjutnya  dengan  cara  melalui seminar mengenai self-awareness dan goal setting , pertemuan terjadwal dengan dosen wali, dan cara dosen dalam mengajar.
Kata kunci: Tingkat satu di Universitas, Prestasi Belajar, Knowledge Conversion 5C-4C

## ABSTRACT
The Industrial Engineering Study Program is the study program at Telkom University which has been accredited A so that it becomes the study program which is interested by the new student candidate. It is proven by the increase of the number of students by 24%  in 2015. The increase in the number of students is not directly proportional to the achievement of timely graduation at the first level due to a decrease of 13.34%. The chairman of TI Prodi said that the delay in graduating level one may affect the accreditation of the study program. The delay of level one pass can be seen from the GP, GPA, and  grade  grade  of  each  first  grade  course.  These  three  are  forms  of  learning  achievement  of  a student. Learning achievement can be influenced by various factors. In this study, factors identified to be  identified  with  learning  achievement  are  lecturer  factor,  learning  motivation,  learning  strategy, school and city origin, activities undertaken by the student when level one, and scholarship allowance when level one. These factors were identified using the 5c-4c knowledge conversion by converting the data into information by adding 5 added values ie contextualized, categorized, calculated, corrected and condensed. Then convert information into knowledge by given 4 added value that is comparison, consequences, connection, and conversation. Based on the results of the knowledge conversion, it is proposed  that  the  program  design  can  improve  the  timeliness  of  graduation  level  one  in  the  next
period  by  way  of  seminars  on  self-awareness  and  goal  setting,  scheduled  meetings  with  guardian lecturers, and improvement in teaching method.
Keywords : First  Level  in  College,  Knowledge  Conversion  5C+4C,  Learning  Achievement

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Telkom  memiliki  aturan yang  mewajibkan  seluruh  mahasiswa  untuk lulus  tingkat  satu  dan  lebih  baik  apabila mahasiswa  lulus  tingkat  satu  secara  tepat waktu.  Mahasiswa  dinyatakan  lulus  tingkat satu  tepat  waktu  ketika  IP  semester  1  dan  2 serta  IPK  tingkat  satu  melebihi  2,00  dengan syarat  tidak  ada  mata  kuliah  yang  bernilai huruf  C,  D  dan  E.  Nilai  C  merupakan  nilai huruf  terendah  untuk  mata  kuliah  Agama, Pancasila,  Kewarganegaraan,  dan  Bahasa Indonesia  (Pedoman  Akademik  Universitas Telkom Pasal 19 No. 10, 2015). Keterlambatan lulus  tingkat  satu  dapat  mempengaruhi lamanya  waktu  studi  mahasiswa  dan mengurangi rasa semangat seorang mahasiswa dalam  berkuliah.  Selain  itu,  menurut  Ketua Program  Studi  Teknik  Industri  keterlambatan lulus  tingkat  satu  dapat  mempengaruhi akreditasi dari program studi itu sendiri.
Program studi Teknik Industri merupakan  prodi  yang  terakreditasi  A  di Universitas  Telkom  sehingga  menjadi  prodi
yang  diminati  oleh  calon  mahasiswa  baru, terbukti  dengan  adanya  peningkatan  jumlah mahasiswa sebesar 24% pada tahun 2015 yang dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Namun, peningkatan jumlah mahasiswa tidak sebanding lurus dengan ketepatan waktu lulus tingkat  satu  karena  terjadi  penurunan  sebesar 13,34%  akibat  adanya  peningkatan  jumlah mahasiswa  angkatan  2015  yang  belum  lulus tingkat satu sebanyak 81 orang dan yang tidak lulus tingkat satu secara tepat waktu sebanyak 2 orang.
Mengacu  kepada  data  yang  terdapat pada  Tabel  1,  diperlukan  suatu  tindakan  yang dapat  meningkatkan  jumlah  mahasiswa  yang lulus tingkat satu secara tepat waktu di periode selanjutnya.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan dengan  cara  memperbaiki  pencapaian  prestasi belajar  seorang  mahasiswa. Outcome dari keberhasilan belajar atau prestasi belajar terdiri dari dua macam, yaitu prestasi akademis yang ditunjukkan  oleh  nilai  (IPK)  dan,  keuntungan ekonomis  dan  kualitas  hidup  setelah  lulus kuliah (Kuh, 2006).
Tabel 1 Persentase mahasiswa prodi TI angkatan 2015/2016 lulus tingkat satu tepat waktu
Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara memperbaiki  pencapaian  prestasi  belajar seorang mahasiswa. Outcome dari keberhasilan belajar  atau  prestasi  belajar  terdiri  dari  dua macam,  yaitu  prestasi  akademis  yang ditunjukkan  oleh  nilai  (IPK)  dan,  keuntungan ekonomis  dan  kualitas  hidup  setelah  lulus kuliah  (Kuh,  2006).  Prestasi  belajar  yang berupa  IPK  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor sehingga  perlu  dilakukan  pengidentifikasian faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar seorang  mahasiswa.  Terdapat  dua  faktor  yang mempengaruhi  prestasi  belajar  mahasiswa
yaitu  faktor  internal  dan  faktor  eksternal (Slamento,  2003).  Faktor  internal  merupakan faktor yang berasal dari dalam diri mahasiswa yang  mencakup  faktor  jasmaniah,  faktor psikologi  dan  faktor  kelelahan,  sedangkan faktor eksternal merupakan faktor yang berasal dari  luar  atau  lingkungan  mahasiswa  yang mencakup  faktor  keluarga,  faktor  institusi pendidikan, dan faktor masyarakat.
Dalam    penelitian  ini,  faktor  yang diidentifikasi untuk diketahui adanya keterkaitan dengan prestasi belajar yaitu faktor dosen,  motivasi  belajar,  strategi  belajar,  asal
Prodi Angkatan Jumlah Mahasiswa
Persentase Lulus Tingkat I Tepat Waktu Tidak Lulus Tingkat SatuTepat Waktu Total Lulus Tingkat I Belum Lulus Tingkat I S1 Teknik Industri 2014/2015  382 orang 78,5340% 80 orang 380 orang 2 orang 2015/2016  474 orang 65,1899% 82 orang 391 orang 83 orang
Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri 5 (2) Pp 13- 22 © 2018
sekolah  dan  kota,  kegiatan  yang  dilakukan mahasiswa  ketika  di  tingkat  satu,  dan tunjangan  beasiswa  ketika  di  tingkat  satu. Berdasarkan  hasil  penyebaran  kuesioner kepada  30  mahasiswa  prodi  TI,  menunjukkan sebanyak  23  responden  menyatakan  bahwa faktor  dosen  dalam  mengajar  mempengaruhi prestasi  belajar  seorang  mahasiswa.  Dosen dengan  keterampilan  komunikasi  yang  baik akan  menciptakan  suasana  belajar  mengajar yang lebih sukses bagi para mahasiswa (Duta, Panisoara  &  Panisoara,  2015).  Faktor  dosen merupakan  salah  satu  faktor  eksternal  yang diteliti,  dalam  penelitian  ini  faktor  internal lebih  difokuskan  untuk  diteliti  dikarenakan faktor  internal  berpengaruh  lebih  kuat dibandingkan  dengan  faktor  eksternal.  Faktor internal  yang  diteliti  di  dalam  penelitian  ini yaitu  faktor  motivasi  belajar  dan  strategi belajar.  Motivasi  belajar  diteliti  dikarenakan, motivasi  intrinsik  juga  dapat  melindungi  dari faktor-faktor  yang  biasanya  menurunkan keberhasilan  siswa  seperti  pembolosan, kenakalan,  putus  sekolah,  pelepasan  dan ketidaktertarikan  (Crumpton  &  Gregory, 2011).  Selain  itu,  seorang  murid  atau mahasiswa  yang  termotivasi  secara  intrinsik lebih cenderung
memperhatikan,
mendengarkan,  dan  berpartisipasi  di  dalam diskusi  kelas  (Trevino  &  DeFreitas,  2014). Selanjutnya, strategi belajar diteliti dikarenakan  strategi  belajar  merupakan  suatu usaha  untuk  mengelola  pengetahuan  atau pemikiran, didalamnya terdiri dari merencanakan,  memonitor,  dan  memodifikasi
seperti pengetahuan, usaha dalam kuliah, serta pemahaman terhadap
pembelajaran, pengingatan, dan pemahaman dari materi yang telah  didapat  dari  kuliah  (Pintrich,  1990). Pelajar  yang  dapat  mengatur  dirinya  sendiri memiliki  tujuan  yang  terarah  dan  kesadaran metakognitif  akan proses belajar,  kepercayaan diri  yang  tinggi,  dan  rajin  menyusun lingkungan  sehingga  dapat  membuat  waktu belajar lebih kondusif (Zimmerman, 2000).
Pengidentifikasian  seluruh  faktor  yang diteliti  di  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan knowledge  conversion 5C-4C  yaitu  proses  pengkonversian  data menjadi  informasi  lalu  informasi  menjadi pengetahuan.  Terdapat  5  nilai  tambah ( contextualized, categorized, calculated, corrected dan condensed )  yang  diberikan dalam  proses  pengkonversian  data  menjadi informasi  dan  terdapat  4  nilai  tambah ( comparison,  consequence,  connections dan conversations )  yang  diberikan  dalam  proses pengkonversian informasi menjadi pengetahuan (Liebowitz, 1999). Penelitian ini bertujuan
untuk mengidentifikasi  hasil  proses  5C  untuk mengetahui pengelompokkan mahasiswa prodi TI,  mengidentifikasi  hasil  proses  4C  yang digunakan  untuk  membantu  perancangan program peningkatan jumlah mahasiswa prodi TI  yang  yang  lulus  tingkat  satu  secara  tepat waktu,  dan  mengindetifikasi  rancangan program  yang  diusulkan  untuk  meningkatkan jumlah mahasiswa prodi TI yang lulus tingkat satu tepat waktu di periode selanjutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Knowledge conversion merupakan suatu proses  yang  mengkonversikan  suatu  data menjadi  suatu  informasi  lalu  suatu  informasi dikonversikan menjadi suatu pengetahuan, lalu pengetahuan  tersebut  dapat  menghasilkan suatu kebijakan.
Menurut  Liebowitz  (1999)  proses konversi  data  menjadi  informasi  dapat dilakukan dengan menambakan 5 nilai tambah, yaitu contextualized,  categorized,  calculated, corrected dan condensed dan  konversi informasi  menjadi knowledge dapat  dilakukan dengan  menambakan  4  nilai  tambah,  yaitu comparison,  consequence, connection dan conversation .  Lalu,  dari  suatu knowledge menjadi suatu wisdom dapat dilakukan dengan
menambahkan  nilai  tambah measureable efficiencies dan wiser decision.
Kelima  nilai  tambah  yang  terdapat  di proses  konversi  data  menjadi  informasi  dapat dijelaskan  sebagai  berikut  (Davenport  & Prusak, 1998):
1. Contextualized: memahami fungsi data yang telah dikumpulkan
Semua data yang telah dikumpulkan harus dipahami  fungsi  dan  manfaatnya  agar dapat  menentukan  hasil  konversi  data menjadi  informasi  sesuai  dengan  yang diinginkan.
2. Categorized: memahami  unit  analisis dan komponen kunci dari data
Data  yang  telah  dikumpulkan  dan digabungkan,  kemudian  masing-masing
komponen  yang  terdapat  di  setiap  data dianalisis agar mengetahui komponen atau variabel  yang  paling  penting  sehingga dapat  sesuai  dengan  yang  diinginkan  dan dapat dijadikan sebagai penentu keputusan.
3. Calculated: data  dianalisis  secara matematis atau secara statsistik Data  dianalisis  menggunakan  metode matematik  atau  statistik  disesuaikan dengan  jumlah  dan  karakteristik  data  agar mendapatkan  bentuk  pola  dan  hasil  yang dapat diprediksi.
4. Corrected: kesalahan  yang  ada  pada data dihilangkan
Hasil pola yang telah dibentuk dari proses calculated perlu  dilakukan  pengujian analisis  untuk  menemukan  kesalahan  dari data,  kemudian  kesalahan  tersebut  dapat dihilangkan  atau  tetap  digunakan  sebagai informasi.
5. Condensed: meringkas  data  dalam bentuk yang singkat dan jelas Hasil  pengolahan  data  menjadi  informasi diringkas dalam bentuk yang lebih singkat dan jelas agar mudah dibaca dan dipahami oleh pengguna.
Keempat nilai tambah yang terdapat di proses konversi  informasi  menjadi knowledge dapat dijelaskan  sebagai  berikut  (Davenport  & Prusak, 1998):
1. Comparison : membandingkan informasi pada situasi tertentu dengan situasi-situasi lain yang telah diketahui.
Hasil  informasi  dari  konversi  data, dibandingkan  dengan  situasi  yang  lain dengan objek yang sama untuk mengetahui kesesuaian dan perbandingannya.
2. Consequence :  menemukan  implikasi- implikasi dari informasi yang bermanfaat untuk pengambilan
keputusan dan tindakan.
Informasi yang telah didapatkan kemudian dianalisis untuk menemukan suatu dampak  atau  pengaruh  tidak  langsung sebagai  penentu  dalam  pengambilan keputusan dan tindakan.
3. Connections :  menemukan  hubungan- hubungan  bagian-bagian  kecil  dari informasi dengan hal-hal lainnya. Mengidentifikasi hubungan informasi dengan hal lainnya sebagai pendukung dari informasi tersebut. 4. Conversations : membicarakan pandangan,  pendapat  serta  tindakan orang lain terhadap informasi tersebut Informasi  yang  telah  diolah,  ditunjukkan dan  didiskusikan  kepada  orang  yang terlibat dalam kegiatan pembentuk informasi  tersebut  untuk  mengetahui pendapat  serta  tindakan  orang  tersebut sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan informasi tersebut dapat menjadi knowledge .

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  mengenai alur  dari  model  konseptual  perancangan program  yang  digunakan  untuk  meningkatkan ketepatan  waktu  lulus  tingkat  satu  mahasiswa Program Studi Teknik Industri. Pada Gambar 1 pun dapat  dilihat data-data  yang  dikumpulkan di  dalam  penelitian  yaitu  terdiri  dari  data pribadi  mahasiswa,  data Motivated  Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ), data nilai indeks  prestasi,  dan  data  dosen  pengajar tingkat  satu.  Sebelum  data-data  tersebut dikumpulkan,  dilakukan  penentuan  jumlah minimal  sampel  dan  teknik  pengambilan sampel  terlebih  dahulu.  Dalam  penelitian  ini, penentuan jumlah minimal sampel menggunakan  rumus  Slovin  dan  teknik sampling yang digunakan yaitu non probability sampling dengan metode purposive sampling . Data  pribadi  mahasiswa,  dan  data
Motivated Strategies for Learning
Questionnaire (MSLQ)  didapatkan  dari  hasil kuesioner, sedangkan data nilai indeks prestasi, dan  data  dosen  pengajar  tingkat  satu didapatkan dari fakultas. Sebelum menyebarkan kuesioner, dilakukan uji validitas terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  teknik content  validity dan face  validity untuk mengetahui  ketepatan  setiap  pernyataan  yang terdapat  di  dalam  MSLQ.  Seluruh  data  yang sudah  dikumpulkan  dikonversi  menjadi informasi  menggunakan  metode knowledge conversion 5C  ( contextualized,  categorized, calculated,  corrected,  condensed ).  Kemudian, informasi  tersebut  dikonversi  menjadi  sebuah pengetahuan  menggunakan  metode knowledge conversion 4C  ( comparison,  consequence,
connections, conversation ) untuk
mengubahnya  menjadi  sebuah  pengetahuan yang  akan  digunakan  sebagai  pendukung
Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri 5 (2) Pp 13- 22 © 2018
pengambilan  keputusan  dalam  merancang program  peningkatan  jumlah  mahasiswa  lulus tingkat satu secara tepat waktu.
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi populasi  yaitu  mahasiswa  Program  Studi Teknik  Industri  angkatan  2014  dan  2015. Alasan  dalam  menentukan  populasi  yaitu dikarenakan  mahasiswa  prodi  TI  14  dan  15 sudah  menyelesaikan  tingkat  satu  dan  sudah mengulang mata kuliah tingkat satu yang tidak lulus ketika di tingkat satu.
Penentuan  jumlah  minimal  sample  yang dijadikan sebagai  responden dalam penelitian ini,  dihitung  menggunakan  rumus  slovin  dan batas  toleransi error yang  digunakan  sebesar 5%.  Jumlah  populasi  mahasiswa  Program Teknik  Industri  angkatan  2014  dan  2015 apabila diakumulasikan menjadi sebanyak 856 orang.  Berdasarkan  batas  toleransi error dan jumlah  populasi,  didapatkan  jumlah  minimal sampel  melalui  rumus  slovin  sebanyak  273 orang.  Jumlah  mahasiswa  yang  menjadi responden dalam penelitian ini sudah melebihi jumlah minimal sampel yaitu sebanyak 357
orang  sehingga  hasil  dari  pengolahan  data dapat  mewakili  gambaran  kondisi  populasi yang  sebenarnya.  Seluruh  responden  yang menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  hanya mahasiswa  prodi  TI  2015  dikarenakan angkatan  2015  merupakan  mahasiswa  yang lebih  baru  menyelesaikan  tingkat  satu dibandingkan angkatan 2014.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Konversi Data Menjadi Informasi
Pengolahan  data  diawali  dengan  proses konversi  data  menjadi  informasi  dengan menggunakan  metode knowledge  conversion 5C, yaitu Contextualized, Categorized,
Calculated, Corrected , dan Condensed .

## 4.1.1 Contextualized
Pada  tahapan  ini  dipaparkan  mengenai manfaat dari setiap data yang digunakan dalam penelitian.  Manfaat  dari  setiap  data  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Manfaat Data
Data Pribadi 1 Data Asal Sekolah dan Kota Mengetahui  persebaran  jumlah  mahasiswa  prodi  Teknik Industri angkatan 2015 berdasarkan asal kota Mengetahui  keterkaitan  antara  kota  asal  dengan  prestasi belajar

## Gambar 1 Model Konseptual
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
2 Data Kegiatan yang Dilakukan ketika Tingkat Satu Mengetahui  persebaran  jumlah  mahasiswa  prodi  Teknik Industri  angkatan  2015  berdasarkan  banyaknya  kegiatan yang dilakukan ketika di tingkat satu

## Tabel 2 Manfaat Data (lanjutan)

## Data Pribadi
Mengetahui  keterkaitan  antara  banyaknya  kegiatan  yang dilakukan ketika di tingkat satu dengan prestasi belajar
3 Data Beasiswa Mengetahui  persebaran  jumlah  mahasiswa  prodi  Teknik Industri  angkatan  2015  yang  ditunjang  beasiswa  ketika  di tingkat satu Mengetahui  keterkaitan  antara  beasiswa  dengan  prestasi belajar Data Nilai Indeks Prestasi 4 Data Nilai IP Semester 1, 2, IPK Tingkat Satu Mengetahui  persebaran  nilai  hasil  belajar  yang  dimiliki mahasiswa prodi Teknik Industri angkatan 2015
Mengetahui proporsi kelompok nilai dari mahasiwa Menjadi  komponen  kunci  atau  menjadi  patokan  di  dalam penelitian  ini  dikarenakan  prestasi  belajar  mahasiswa  dapat dilihat dari data tersebut
Menentukan  ketepatan  waktu  lulus  tingkat  satu  seorang mahasiswa Teknik Industri 2015 5 Data Total MK yang Tidak Lulus Mengetahui  nilai  IP  dan  IPK  seorang  mahasiswa  dengan didasari banyaknya total MK yang tidak lulus Menentukan  ketepatan  waktu  lulus  tingkat  satu  seorang mahasiswa Teknik Industri 2015 Menjadi  komponen  kunci  atau  menjadi  patokan  di  dalam penelitian  ini  dikarenakan  prestasi  belajar  mahasiswa  dapat dilihat dari data tersebut 6 Data Ketepatan Waktu Lulus Tingkat Satu Mengetahui  persebaran  ketepatan  waktu  lulus  tingkat  satu dari seorang mahasiswa prodi Teknik Industri 2015 4.1.2 Categorized Pada tahap ini dilakukan
pengkategorisasian  data  menjadi  beberapa bagian  agar  lebih  rinci  dalam  melihat kegunaan  dari  data-data  tersebut.  Jumlah kategori  dan  nama  kategori  dari  setiap  data dapat  berbeda-beda,  tergantung kepada informasi yang ingin didapatkan.
Data asal sekolah dan kota dikategorisasikan  berdasarkan  provinsi  agar mempermudah  dalam  pengolahan  data  dan lebih  sedikitnya  kelompok  kategorisasi  yang digunakan. D ata  asal  sekolah  dan  kota  terbagi menjadi  24  kategori  yang  berasal  dari  jumlah provinsi  yang  didapatkan  dari  kumpulan  data yang  ada.  Pengkategorisasian  data  kegiatan mahasiswa  ketika  di  tingkat  satu  dibuat berdasarkan banyaknya kegiatan yang dilakukan  oleh  mahasiswa  karena  jumlah kegiatan  yang  dimiliki  oleh  satu  orang mahasiswa  dapat  berbeda  dengan  mahasiswa yang  lain.  Data  yang  terdapat  pada  data
beasiswa  dan  ketepatan  waktu  lulus  tingkat satu hanya berupa “ya” atau “tidak”, sehingga data  beasiswa  dan  ketepatan  waktu  lulus tingkat  satu  hanya  dikategorisasikan  menjadi dua  kelompok  yaitu  ya  dan  tidak.  Data  dosen pengajar tingkat satu untuk TI 15 dikategorisasikan  berdasarkan  kelas  dan  mata kuliah.
Data motivasi  belajar  terdiri  dari  6  sub- bagian  dan  strategi  belajar  terdiri  dari  9  sub- bagian.  Masing-masing  sub-bagian  yang terdapat  di  data  motivasi  belajar  dan  strategi belajar, data nilai IP semester 1 dan 2, dan IPK tingkat  satu  dikategorisasikan  menjadi  9 kategori. Banyaknya kategori/kelas didapatkan dari  perhitungan  secara  matematis . Pada masing-masing  kategori  terdapat  rentang  nilai yang digunakan untuk mengetahui karakteristik  yang  dimiliki  oleh  seorang mahasiswa.  Rentang  nilai  yang  terdapat  di masing-masing  kategori  yang  dimiliki  oleh setiap  data  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda,
Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri 5 (2) Pp 13- 22 © 2018
sesuai  dengan  hasil  perhitungan  secara matematis.
Pengkategorisasian  mahasiswa  prodi  TI 2015  dilakukan  dengan  menggunakan  metode clustering algoritma K-means . Proses
clustering dilakukan  untuk mengetahui pengelompokan mahasiswa
berdasarkan kemiripan karakteristik sehingga dapat dikatakan  bahwa  setiap  mahasiswa  yang berada  di  dalam  satu  kelompok/ cluster memiliki  karakteristik  yang  sama  atau mendekati.  Proses clustering membentuk komposisi  atau  pola  yang  terbaik  dengan jumlah 20 cluster, dengan kata lain mahasiswa prodi TI dikategorisasikan menjadi 20 cluster. Pada  tahap categorized pun  dilakukan penentuan  karakteristik  untuk  setiap cluster berdasarkan  masing-masing  kategori  yang dimiliki  setiap  data.  Penentuan  karakteristik dari  setiap cluster dilakukan  agar  dapat mengetahui cluster yang memiliki karakteristik memuaskan hingga tidak memuaskan.

## 4.1.3 Calculated
Pada  tahapan  ini,  data-data  yang digunakan  di  dalam  penelitian  dikalkulasi
secara  matematik  agar  kegunaan  dari  data dapat  terlihat  lebih  jelas  dan  menunjukkan suatu
informasi mengenai jumlah responden/mahasiswa  yang  terdapat  pada masing-masing  kategori berdasarkan  setiap data  yang  ada.  Contohnya  dapat  dilihat  pada Tabel 3 mengenai kalkulasi jumlah mahasiswa berdasarkan data Indeks Prestasi (IP) semester 1.

## 4.1.4 Corrected
Pada  tahap  ini  ditemukan  data  yang kegunaannya  tidak  terlalu  signifikan  dalam menunjang penelitian ini yaitu data total mata kuliah  semester  satu dan dua  yang  tidak  lulus dari  seorang  mahasiswa.  Kegunaan  data  total mata  kuliah  yang  tidak  lulus  tidak  terlalu signifikan  dikarenakan  melalui  data  tersebut tidak  dapat  diketahui  total  Satuan  Kredit Semester  (SKS)  dan  nama  dari  mata  kuliah tersebut. Data tersebut hanya dapat membantu dalam  menentukan  ketepatan  waktu  lulus tingkat satu tetapi tidak memberikan informasi yang  dapat  berpengaruh  terhadap  peneliatian ini atau hasil dari penelitian ini.

## Tabel 3 Kalkulasi jumlah mahasiswa berdasarkan IP semester 1
IP Semester 1 Cluster Sangat Buruk Sekali Sangat Buruk Buruk Kurang Cukup  Baik Sangat Baik Sangat Baik Sekali Istimewa
1 0 0 0 0 0 1 0 2 1 2 0 0 0 1 1 4 1 2 0 3 0 0 0 0 5 3 1 1 0 4 0 0 4 4 9 9 3 3 1 5 0 0 0 0 1 2 0 1 0 6 0 0 1 1 1 1 0 0 0 7 0 0 0 1 0 4 2 3
2
8 0 0 0 0 1 1 3 3 3 9 0 1 3 1 2 5 6 3 0 10
0 0 2 5 8 7 3 3
1
11 3 18 8 5 0 0 0 0
0 12 0 0 0 0 2 13 10 12 5
13 0 8 8 22 11 1 1 0
0
14 0 0 0 3 2 3 3 5 3 15
0 0 0 3 5 7 10 9 3 16
1 3 2 2 0 2 0 0
0
17 0 0 0 0 0 0 0 1 2 18
1 1 0 0 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 0 1 0 1 1 20
1 0 1 2 4 3 1
5 2
4.2.1 Condensed
Tahap ini merupakan tahap terakhir dari proses pengkonversian data menjadi informasi, data-data yang  telah dikalkulasi dan dikoreksi ditampilkan  ke  dalam  bentuk  yang  lebih
mudah  dibaca  dan  dipahami,  misalkan  ke dalam  bentuk  diagram.  Contohnya  dapat dilihat  pada  Gambar  2  mengenai  diagram jumlah  mahasiswa  berdasarkan  kegiatan  di tingkat satu.
4.2 Konversi Informasi menjadi Knowledge Data  yang  sudah  dikonversi  menjadi informasi akan di proses kembali melalui . proses  konversi  agar  diubah  menjadi knowledge Proses  konversi  infromasi  menjadi knowledge memiliki  empat  tahap  yaitu comparison,  consequence,  connections, dan conversation.
4.2.1 Comparison
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perbandingan antar cluster berdasarkan  total  rata-rata motivasi  belajar  yang  sudah  diurutkan.  Hal tersebut  dilakukan  karena  ingin  mengetahui urutan cluster yang  memiliki  nilai  rata-rata motivasi  belajar  tertinggi  hingga  terendah beserta karakteristiknya. Berdasarkan perbandingan tersebut diketahui bahwa cluster 20 berada di urutan pertama dengan total rata- rata  nilai  motivasi  belajar  sebesar  155,23  dan cluster 6 berada di urutan terakhir dengan total rata-rata nilai motivasi belajar sebesar 81,14.
Pada tahap ini pun dilakukan perbandingan  antar cluster berdasarkan  total rata-rata strategi belajar yang sudah diurutkan. Hal tersebut dilakukan karena ingin mengetahui urutan cluster yang memiliki nilai rata-rata  strategi  belajar  tertinggi  hingga terendah beserta karakteristiknya. Berdasarkan perbandingan tersebut diketahui bahwa cluster
20 berada di urutan pertama dengan total rata- rata  nilai  strategi  belajar  sebesar  214,75  dan cluster 18  berada  di  urutan  terakhir  dengan total  rata-rata  nilai  strategi  belajar  sebesar 141,48.
Selanjutnya,  pada  tahap  ini  dilakukan perbandingan  antar cluster berdasarkan  total rata-rata  nilai  indeks  prestasi  yang  sudah diurutkan. Hal tersebut dilakukan karena ingin mengetahui urutan cluster yang memiliki nilai rata-rata  indeks  prestasi  tertinggi  hingga terendah beserta karakteristiknya. Berdasarkan perbandingan tersebut diketahui bahwa cluster 17 berada di urutan pertama dengan total rata- rata  nilai  indeks  prestasi  sebesar  11,34  dan cluster 18  berada  di  urutan  terakhir  dengan total  rata-rata  nilai  indeks  prestasi  sebesar 6,15.  Lalu,  karakteristik  dari  data  lain  yaitu data pribadi, data motivasi belajar, data strategi belajar, dan data dosen pengajar diurutkan juga sesuai dengan urutan total rata-rata nilai indeks prestasi  agar  mengetahui  karakteristik cluster yang memiliki nilai indeks tertinggi pada data yang lain.
Selain itu, pada tahap ini pun dilakukan perbandingan  antara  urutan  peringkat cluster yang  terdapat  di  total  rata-rata  nilai  motivasi belajar,  strategi  belajar,  dan  nilai  indeks prestasi.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk mengetahui  motivasi  belajar  atau  strategi belajar  yang  memiliki  keterkaitan  lebih  besar

## Gambar 2 Diagram jumlah mahasiswa berdasarkan kegiatan di tingkat satu
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 4 (1) pp 1- 5 © 2016
dengan  nilai  indeks  prestasi  (prestasi  belajar). Pada  Tabel  IV.63  dapat  dilihat  mengenai masing-masing  urutan  peringkat  cluster  dari total  rata-rata  nilai  motivasi  belajar,  strategi belajar, dan indeks prestasi.

## 4.2.2 Consequences
Pada  tahap consequences ,  informasi yang  didapatkan  dari  tahap comparison dianalisis  untuk  menemukan  suatu  implikasi yang  dapat  digunakan  untuk  perbaikan. Mengacu  kepada  berbagai  informasi  yang didapatkan  dari  hasil  analisis  pada  tahap consequences ,  diketahui  bahwa  ketepatan waktu  lulus  tingkat  satu  (prestasi  belajar) mahasiswa  prodi  TI  memiliki  keterkaitan dengan strategi belajar dan banyaknya kegiatan yang dilakukan.
Selain  itu,  pada  tahap consequences ditemukan  adanya  ketidaksinambungan  antara motivasi  belajar  dan  strategi  belajar  dengan nilai indeks prestasi. Arti ketidaksinambungan pada  konteks  ini  yaitu  total  rata-rata  nilai motivasi  belajar  dan  strategi  belajar  tidak memuaskan,  akan  tetapi  total  rata-rata  nilai indeks prestasi memuaskan.

## 4.2.3 Connection
Pada  tahap  ini  ditemukan  adanya  suatu hubungan dari informasi yang telah dihasilkan dari tahap consequences . Berdasarkan informasi  yang  didapatkan  dari  tahap consequences ditemukan  adanya  keterkaitan antara  banyaknya  kegiatan  ketika  di  tingkat satu,  dan  strategi  belajar  dengan  nilai  indeks prestasi.  Pengetahuan  tersebut  didapatkan karena didasari karakteristik yang dimiliki oleh cluster 17  yang  merupakan cluster yang menduduki  peringkat  pertama  pada  total  rata- rata  nilai  indeks  prestasi  dan  memiliki karakteristik “istimewa”.

## 4.2.4 Conversation
Pada  tahap  ini,  informasi  yang  sudah melalui  tahap consequences dan connection , didiskusikan dengan pihak yang lebih ahli agar mendapatkan  pengetahuan  baru  mengenai usulan program untuk meningkatkan ketepatan waktu  lulus  tingkat  satu  di  prodi  TI.  Diskusi dilakukan dengan Ketua Program Studi Teknik Industri  Universitas  Telkom  dan  seorang Psikolog.  Menurut  hasil  wawancara  diketahui bahwa  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk
mengembangkan  strategi  belajar  mahasiswa yaitu  adanya  pertemuan  rutin  dengan  dosen wali, melakukan kuis di setiap pekan, seminar self  awareness dan goal  setting ,  dan mempraktekkan self  awareness dan goal setting .

## 5.  KESIMPULAN
Berdasarkan  tujuan  yang  terdapat  di dalam  penelitian  ini,  didapatkan  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  konversi  data  menjadi  informasi menunjukkan  bahwa  pengelompokkan mahasiswa prodi TI terbagi ke dalam 20 kelompok/ cluster 2. Hasil  konversi  informasi  menjadi pengetahuan  yang  digunakan  untuk membantu perancangan program peningkatan jumlah mahasiswa Program Studi Teknik Industri yang lulus tingkat satu  secara  tepat  waktu,  yaitu  sebagai berikut:
a. Terdapat  keterkaitan  antara  strategi belajar  dan  banyaknya  kegiatan  yang dilakukan ketika di tingkat satu dengan indeks prestasi belajar
b. Strategi  belajar  mahasiswa  harus diperbaiki  agar  dapat  meningkatkan ketepatan waktu lulus tingkat satu
c. Bagian-bagian  strategi  belajar  yang harus  diperbaiki  yaitu rehearsal, elaboration, metacognitive self- regulation,  time/study  environmental management,  effort  regulation,  peer learning, dan help seeking d. Tidak  ada  keterkaitan  antara  indeks prestasi  belajar  dengan  asal  sekolah dan kota, dan beasiswa
e. Kegiatan  yang  dapat  meningkatkan jumlah  mahasiswa  yang  lulus  tingkat satu  secara  tepat  waktu  yaitu terjadwalnya  pertemuan  dengan  dosen wali,  dosen  pengajar  yang  dapat membantu dalam meningkatkan strategi  belajar  mahasiswa,  dan melakukan  seminar  mengenai self- awareness dan goal setting .
3. Rancangan  program  yang  diusulkan untuk  meningkatkan  jumlah  mahasiswa Program  Studi  Teknik  Industri  yang lulus  tingkat  satu  secara  tepat  waktu  di periode  selanjutnya,  yaitu  sebagai berikut:
a. Membuat  seminar  mengenai goal setting dan self-awareness yang dilaksanakan sebelum dimulainya perkuliahan di semester satu
b. Melakukan  pertemuan  rutin  dengan dosen wali yang dilaksanakan sebelum dimulainya semester satu, UTS dan UAS
c. Dosen  pengajar  melakukan  kegiatan mengajar yang dapat membantu dalam mengembangkan strategi belajar
mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Crumpton, H., & Gregory, A. 2011. I’m not learning: The role of academic relevancy for low-achieving students. Journal of Educational Psychology , 104, 42–53. Davenport, T., & Prusak, L. 1998. How Organization Manage What They Know Working Knowledge. Duta, N., Panisoara, G., & Panisoara, I. 2014. The Effective Communication in Teaching. Diagnostic study regarding the academic learning motivation to Students. Procedia Social and Behavioral Sciences . Kuh, dkk. 2006. What Matters to Student Success: A Review of the Literature, Commissioned Report for the National
Symposium on Postsecondary Student Success . Liebowitz, J. 1999. Learning from Knowledge Engineering . Knowledge Management. Pintrich, P. & Schunk, D..1996. The Role of Expectancy and Self-Efficacy Beliefs Motivation in Education: Theory, Research & Applications . Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Slamento. 2003. Belajar dan Faktor- Faktor yang Memengaruhinya . Jakarta, Rineka Cipta. Trevino, N., dan DeFreitas, S.C. 2014. The relationship between intrinsic motivation and academic achievement for ﬁrst generation Latino college students. Soc Psychol Educ , No.17, pp.293-306. Universitas Telkom. 2015. Pedoman Akademik Universitas Telkom . [Online] Available at: https://telkomuniversity.ac.id/wp- content/uploads/2017/12/Pedoman_Akad emikTel-U [Accessed 04 Maret 2018]. Zimmerman, B. J. 2000. Self-efﬁcacy: An essential motive to learn. Contempoary Educational Psychology , 25, 82 –91. doi:10.1006/ceps.1999.1016