## ANALISIS TEKNIK BOOTSTRAP AGGREGATING DENGAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI DATA TRACER LULUSAN
Bani Nurhakim 1* , Mulyawan 2 , Cep Lukman Rohmat 3
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia baninurhakim@gmail.com

## ABSTRAK
Ketidaksesuaian antara bidang kerja lulusan dengan kompetensi mereka di bidang pekerjaan masing-masing, yang tidak sesuai dengan latar belakang pendidikan dan keahlian mereka, memiliki dampak signifikan terhadap fleksibilitas pekerjaan dan dapat mempengaruhi kinerja kerja. Langkah antisipatif  yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan terkait penelitian yang dilakukan, dan menurut hasil wawancara dengan manajemen tracer study STMIK IKMI Cirebon, hingga saat ini, informasi mengenai prediksi kesesuaian pekerjaan lulusan belum diperoleh, meskipun prediksi tersebut diperlukan untuk mempersiapkan sumber daya manusia agar bekerja sesuai dengan  kompetensi  mereka.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimental  dan  studi  kasus  menggunakan metode  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Algoritma  yang  digunakan  adalah  pohon  keputusan  C4.5 dengan  teknik  bootstrap  aggregating.  Dengan  menganalisis,  mengimplementasikan,  dan  mengeksperimenkan model  yang akan  menghasilkan evaluasi  akurasi  model pohon keputusan C4.5 terbaik dengan teknik bootstrap aggregating. Kesesuaian  bidang kerja  lulusan dipengaruhi oleh atribut yang paling dominan,  yaitu IPK  lulusan (100%)  dengan  IPK  tertinggi  maksimal  3,71  untuk  12  orang,  usia  lulusan  (97,4%)  dengan  776  lulusan  yang termuda berusia 21 tahun, dan durasi studi (53,85%). Sementara itu, atribut yang paling sedikit mempengaruhi kesesuaian  bidang  kerja  lulusan  adalah  tahun  kelulusan  (10,4%).  Model  optimasi  klasifikasi  terbaik  diperoleh melalui pengaturan parameter gain ratio, menghasilkan  model prediksi  yang sangat baik. Berdasarkan evaluasi akurasi model terbaik, skor akurasi adalah 95,27% dan skor AUC adalah 98,60%.
Kata Kunci: Data Mining, Tracer Study Lulusan, Decision Tree, Bootstrap Aggregating
1. PENDAHULUAN
Abad  ke-21 menuntut  kesesuaian antara keterampilan dan jenis pekerjaan. Perubahan cepat di dunia  kerja  akibat  globalisasi  dan  revolusi  teknologi memerlukan antisipasi dan evaluasi terhadap kompetensi yang diperlukan. Permintaan akan lulusan berkualitas  tinggi  menjadi  perhatian  penting  bagi pemerintah,  institusi  pendidikan,  dan  masyarakat. Berdasarkan data modal manusia, hanya 11,01% dari tenaga  kerja  Indonesia  yang  memiliki  kualifikasi pendidikan  tinggi  menurut  sumber  yang  relevan.  Hal ini  menunjukkan  perlunya  melakukan  pemetaan  dan peningkatan  kualifikasi  pendidikan  tinggi  sebagai bagian  dari  upaya  untuk  memastikan  kualitas pendidikan.
Ketidaksesuaian  antara  bidang  kerja  lulusan  [1] dan  kompetensi  mereka  yang  ditempatkan  pada pekerjaan  yang  tidak  sesuai  dengan  latar  belakang pendidikan [2] dan keahlian mereka dapat berdampak signifikan  terhadap  fleksibilitas  kerja  dan  kinerja pekerjaan. Hal ini dinyatakan dalam Peraturan Menteri No.  49/2014  tentang  standar  nasional  pendidikan tinggi,  yang  menekankan  bahwa  pencapaian  lulusan berkualitas  baik  dipengaruhi  oleh  kesesuaian  bidang studi mereka dengan pekerjaan mereka.
Berdasarkan profil lulusan dari berbagai program studi  di  STMIK  IKMI  Cirebon,  langkah  antisipatif untuk  mengumpulkan  informasi  potensial  tentang lulusan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam penelitian. Menurut wawancara dengan manajer
tracer  study  di  STMIK  IKMI  Cirebon,  universitas tersebut telah meluluskan lebih dari 1.000 mahasiswa dari  program  sarjana  Ilmu  Komputer,  program diploma Sistem Informasi Manajemen, dan Akuntansi Terkomputerisasi  sejak  tahun  2016  hingga  2022. Namun,  meskipun  memiliki  database  lulusan  yang bekerja,  informasi  mengenai  prediksi  kesesuaian  di bidang  mereka  masing-masing  masih  belum tersedia. Informasi  ini  diperlukan  untuk  mempersiapkan sumber  daya  manusia  agar  bekerja  sesuai  dengan kompetensi  mereka.  Penelitian  sebelumnya  telah dilakukan tentang prediksi kesesuaian pekerjaan untuk lulusan.
Dalam  artikel  jurnal  tahun  2018  berjudul "Relevansi Lulusan Perguruan Tinggi dalam Penempatan  Kerja"  [3]  membahas  tingkat  relevansi lulusan dalam penempatan kerja. Variabel yang diteliti termasuk tingkat relevansi lulusan terhadap pekerjaan yang  mereka  peroleh,  dengan  lulusan  program Administrasi  Bisnis  mencapai  persentase  67,2%  di bidang  administrasi  dan  manajemen,  dan  32,8%  di bidang  non-administrasi  dan  manajemen.  Sementara itu,  faktor-faktor  lain  seperti  keterampilan  dalam bekerja juga diperhitungkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Artikel penelitian  berjudul  [1]  "Prediksi Bidang Pekerjaan untuk Lulusan Program Vokasi dalam Studi Kesekretariatan  Menggunakan  Teknik  Klasifikasi Data  Mining,"  yang  diterbitkan  pada  tahun  2018,
membahas  hasil  pemodelan  menggunakan  teknik bootstrap  aggregating  melalui  algoritma  pohon keputusan,  yang  memiliki  kinerja  terbaik  dengan tingkat  akurasi  95,8%,  sedangkan  algoritma  Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 81,9%.
Artikel  berjudul  [2]  "Implementasi  Algoritma Pohon  Keputusan  C4.5  untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes" membahas pembuatan model prediksi untuk diabetes menggunakan algoritma C4.5 dan mengevaluasi akurasinya. Model tersebut dikembangkan  menggunakan  data  dari  Pima  Indians Diabetes  Databases  (PPID)  yang  berasal  dari  UCI Machine  Learning  Repository.  Model  berbasis algoritma  pohon  keputusan  C4.5  mencapai  akurasi 70,32%  dengan  9  aturan,  di  mana  4  dan  5  aturan mengklasifikasikan "ya" untuk memprediksi penyakit diabetes.
"Pengklasifikasian  [3]  Waktu  Tunggu  Alumni untuk Mendapatkan Pekerjaan Menggunakan Algoritma C4.5" bertujuan untuk memprediksi waktu tunggu alumni untuk mendapatkan pekerjaan menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  tunggal (C4.5) [4]  dan membandingkannya dengan algoritma C4.5 dengan fitur seleksi maju. Studi ini menemukan bahwa  algoritma  C4.5  dengan  fitur  seleksi  maju memberikan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  80,37%, presisi 79,56%, recall 81,34%, f-measure 80,40%, dan AUC  0,914,  yang  masuk  dalam  kategori  klasifikasi yang sangat baik.
Implementasi  algoritma  Pohon  Keputusan  [5] dalam  mengklasifikasikan  kompetensi  siswa    [6], dengan  tujuan  mendapatkan  pola  rekomendasi kompeten  dan  tidak  kompeten.  Studi  ini  menemukan akurasi  sebesar  76,96%,  yang  menunjukkan  bahwa siswa  memiliki  kompetensi  yang  relevan  dengan bidang masing-masing.
Perbedaan utama studi  ini dibandingkan dengan  lima studi sebelumnya adalah dataset yang digunakan, yang diperoleh  dari  tracer  study  lulusan  STMIK  IKMI Cirebon.  Selain  itu,  perbedaannya  juga  terletak  pada algoritma  yang  diterapkan,  yaitu  pohon  keputusan C4.5 menggunakan teknik bootstrap aggregating.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dan observasi  langsung  dengan  pengelola  tracer  study lulusan  program  S1  Teknik  Informatika,  D3 Manajemen  Informatika,  dan  D3  Komputerisasi Akuntansi  dari  tahun  2016  hingga  2022  di  STMIK IKMI Cirebon.
Penelitian  ini  adalah  studi  kuantitatif  yang mengumpulkan  data tracer study  lulusan program S1 Teknik Informatika, D3 Manajemen Informatika, dan D3  Akuntansi  Terkomputerisasi  di  STMIK  IKMI Cirebon dari tahun 2016 hingga 2022.
Proses KDD [10][11] mencakup beberapa tahap: pemilihan  data,  pra-pemrosesan  data,  integrasi  data, transformasi data, data mining [12][13], evaluasi pola, dan  representasi  pengetahuan.  Tahap  pemilihan  data melibatkan  pemilihan  dataset  yang  diperoleh  dari
pengumpulan data primer tracer study [14][15]. Tahap pra-pemrosesan data mempersiapkan data menggunakan  operator  seperti  pemilihan  atribut, penyaringan  contoh,  penghapusan  duplikat,  dan penggantian.  Tahap integrasi  data  melibatkan penggabungan  dataset  dari  tracer  study  program  S1 Teknik Informatika, D3 Manajemen Informatika, dan D3  Akuntansi  Terkomputerisasi  dari  tahun  2016 hingga 2022 di STMIK IKMI Cirebon ke dalam tabel Microsoft  Excel  untuk  atribut  yang  dipilih.  Tahap transformasi  data  melibatkan  transformasi  dan konsolidasi  dataset  agar  sesuai  untuk  tujuan  data mining.  Tahap  data  mining  menggunakan  algoritma Pohon  Keputusan  dan  alat  RapidMiner  untuk mengekstrak  pola  dari  data  dalam  proses  intelijen. Tahap  evaluasi  pola  mengidentifikasi  pola  data  yang mewakili  basis  pengetahuan  untuk  menghitung akurasi.  Akhirnya,  tahap  representasi  pengetahuan menggunakan  model  yang  dibuat  untuk  membuat prediksi  tentang  kecocokan  lulusan  dengan  bidang pekerjaan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Collection
Wawancara dengan kepala tracer study mengungkapkan  data  lulusan  dari  tracer  study  yang mencakup  tahun  2016-2022,  dengan  total  1.692 catatan. Dataset contoh tracer study mencakup atribut- atribut seperti NIM (integer & ID), Kecocokan (label binomial), Program Studi (integer), Tahun Masuk/Tahun  Lulus  (integer,  menunjukkan  tahun masuk pertama & tahun kelulusan), IPK (real), Durasi Studi (integer), dan Usia saat lulus (integer). Aplikasi RapidMiner menampilkan jenis data dari atribut tracer study.

## 4.2. Data Preprocessing
Pada  tahap  pra-pemrosesan,  data  tracer  study dipersiapkan untuk analisis kualitas dengan mengelola, mentransformasi, atau mengeliminasi data yang  tidak  diperlukan.  Data  yang  diproses  hanya mencakup  data  yang  Relevan  dan  Tidak  Relevan dengan bidang kerja lulusan, terdiri dari 1.184 catatan Relevan dan 508 catatan Tidak Relevan, dengan total 1.692 catatan. Data ini diimpor ke dalam RapidMiner menggunakan operator Read Excel beserta parameter yang sesuai.

## 4.3. Data Transformation
Data lulusan tracer study yang telah diimpor dan dibersihkan  digunakan  sebagai  input  untuk  model klasifikasi prediktif. Tujuan dari transformasi data ini adalah  untuk  memprediksi  atau  mengklasifikasikan lulusan  berdasarkan  atribut  relevan  seperti  bidang pekerjaan  atau  tingkat  kecocokan  pekerjaan.  Proses klasifikasi melibatkan penerapan algoritma dan teknik machine learning untuk mengenali pola dan hubungan dalam data. Berdasarkan kecocokan bidang pekerjaan lulusan, dataset dalam studi ini dapat disajikan dalam
bentuk  Tabel  1  dan  divisualisasikan  dalam  bentuk grafik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Table 1. Jumlah Kesesuaian Bidang Pekerjaan Lulusan No Kesesuaian Jumlah (%) 1 Sesuai 70% 2 Tidak Sesuai 30%
Gambar 1. Grafik Kesesuaian Bidang Kerja Lulusan

## 4.4. Modeling
Pemanfaatan  algoritma  pohon  keputusan  C4.5 untuk  model  prediksi  kecocokan  bidang  pekerjaan lulusan  dari  dataset  tracer  study  STMIK  IKMI Cirebon. Tujuannya adalah untuk menghasilkan model implementasi untuk memperkirakan kecocokan bidang pekerjaan. Sebelum ini, operator
penggabungan menggunakan Subproses, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Model Subprocess Operator Decision Tree
Operator  subprocess  digunakan  untuk  mengatur alur  pemrosesan  data,  termasuk  operator  pembagian data yang  membagi dataset menjadi dua bagian: 90% untuk  pelatihan  (sehingga  menghasilkan  1.523  data) dan 10% untuk pengujian (sehingga menghasilkan 169 data) dari total 1.692 data.

## 4.5. Evaluation
Evaluasi  penerapan  dua  algoritma,  yaitu  pohon keputusan  C4.5  dan  pohon  keputusan  C4.5  dengan metode  bagging  (bootstrap  aggregating),  dilakukan menggunakan Cross Validation dengan teknik 10-fold nFold  dan  teknik  pengambilan  sampel  stratifikasi. Teknik  ini  memastikan distribusi kelas (didefinisikan oleh  label  atau  atribut  target)  dalam  subset  dataset sama dengan di seluruh dataset.
Tabel 2. Dataset
NO NIM NAMA PROGRAM STUDI THN MSK THN LLS IPK MASA STUDI USIA PEKERJ AAN KESESU AIAN 1 41101477 Yogi Nurohman 1 10 16 33,31 6 27 6 Sesuai 2 41101394 Elan Wisesa Amirullah 1 10 17 3,00 7 30 20 Tidak Sesuai 3 41101378  Wisnu Dodi Wijaya 1 10 16 3,19 6 34 9 Sesuai 4 41101274  Stefanus Nugroho 1 10 16 3,35 6 26 9 Sesuai … ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 1.692  41101373 Taufik R Firdaus 1 10 16 3,31 6 23 8 Sesuai
Studi ini mengevaluasi penerapan dua algoritma, yaitu  pohon  keputusan  C4.5  dan  pohon  keputusan C4.5  dengan  teknik  bagging,  menggunakan  10-fold cross-validation  dan  pengambilan  sampel  stratifikasi. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  akurasi  algoritma pohon  keputusan  C4.5  adalah  94,92%  berdasarkan matriks  kebingungan  yang  diperoleh.  Matriks Kebingungan  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  3 adalah teknik yang dapat digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi dalam konteks data mining.
Gambar 3. Confusion Matrix untuk Algoritma Decision Tree C4.5
Gambar 4. Confusion Matrix untuk Algoritma Bootstrap Aggregating
Eksperimen  menunjukkan  bahwa  algoritma Pohon  Keputusan  C4.5  dengan  kriteria  gain  ratio memiliki akurasi tertinggi sebesar 95,27%. Sementara itu, akurasi algoritma dengan kriteria  indeks gini  dan gain informasi terendah sebesar 94,80%.
Studi  ini  menghitung  nilai  AUC  dari  penerapan algoritma pohon keputusan dan pohon keputusan C4.5 dengan  teknik  bootstrap  aggregating.  Ditemukan bahwa  nilai  AUC  dari  penerapan  pohon  keputusan C4.5  dengan  teknik  bagging  lebih  tinggi  (98,60%) dibandingkan  dengan  pohon  keputusan  C4.5  saja
(95,90%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan teknik  bagging  pada  model  menghasilkan  model prediksi klasifikasi yang sangat baik berdasarkan teori AUC.
Table 3. Comparison of Accuracy and AUC No Model Performance Accuracy AUC 1 Decision Tree C4.5 + Bagging 95,27 % 98,60 % 2 Decision Tree 94,74 % 95,90 %

## 4.6. Pembahasan
Penelitian  ini  membedakan  dirinya  dari  lima studi  terkait  lainnya  yang  membahas  penerapan algoritma  untuk  menentukan  kesiapan  kerja  siswa, memprediksi  kecocokan  pekerjaan  bagi  lulusan,  dan menganalisis  kompetensi  lulusan.  Studi  ini  berfokus pada bidang kecocokan pekerjaan bagi lulusan STMIK IKMI  Cirebon  dari  tahun  2016  hingga  2022,  dengan menerapkan  algoritma  pohon  keputusan  C4.5  dan teknik  Bootstrap  Aggregating.  Penerapan  teknik Bootstrap Aggregating pada algoritma pohon keputusan C4.5 meningkatkan akurasi dan nilai AUC model  prediksi,  yang  menjadi  sorotan  utama  dari penelitian ini.
Gambar 5. Grafik Akurasi DT+Bagging dan DT Criterion
Penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD  yang berbeda dari studi terkait sebelumnya dan menghitung nilai AUC menggunakan teknik Bootstrap Aggregating.  Temuan  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar  95,27%,  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  studi  terkait  sebelumnya  dengan  tingkat akurasi 85%.
Penelitian ini merekomendasikan teknik Bootstrap  Aggregating  dengan  algoritma  Pohon Keputusan  sebagai  metode  yang  efektif  untuk memprediksi  kecocokan  bidang  pekerjaan  lulusan. Selain itu, hasil prediksi dengan akurasi 95,27%, lebih tinggi daripada akurasi studi sebelumnya sebesar 85%, menunjukkan  bahwa  model  yang  dikembangkan memiliki  potensi  yang  baik  untuk  diterapkan  dalam kasus serupa. Menurut Gorunescu [7], akurasi 95,27% dengan nilai AUC yang baik termasuk dalam kategori klasifikasi  yang sangat baik. Sebuah studi oleh Yoga Pristyanto  menunjukkan  bahwa  penggunaan  pohon
keputusan + bagging menghasilkan akurasi yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  pohon  keputusan  saja, yaitu  97,8%  dibandingkan  dengan  96,7%.  Hasil perbandingan kinerja  menunjukkan  bahwa penerapan metode pohon keputusan + bagging dapat meningkatkan  kemampuan  model  dan  memberikan kinerja terbaik pada semua dataset yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis teknik Bootstrap Aggregating dengan algoritma Pohon Keputusan C4.5 untuk  memprediksi  data  Tracer  Study  lulusan menggunakan  Rapidminer,  ditemukan  bahwa  70% lulusan  memiliki  kecocokan  bidang  pekerjaan  dan faktor yang paling dominan mempengaruhi kecocokan bidang  pekerjaan  adalah  IPK,  usia  lulusan,  dan  lama studi.  Implementasi  model  menggunakan  teknik  ini menunjukkan  bahwa  ada  parameter  optimal,  dan model  yang  menghasilkan  parameter  ini  dipilih sebagai  model  optimasi  klasifikasi  terbaik.  Model terbaik  memiliki  akurasi  sebesar  95,27%  dan  nilai AUC  sebesar  98,60%,  yang  menunjukkan  bahwa teknik  Bootstrap  Aggregating  dengan  kriteria  gain ratio  menghasilkan  prediksi  yang  termasuk  dalam klasifikasi  yang  sangat  baik  untuk  kecocokan  bidang pekerjaan lulusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  R.  Utari,  “PREDIKSI  BIDANG  KERJA BAGI LULUSAN PROGRAM STUDI VOKASI SEKRETARIS  MENGGUNAKAN  TEKNIK KLASIFIKASI  DATA  MINING,”  pp.  1–23, 2018.
[2]  N. Noviandi, “Implementasi Algoritma Decision Tree  C4.5  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” Indones. Heal. Inf. Manag. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online]. Available: https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/INO/ar ticle/view/142
[3]  F. Rezkika, B. N. Sari, and A. Susilo, “Klasifikasi Masa  Tunggu  Alumni  Untuk  Mendapatkan Pekerjaan  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. Vol. 17, pp. 95– 106, 2021.
[4]  A.  Asroni,  B. Masajeng  Respati, and S.  Riyadi, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi Jenis Pekerjaan Alumni di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, pp. 158–165, 2020, doi: 10.18196/st.212222.
[5]  N.  W.  Wardani  and  N.  K.  Ariasih,  “Analisa Komparasi  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  dan Naïve Bayes untuk Prediksi Churn Berdasarkan Kelas  Pelanggan  Retail,” Int.  J.  Nat.  Sci.  Eng. , vol. 3, no. 3, p. 103, 2019, doi: 10.23887/ijnse.v3i3.23113.
[6]  H. Rifa’i, Ryan Hamonangan, Dian Ade Kurnia, Kaslani, and Mulyawan, “Implementasi
Algoritma  Decision  Tree  Dalam  Klasifikasi Kompetensi Siswa,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj.
Inform.  dan  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  15–20,
2022, doi: 10.32485/kopertip.v6i1.131.
[7]  F. Gorunescu, Data mining concepts models and techniques , vol. 4, no. 1. 2011.