## Perancangan  Model  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  pada  UIN Raden Fatah
Gusmelia Testiana gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah Palembang
Diterima: 19 Februari 2018 | Direvisi: 6 Maret 2018 | Disetujui: 6 April 2018 © 2018 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia
Abstrak: Terkait dengan salah satu fungsi dari Perguruan Tinggi dalam pendidikan, pengajaran dan perihal ini menjadi salah satu butir akreditasi yaitu kelulusan tepat waktu bagi mahasiswa. Selama ini UIN Raden Fatah Palembang belum memiliki pola–pola prediksi kelulusan tepat waktu sebagai acuan untuk memprediksi jumlah lulus tepat waktu. Sesuatu yang sangat disayangkan jika data yang begitu besar tidak dimanfaatkan untuk digali informasi apa yang terdapat didalamnya. Selain itu, selama ini ada anggapan bahwa untuk memprediksi tingkat kelulusan tepat waktu cukup dengan melihat data IPK saja.  Berangkat  dari  permasalahan  di  atas  maka  dilakukanlah  penelitian  ini  yaitu  untuk  melakukan data  mining  terhadap data mahasiswa UIN Raden Fatah  Palembang sehingga didapatkan informasi mengenai kelulusan tepat waktu dari mahasiswa UIN Raden Fatah Palembang.
Kata Kunci: Kelulusan, Data Mining, UIN Raden Fatah
Abstract: Associated with one of the functions of Higher Education in education, teaching and subject this becomes one of the items of accreditation that is timely graduation for students. So far, UIN Raden Fatah Palembang does not yet have timely graduation prediction patterns as a reference to predict the number of graduated on time. Something very unfortunate if the data so large is not used to explore what  information  is contained therein. In addition, so far there is the assumption  that to  predict the graduation rate on time simply by looking at the IPK data only. Departing from the above problems then conducted this research is to perform data mining on student data UIN Raden Fatah Palembang to get information about the timely graduation of students UIN Raden Fatah Palembang.
Keywords: Graduation, Data Mining, UIN Raden Fatah

## 1 PENDAHULUAN
Universitas Islam Negeri (UIN) Raden Fatah Palembang memiliki data yang besar, yaitu terdapat database untuk Sistem Informasi Akademik (SIMAK Online ) yang dijadikan pasokan data  untuk  mengelola  Indeks  Prestasi  Semester  (IPS)  dan  Indeks  Prestasi  Kumulatif Mahasiswa (IPK). IPS dan IPK hanya berupa data belum memberikan informasi yang sangat bermanfaat  selain  hanya  untuk  mengetahui  nilai  mahasiswa  per-semester.  Selama  ini  untuk memperkirakan kelulusan tepat waktu mahasiswa dengan melihat pengaruh dari IPS dan IPK hanya berupa perkiraan.
Dewasa  ini  data mining berkembang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah menyangkut  pendidikan.  Beberapa  penelitian  terkait  data  mining  digunakan  sebagai  upaya meningkatkan akreditasi perguruan tinggi, oleh karena itu untuk mengatasi masalah tersebut diterapkan data mining dengan algoritma Naïve Bayes untuk mencari karakteristik mahasiswa yang berkesempatan untuk lulus tepat waktu.
Dalam  melakukan  prediksi  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  UIN  Raden  Fatah Palembang terdapat berbagai macam masalah yaitu:
a. Belum  adanya  metode  yang  digunakan  di  UIN  Raden  Fatah  dalam  memprediksi kelulusan mahasiswa.
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662
Volume 4, Nomor 1, Juni 2018 Hal. 49 - 62

## JUSIFO
JURNAL SISTEM INFORMASI
b. Dosen  Pembimbing  Akademik  (PA)  melakukan  prediksi  hanya  berdasarkan  IPK mahasiswa  tersebut  sehingga  tidak  bisa  mengetahui  apakah  mahasiswanya  akan  lulus tepat waktu atau terlambat.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  atau  tahapan  penelitian  diperlukan  sebagai  kerangka  dan  panduan  proses penelitian,  sehingga  rangkaian  proses  penelitian  dapat  dilakukan  secara  terarah,  teratur  dan sistematis.
Penelitian ini didesain dengan menggunakan model CRISP-DM (Cross Industy Standard Process for Data Mining), dalam metode ini terdapat 6 tahapan [Larose, 2005]:
Gambar 1. Tahap CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
Proses data mining berdasarkan CRISP-DM terdiri dari 6 fase, yaitu:
1. Business/Research Understanding Phase
2. Data Understanding Phase (Fase Pemahaman Data)
3. Data Preparation Phase (Fase Pengolahan Data)
4. Modeling Phase (Fase Pemodelan)
5. Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
6. Deployment Phase (Fase Penyebaran).

## 2.1 Business/Research Understanding Phase
Data yang diperoleh dari database SIMAK pada UIN Raden Fatah Palembang, ternyata selama ini belum pernah dilakukan penggalian kekayaan terhadap data tersebut. Data tersebut sudah  cukup  banyak  dan  dilakukan  data  mining  untuk  menghasilkan  kelulusan  tepat  waktu tentunya akan sangat bermanfaat.
Diketahui bahwa UIN Raden Fatah Palembang belum memanfaatkan database tersebut, dan dalam menentukan prediksi kelulusan masih menggunakan metode asumsi-asumsi dengan tingkat  subyektifitas  yang  tinggi.    Sampai  saat  ini,  masih  belum  ditemukan  algoritma  yang paling  akurat  dalam  prediksi  kelulusan  tepat  waktu.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  ini  akan mengkaji  dan  membuat  model  dengan  algoritma Naïve  Bayes dan Neural  Network dalam menghasilkan rule prediksi kelulusan tepat waktu.
2.2 Data Understanding Phase (Fase Pemahaman Data)
Data yang diperoleh dari database SIMAK UIN Raden Fatah Palembang Fakultas Sains dan Teknologi pada tahun 2010 sampai dengan 2015 sebanyak 1425 mahasiswa. Attribute atau variable yang  digunakan  sebanyak  7  atribut:  NPM,  Nama  Mahasiswa,  Jenjang  Pendidikan, Status, Jenis Kelamin, IPK (Indek Prestasi Kumulatif) dan IP semester. Dilakukan pemrosesan terhadap data tersebut sehingga digunakan sebanyak 7 atribut  atau variable yang digunakan dalam  prediksi  kelulusan  tepat  waktu  adalah:  Nim,  Nama  Mahasiswa,  Jenjang  Pendidikan,

## Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah
IPK dan IP semester. Dari 7 atribut 2 adalah predictor yaitu IPK dan IP semester dan 1 attribut tujuan yaitu kelulusan tepat waktu.
Tabel 1. Attribut dan Nilai Kategori IPSemster, IPK dan Prediksi No  Atribut Nilai 1. IP Semester Sangat Baik Baik Cukup Kurang 2. IPK Sangat Baik Baik Cukup Kurang 3. Prediksi Lulusan tepat waktu Lulus terlambat

## 2.3 Data Preparation Phase (Fase Pengolahan Data)
Dari  1425  data  mahasiswa  diambil  data  dari  angkatan  2010  sampai  2013  dengan pertimbangan sebagai data fakta kelulusan mahasiswa. Mahasiswa angkatan 2014 dan 2015 merupakan mahasiswa yang akan diprediksi kelulusannya.
Untuk selanjutnya dilakukan teknik preprocessing agar kualitas data yang diperoleh lebih baik dengan cara, (Vecellis, 2009): 1. Data validation , untuk mengidentifikasi dan menghapus data yang ganjil ( outlier/noise ), data yang tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap ( missing value ).
2. Data  integration and transformation ,  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi algoritma.  Data yang digunakan dalam penulisan ini bernilai kategorikal. Untuk model neural network , data ditransformasi ke dalam angka menggunakan software Rapidminer . Data size reduction and dicretization , untuk memperoleh data set dengan jumlah atribut dan record yang  lebih  sedikit  tetapi  bersifat  informatif.  Di  dalam  data  training  yang digunakan dalam penelitian ini, dilakukan seleksi atribut dan penghapusan data duplikasi menggunakan software Rapidminer .
2.4 Modeling Phase (Fase Pemodelan)
Pada tahapan ini merupakan tahapan pemrosesan data training yang diklasifikasikan oleh model  dan  kemudian  menghasilkan  sejumlah  aturan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Neural Network .
2.5 Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
Pada  fase  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  model-model  yang  bertujuan  untuk mendapatkan model yang paling akurat. Evaluasi dan validasi dilakukan dengan menggunakan metode Confusion
2.6 Deployment Phase (Fase Penyebaran)
Setelah  pembentukan  model  selanjutnya  dilakukan  analisa  dan  pengukuran  pada  tahap sebelumnya,  pada  tahap  ini  diterapkan  model  atau  rule  yang  paling  akurat  dalam  prediksi kelulusan tepat waktu dan selanjutnya dapat digunakan untuk mengevaluasi data baru.
2.7 Teorema Bayes
Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes ) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naïf). Dengan kata lain, Naïve Bayes, model yang digunakan adalah “model fitur independen”. Dalam Bayes (terutama Naïve Bayes), maksud independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak berkaitan dengan ada
atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama. Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum sebagai berikut:

## 2.8 Parameter Keterangan
P(H|E)  Probabilitas  akhir  bersyarat  ( conditional  probability )  suatu  hipotesis  H  terjadi  jika diberikan bukti (evidence) E terjadi.
P(E|H)  Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan memengaruhi hipotesis H. P(H)   Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun.
P(E) Probabilitas awal (priori) bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain.
Ide  dasar  dari  aturan  Bayes  adalah  bahwa  hasil  dari  hipotesis  atau  peristiwa  (H)  dapat diperkirakan berdasarkan pada beberapa bukti (E) yang diamati. Ada beberapa hal penting dari aturan Bayes tersebut, yaitu:
1. Sebuah  probabilitas  awal/prior  H  atau  P(H)  adalah  probabilitas  dari  suatu  hipotesis sebelum bukti diamati.
2. Sebuah probabilitas akhir H atau P(H|E) adalah probabilitas dari suatu hipotesis setelah bukti diamati

## 2.9 Naïve Bayes Untuk Klasifikasi
Kaitan  antara Naïve  Bayes dengan  klasifikasi,  korelasi  hipotesis  dan  bukti  klasifikasi adalah  bahwa  hipotesis  dalam  teorema Bayes merupakan  label  kelas  yang  menjadi  target pemetaan  dalam  klasifikasi,  sedangkan  bukti  merupakan  fitur-fitur  yang  menjadikan masukkan dalam model klasifikasi.
Jika X adalah vektor masukkan yang berisi fitur dan Y adalah label kelas, Naïve Bayes dituliskan dengan P(X|Y). Notasi tersebut berarti probabilitas label kelas Y didapatkan setelah fitur-fitur X diamati. Notasi ini disebut juga probabilitas akhir ( posterior probability ) untuk Y, sedangkan P(Y) disebut probabilitas awal ( prior probability ) Y.
Selama  proses  pelatihan  harus  dilakukan  pembelajaran  probabilitas  akhir  P(Y|X)  pada model  untuk  setiap  kombinasi  X  dan  Y  bedasarkan  informasi  yang  didapat  dari  data  latih. Dengan membangun model tersebut, suatu data uji X’ dapat diklasifikasikan dengan mencari nilai Y’ dengan memaksimalkan nilai P(X’|Y’) yang didapat. Formulasi Naïve Bayes untuk klasifikasi adalah:
Setiap set fitur X = {X1, X2, X3,…, Xq} terdiri atas q atribut (q dimensi).
Umumnya, Bayes mudah  dihitung  untuk  fitur  bertipe  kategoris  seperti  pada  kasus klasifikasi  hewan  dengan  fitur  “penutup  kulit  dengan  nilai  {bulu,  rambut,  cangkang}  atau kasus  fitur  “jenis  kelamin”  dengan  nilai  {pria,  wanita}.  Namun  untuk  fitur  dengan  tipe numerik  (kontinu)  ada perlakuan khusus sebelum dimasukkan dalam Naïve Bayes . Caranya adalah:
1. Melakukan  diskretisasi  pada  setiap  fitur  kontinu  dan  mengganti  nilai  fitur  kontinu tersebut  dengan  nilai  interval  diskret.  Pendekatan  ini  dilakukan  dengan mentransformasikan fitur kontinu ke dalam fitur ordinal.
2. Mengasumsikan  bentuk  tertentu  dari  distribusi  probabilitas  untuk  fitur  kontinu  dan memperkirakan parameter distribusi dengan data pelatihan. Distribusi Gaussian biasanya dipilih  untuk  merepresentasikan  probabilitas  bersyarat  dari  fitur  kontinu  pada  sebuah kelas P(Xi|Y), sedangkan distribusi Gaussian dikarakteristikkan dengan dua parameter : mean, μ dan varian, . Untuk setiap kelas yj, probabilitas bersyarat kelas yj untuk fitur Xi adalah:
Parameter  bisa  didapat  dari  mean  sampel  Xi  dari  semua  data  latih  yang  menjadi  milik kelas yj, sedangkan dapat diperkirakan dari varian sampel (s2) dari data latih.
Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah

## 2.10 Karakteristik Naïve Bayes
Klasifikasi dengan Naïve Bayes bekerja berdasarkan teori probabilitas yang memandang semua fitur dari data sebagai bukti dalam probabilitas. Hal ini memberikan karakteristik Naïve Bayes sebagai berikut:
1. Metode  Naïve  Bayes  bekerja  teguh  (robust)  terhadap  data-data  yang  terisolasi  yang biasanya merupakan data dengan karakteristik berbeda (outliner). Naïve Bayes juga bisa menangani  nilai  atribut  yang  salah  dengan  mengabaikan  data  latih  selama  proses pembangunan model dan prediksi.
2. Tangguh menghadapi atribut yang tidak relevan.
3. Atribut  yang  mempunyai  korelasi  bisa  mendegradasi  kinerja  klasifikasi Naïve  Bayes karena asumsi independensi atribut tersebut sudah tidak ada.
Naïve  Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  dimana  setiap  atribut bersifat independent dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir. Dasar dari teorema Naïve  Bayes yang  dipakai  dalam  pemrograman  adalah  rumus  bayes  yaitu  sebagai berikut:
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )= 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 )
dimana  P(H|X)  merupakan  probabilitas  H  di  dalam  X  atau  dengan  bahasa  lain  P(H|X) adalah  persentase  banyaknya  H  di  dalam  X, P(X|H)  merupakan  probabilitas  X  di  dalam H, P(H) merupakan probabilitas prior dari H dan P(X) merupakan probabilitas prior dari X.

## 2.11 Clustering
Berbeda  dengan association  rule  mining dan classification dimana  kelas  data  telah ditentukan  sebelumnya, clustering melakukan pengelompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui  itu. Karena itu  clustering  sering digolongkan  sebagai metode unsupervised learning.  Prinsip  dari  clustering  adalah  memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  satu  kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yang memiliki  beberapa  atribut  yang  dipetakan  sebagai      ruang  multidimensi.  Banyak  algoritma clustering  memerlukan  fungsi  jarak  untuk  mengukur  kemiripan  antar  data,  diperlukan  juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data. Beberapa kategori algoritma clustering yang  banyak  dikenal  adalah  metode  partisi  dimana  pemakai  harus  menentukan jumlah k partisi yang diinginkan lalu setiap data diuji untuk dimasukkan pada salah satu partisi. Metode lain yang telah lama dikenal adalah metode hierarki yang terbagi dua lagi: bottom-up yang menggabungkan cluster kecil menjadi cluster lebih besar dan top-down yang memecah cluster besar menjadi cluster yang lebih kecil. Kelemahan metode ini adalah bila salah  satu penggabungan/pemecahan dilakukan pada tempat yang salah, tidak dapat didapatkan cluster yang  optimal.  Pendekatan  yang  banyak  diambil  adalah  hierarki  dengan  metode clustering lainnya seperti yang dilakukan oleh Chameleon . Clustering dengan  pendekatan  hirarki  mengelompokkan  data  yang  mirip  dalam  hirarki yang  sama  dan  yang  tidak  mirip  di  hirarki  yang  agak  jauh.  Ada  dua  metode  yang  sering diterapkan  yaitu  agglomerative  hieararchical  clustering  dan  divisive  hierarchical  clustering. Agglomerative  melakukan  proses clustering dari  N cluster menjadi  satu  kesatuan cluster , dimana  N  adalah  jumlah  data,  sedangkan divisive melakukan  proses clustering yang sebaliknya yaitu dari satu cluster menjadi N cluster .
Beberapa metode hierarchical clustering yang sering digunakan dibedakan menurut cara mereka  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan.  Ada  yang  menggunakan Single  Linkage , Complete Linkage, Average Linkage, Average Group Linkage dan lain-lainnya. Seperti juga halnya dengan partition-based clustering , kita juga bisa memilih jenis jarak yang digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan antar data.
Salah  satu  cara  untuk  mempermudah  pengembangan dendogram untuk hierarchical clustering ini adalah dengan membuat similarity matrix yang memuat tingkat kemiripan antar data  yang  dikelompokkan.  Tingkat  kemiripan  bisa  dihitung  dengan  berbagai  macam  cara seperti  dengan  Euclidean  Distance  Space.  Berangkat  dari  similarity  matrix  ini,  kita  bisa memilih  lingkage  jenis  mana  yang  akan  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  yang dianalisa.
Menurut (Jiawei Han, 2006) secara umum metode pada clustering dapat digolongkan ke dalam beberapa metode berikut:
1. Metode partisi ( Partitioning Method )
Langkah kerja metode partisi, yaitu apabila terdapat basis data sejumlah n objek atau data tupelo, selanjutnya data di partisi menjadi k partisi dari data, dimana setiap partisi mewakili sebuah  cluster  dan  k  ≤  n.  Adapun  syarat  yang  harus  terpenuhi  sebagai  berikut:  (1)  setiap kelompok harus berisi setidaknya satu objek, dan (2) setiap objek harus memiliki tepat satu kelompok.  Awalnya  basis  data  dipartisi  menjadi  k  partisi.  Kemudian  menggunakan  teknik relokasi  berulang,  mencoba  untuk  memperbaiki  partisi  dengan  memindahkan  dari  satu kelompok ke kelompok lain. Kriteria umum dari partisi yang baik adalah bahwa objek dalam satu  cluster  memiliki  kemiripan  yang  sangat  dekat,  sedangkan  objek  dalam cluster yang berbeda memiliki kemiripan yang jauh berbeda.
Pencapaian optimalitas global dalam pengelompokan berbasis partisi akan memerlukan penghitungan  lengkap  dari  semua  partisi  yang  memungkinkan.  Sebaliknya,  sebagian  besar aplikasi  mengadopsi  salah  satu  dari  beberapa  metode  heuristik  yang  popular,  seperti  (1) algoritma k-means, dimana setiap segmen diwakili oleh nilai rata-rata dari objek dalam cluster, dan  (2)  algoritma  k-medoids,  dimana  setiap  segmen  diwakili  oleh  salah  satu  objek  yang terletak  didekat  centroid.  Metode  pengelompokan  heuristik  ini  bekerja  dengan  baik  untuk menemukan cluster berbentuk bola kecil untuk basis data yang berukuran sedang.
2. Metode Hirarki ( Hierarchi Method )
Metode  hirarki  menciptakan  dekomposisi  hirarki  dari  himpunan  objek  data  yang diberikan. Sebuah metode hirarki dapat diklasifikasikan sebagai salah satu agglomerative atau memecah belah, berdasarkan cara dekomposisi hirarki terbentuk. Pendekatan agglomerative memiliki  dua  cara  pendekatan,  yaitu bottom–up dan top-down .  Pendekatan bottom-up berlangsung seperti berikut, awalnya setiap objek membentuk kelompok tersendiri. Berturut- turut  menggabungkan  objek  atau  kelompok  yang  dekat  satu  sama  lain,  sampai  semua kelompok digabung menjadi satu (tingkat teratas dari hirarki), atau sampai terjadinya kondisi pemutusan  hubungan.  Sedangkan  pendekatan  topdown, dimulai  dengan  semua  objek  dalam cluster yang sama dibagi menjadi kelompok yang lebih  kecil, sampai akhirnya setiap objek dalam satu cluster atau sampai terjadi kondisi pemutusan hubungan.
Metode hirarki memuat fakta bahwa setelah langkah penggabungan atau split dilakukan, proses  memecah  belah  tidak  dapat  dibatalkan.  Ada  dua  pendekatan  untuk  meningkatkan kualitas pengelompokan hirarki: (1) melakukan analisis yang cermat terhadap objek “ linkage ” pada setiap partisi hirarki, seperti di Chameleon , atau (2) mengintegrasikan aglomerasi hirarki dan  pendekatan-pendekatan  lain  dengan  terlebih  dahulu  menggunakan  algoritma agglomerative  hirarki  objek  kelompok  ke  dalam  microclusters,  dan  kemudian  melakukan macroclustering  pada  microclusters  menggunakan  metode  pengelompokan  lain  seperti relokasi berulang. Salah satu algoritma yang tergolong kedalam metode hirarki yaitu BIRCH (Balanced  Iterative  Reducing  and  Clustering  Using  Hierarchies) . BIRCH merupakan  salah satu algoritma pengelompokan hirarki yang terintegrasi. BIRCH memperkenalkan dua konsep, clustering  feature  dan  clustering  feature  tree  (CF  tree),  yang  mana  digunakan  untuk menggambarkan ringkasan cluster .
3. Metode Berbasis Kerapatan ( Density Based Method ) Sebagian besar metode cluster mempartisi objek berdasarkan jarak antara objek. Metode semacam itu hanya dapat menemukan cluster berbentuk bola dan mengalami kesulitan dalam menemukan cluster berbentuk sembarang. Metode pengelompokan lain telah dikembangkan berdasarkan  gagasan  kerapatan.  Ide  secara  umumnya  adalah  terus  tumbuhnya cluster yang
Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah
diberikan selama densitas (jumlah objek atau pusat massa) di “ neighborhood (lingkungan)” melebihi ambang batas tertentu, yaitu untuk setiap titik data dalam cluster tertentu, lingkungan radius  tertentu  setidaknya  harus  memuat  minimal  jumlah  titik.  Metode  tersebut  dapat digunakan untuk menyaring outlier dan menemukan bentuk kelompok sembarang.
Beberapa  algoritma  yang  termasuk  kedalam  metode  berbasis  kerapatan,  yaitu: DBSCAN, OPTICS, DENCLUE. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) merupakan  algoritma  yang  memperluas  wilayah  dengan  kepadatan  yang  tinggi  ke  dalam cluster dan menempatkan cluster irregular pada basis data spasial dengan noise. Algoritma ini mendefiniskan cluster sebagai kumpulan maksimal dari titik-titik kepadatan yang terkoneksi. OPTICS  (Ordering  Points  to  Identify  the  Clustering  Structure) merupakan  algoritma  pada metode hirarki yang diusulkan untuk mengatasi kesulitan user dalam menentukan parameter yang  digunakan  untuk  menemukan cluster yang  bisa  diterima. DENCLUE  (Density  Based Clustering) merupakan  algoritma clustering yang  berdasarkan  suatu  set  fungsi  distribusi kerapatan.
4. Metode Berbasis Grid
Metode  berbasis  grid  mengkuantisasi  ruang  objek  kedalam  jumlah  sel  terbatas  yang membentuk struktur jaringan. Semua operasi pengelompokan dilakukan pada struktur jaringan (yaitu, pada ruang terkuantisasi). Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah waktu proses yang  cepat,  yang  biasanya  tergantung  pada  jumlah  data  objek  dan  bergantung  hanya  pada jumlah sel dalam setiap dimensi dalam ruang terkuantisasi. Algoritma yang termasuk kedalam metode  berbasis  grid  diantaranya:  STING,  Wave  Cluster,  dan  lainnya. STING  (Statistical Information  Grid) merupakan  algoritma  clustering  yang  bekerja  dengan  membagi  daerah spatial  menjadi  sel-sel rectanguleri . Wave  Cluster merupakan  algoritma clustering yang melakukan sumarisasi data yang dilakukan dengan menentukan sruktur grid multidimensional terhadap space data .
5. Metode Berbasis Model
Metode  berbasis  model  membuat  hipotesis  sebuah  model  untuk  masing-masing kelompok dan menemukan yang terbaik sesuai data yang diberikan model. Algoritma berbasis model dapat menemukan cluster dengan membangun fungsi kerapatan yang menggambarkan distribusi  spasial  titik  data.  Hal  ini  menyebabkan  cara  otomatis  untuk  menentukan  jumlah cluster berdasarkan standar statistik, membawa “noise” atau outlier kedalam perhitungan dan dengan demikian menghasilkan metode pengelompokan yang kuat. Algoritma yang termasuk ke  dalam  metode  berbasis  model  yaitu COBWEB dan SOM . COBWEB adalah  algoritma pembelajaran konseptual yang melakukan analisis probabilitas dan mengambil konsep sebagai model untuk cluster. SOM (mengorganisir diri berfitur peta) adalah algoritma berbasis jaringan saraf yang clusternya dengan memetakan data dimensi tinggi ke peta fitur 2D atau 3D, yang juga berguna untuk visualisasi data.
Secara sederhana, clustering dapat dikonsentrasikan pada jarak Euclidean antar record:
Dimana x = x1,x2,…,xm dan y = y1,y2,…,ym yang melambangkan nilai atribut m dari dua catatan. Fungsi perhitungan matrik lainnya juga ada, seperti jarak cityblock:
Atau jarak Minkowski, yang merupakan kasus umum dari dua metrik sebelumnya untuk eksponen q secara umumnya:
Untuk kategori atribut, dapat didefinisikan “berbeda dari” fungsi untuk membandingkan nilai atribut ke i dari sepasang catatan:
Dimana xi dan yi adalah nilai kategorik. Kemudian dapat mengganti (xi,yi) untuk i, istilah ini dalam metrik jarak Euclidean diatas.
Performa  yang  optimal  dari  algoritma clustering sama  seperti  algoritma  klasifikasi. Algoritma ini membutuhkan data yang akan dinormalisasi sehingga tidak ada variabel tertentu atau bagian dari variabel yang mendominasi analisis. Analisis dapat menggunakan salah satu dari min-max normalisasi atau standar ZScore .
Secara umum teknik clustering memiliki tujuan pada identifikasi kelompok data dimana kesamaan dalam  suatu  kelompok data sangat tinggi  sedangkan  kesamaan dengan  kelompok
data lain sangat rendah (Larose, 2005:148-149). Algoritma k-means adalah algoritma klasik untuk menyelesaikan masalah clustering, yang relatif sederhana dan cepat (Zhang  &  Fang,  2013).  Algoritma k-means  clustering lebih  sering  dikenal  karena kemampuannya dalam mengelompokkan data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien. Algoritma  kmean  sangat  rawan  dipusat-pusat  cluster  awal,  karena  pusat  cluster  awal diproduksi  secara  acak.  Algoritma  k-means  tidak  menjanjikan  hasil  pengelompokan  yang khas. Efisiensi keaslian algoritma k-mean sangat bergantung pada titik pusat cluster (centroid) awal (Yedla, et al, 2010).
Langkah kerja dari algoritma k-means adalah sebagai berikut :
1. Menanyakan kepada pengguna berapa banyak k cluster dataset yang akan dipartisi.
2. Menetapkan secara acak k record yang menjadi lokasi pusat cluster awal.
3. Setiap  record  dicari  centroid  cluster  terdekatnya.  Artinya  setiap  centroid  cluster “memiliki”  subset  dari  record,  sehingga  merepresentasikan  sebuah  partisi  dari  dataset. Didapatkan k cluster, C1, C2, …, Ck.
4. Setiap k cluster dicari centroidnya dan memperbarui lokasi setiap pusat cluster untuk nilai centroid baru.
5. Ulangi langkah 3 sampai 5, sampai terjadi konvergensi atau terjadi penghentian. Algoritma  berakhir  ketika  titik  pusat  cluster  tidak  lagi  berubah.  Dengan  kata  lain, algoritma berakhir ketika dari seluruh cluster C1, C2, …, Ck, semua record yang dimiliki oleh masing-masing  pusat cluster tetap  dalam  cluster  itu.  Atau,  algoritma  dapat  berhenti  ketika beberapa kriteria konvergensi terpenuhi, seperti ada penyusutan yang tidak signifikan dalam jumlah kuadrat error (sum of squared errors) : dimana  p  ϵ  Ci  melambangkan  setiap  titik  dalam  cluster  i  dan  mi  merupakan  pusat cluster i (Larose, 2005).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pengumpulan  data  terdapat  sumber  data,  sumber  data  yang  dihimpun  langsung oleh peneliti disebut dengan sumber primer, sedangkan apabila melalui tangan kedua disebut sumber sekunder (Riduwan, 2008). Data yang diperolah adalah data sekunder karena diperoleh dari database mahasiswa yang dimiliki oleh Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang. Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kualitatif  dan  kuantitatif.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  mahasiswa  UIN  Raden  Fataj  Palembang  pada  Fakultas  Sains  dan Teknologi (FST) untuk tahun angkatan 2010 sampai dengan 2015. Data terkumpul sebanyak 1.425  data,  dengan  atribut  nim,  nama,  IP  semester  1,  IP  semester  2,  IP  semester  3  sampai dengan IP Semester 8 dan IPK (Indek Prestasi Kumulatif). Mahasiswa kelulusan tahun 2014 sampai  2016  dijadikan  sebagai  data  fakta  kelulusan  dan  angkatan  2014  dan  2015  adalah mahasiswa yang akan diprediksi kelulusannya.
Tabel 2. Data mahasiswa (10 dari 1425 mahasiswa) NIM Nama Kelamin Tanggal Lahir 1522810002 Aldini Caesar Seftiani W 16/09/1997 1522810003 Ali Ma`Ruf Saputra P 16/02/1996 1522810004 Indah Farodilah W 17/12/1997 1522810005 Kurnia Fajria Oksyarina W 21/10/1996 1522810006 Kusumawardhani Fildzah Hani W 24/03/1996 1522810007 Nurdiah Hasana W 13/08/1997 1522810008 Nurhalimah W 29/09/1997 1522810009 Reni Afriani W 22/04/1997
Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah
NIM Nama Kelamin Tanggal Lahir 1522810010 Rima Vivian Sari W 30/05/1998 1522810011 Wiza Shabrina W 25/06/1997
Dilihat dari data yang diperoleh dari database Sistem Informasi Akademik terlihat bahwa data tersebut masih ada yang tidak valid seperti tanggal lahir yang salah. Tanggal lahir tidak diperhitungkan dalam kelulusan maka data tersebut tidak perlu dilakukan cleansing terlebih dahulu.
Tabel 3. Data Nilai Mahasiswa (10 nilai dari 66278 nilai KRS) MhswID Nama SKS NilaiAkhir 1522810001 FILSAFAT UMUM 2 75.00 1522810001 BAHASA INGGRIS 2 64.10 1522810001 KIMIA DASAR 2 80.00 1522810001 BAHASA INDONESIA 2 48.7 1522810001 BAHASA ARAB 2 80.00 1522810001 PANCASILA 2 81.00 1522810001 STUDI KEISLAMAN 4 10 1522810001 IAD/ISD/IBD 2 83.00 1522810001 BIOLOGI UMUM 2 65.10 1522810001 PRAKTIKUM KIMIA DASAR 1 81.00
Total  keseluruhan  data  nilai  Fakultas  Saintek  UIN  Raden  Fatah  untuk  angkatan  2010 sampai  dengan  2015  sebanyak  66278  untuk  1425  mahasiswa.  Data  ini  masih  mentah  dan belum dijadikan IP semester masing-masing mahasiswa. Perlu dilakukan preprocessing data untuk mengubah bentuk KRS tersebut ke bentuk IP semester masing-masing mahasiswa dan IPKnya.
Proses  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  Microsoft  Excel  mengingat  kemampuan Microsoft Excel untuk mengolah data berupa tabelyang sangat besar. Hasil dari preprocessing data  tersebut  adalah  nilai  mahasiswa  sudah  dalam  bentuk  IP  semester  masing  masing mahasiswa.
Metode Naïve  Bayes menggunakan  data  training  sejumlah  876  record.  Perhitungan pemilihan  prediksi  kelulusan  tepat  waktu  dengan  nilai  prediksi  lulus  tepat  waktu  dan  lulus tidak tepat waktu terlihat pada Tabel 4. Baris-baris berikutnya adalah hasil perhitungan nilai probabilitas prior, yaitu probabilitas nilai lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu masing- masing atribut terhadap total lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu dari seluruh data. Dalam data training terdapat 876 record dengan 795 kasus lulus tepat waktu dan 81 kasus lulus terlambat, untuk menentukan prior probability dengan menggunakan rumus:
P(Tepat Waktu) = 560/876 = 0,639269
P(Tidak Tepat Waktu) = 316/876 = 0,36073

## 58 JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662
Tabel 4. Perhitungan Prior Probability P Jumlah mahasiswa TW TTW P(X|Ci) TW TTW IP Semester 1 876 560 316 >=3.75 41 22 19 0.073214 0.129747 3.74 – 2.75 527 357 170 0.941071 1.66 2.74 – 2.00 152 96 56 0.271429 0.481 <2.00 156 85 71 0.278571 0.494 IP Semester 2 872 560 312 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 634 468 166 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 123 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975 IP Semester 3 852 550 302 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 614 458 116 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 123 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975 IP Semester 4 802 530 282 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 624 468 156 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 113 50 63 0.089286 0.158228 <2.00 72 12 60 0.021429 0.037975 IP Semester 5 672 460 212 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 534 468 66 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 23 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975 IP Semester 6 872 560 312 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 634 468 166 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 123 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975 IP Semester 7 772 500 302 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 634 468 166 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 123 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975 IP Semester 8 872 560 312 >=3.75 33 30 3 0.053571 0.094937 3.74 – 2.75 634 468 166 0.835714 1.481013 2.74 – 2.00 123 50 73 0.089286 0.158228 <2.00 82 12 70 0.021429 0.037975
Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah

## Pemilihan Teknik Pemodelan
Tool yang digunakan adalah RapidMiner versi 5.3:

## Gambar 2. Proses Data Mining
Dari  data  atribut  nominal,  kemudian  identifikasi  dataset  mahasiswa.  Hitung  (Ci)  untuk setiap atribut, dalam kasus dataset pada penelitian ini yaitu atribut tahun kelulusan yang terdiri dari  2  kelas  yaitu  kelas  lulus  tepat  waktu  dinyatakan  “YES”  dan  tidak  lulus  tepat  waktu dinyatakan “NO”.
Kemudian hitung P(X|Ci), i=1,2 untuk setiap kelas atau atribut. Setelah itu bandingkan, jika P(X|C1) > (P{X|C2) maka kesimpulannya C1 adalah kelas lulus tepat waktu = “YES”. Jika P(X|C1) < (P{X|C2) maka kesimpulannya C2 tidak lulus tepat waktu = “NO”.

## 3.1 Implementasi dengan RapidMiner
Berikut adalah pengolahan data dengan menggunakan naïve bayes pada RapidMiner
1. Pemodelan  adalah  tahapan  (langkah)  dalam  membuat  model  dari  suatu  sistem  nyata (realitas).
2. Rapidminer  adalah  sebuah  lingkungan  machine  learning  data  mining,  text  mining  dan predictive analytics.
3. Jumlah dataset mencapai 928 record maka penulis menggunakan tools Rapidminer untuk membantu proses perhitungan.
4. X  Validation  untuk  membantu  mengahasilkan  tingkat  keakurasian  berdasarkan  dataset yang telah di lakukan proses klasifikasi.
Salah satu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai akurasi dari algoritma naïve bayes yang digunakan untuk mengklasifikasi kelulusan.
Di dalam kolom training terdapat algoritma klasifikasi yang diterapkan yaitu Naïve bayes. Sedangkan  di  dalam  kolom  testing  terdapat  Apply  Model  untuk  menjalankan  model  naïve bayes dan Performance untuk mengukur performa dari model Naïve bayes tersebut.
Pada  percobaan  dengan  algoritma  naïve  bayes  dengan  menggunakan  tools  Rapidminer diperoleh waktu komputasi adalah 0 second. 0 second disini artinya komputasi menggunakan naïve bayes berjalan cukup cepat. Hal ini sesuai dengan kelebihan naïve bayes dibandingkan beberapa algoritma lain seperti neural network yang membutuhkan waktu cukup lama untuk melakukan komputasi data.

## Gambar 4. Simpel Distribution
Hasil akurasi model naïve bayes menunjukkan tingkat akurasinya 82.08% artinya model klasifikasi  kelulusan  menggunakan  naïve  bayes  terbukti  baik  hal  ini  dilihat  dari  tingkat akurasinya yang mencapai 82.08% akan tetapi hal ini perlu di tinjau ulang dari sudut pandang kompleksitas dan jumlah datasetnya.
Percobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  5.3.008.  Algoritma  yang digunakan  adalah naive  bayes .  Validasinya  menggunakan  x-validation  dan  untuk  testing menggunakan  Apply  Model  untuk  menjalankan  algoritma  atau  model naïve  bayes serta Performance untuk mengukur performa dari model naïve bayes tersebut.

## Evaluasi (Evaluation)
Evaluasi  adalah  fase  lanjutan  terhadap  tujuan  data  mining.  Evaluasi  dilakukan  secara mendalam dengan tujuan agar hasil pada tahap pemodelan sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai dalam tahap business understanding.

## 3.2 Evaluasi Hasil (Evaluation Results)
Tahap  ini  menilai  sejauh  mana  hasil  pemodelan  data  mining  memenuhi  tujuan  data mining yang telah ditentukan pada tahap business understanding.

## 3.3 Pengecekan Ulang Proses (Review Process)
Pada tahapan ini penulis memastikan bahwa semua tahapan / faktor penting yang telah dilakukan dalam pengolahan data tidak ada yang terlewatkan.

## 3.4 Menentukan Langkah Selanjutnya (Determine Next Steps)
Pada  tahap  ini  adalah  tahapan  dalam  menentukan  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan.
Terdapat 2 pilihan yaitu kembali pada tahap awal (business understanding) atau melanjutkan ke tahap akhir ( deployment ).

## Hasil Analisis
Deployment  merupakan  tahapan  akhir  dalam  pembuatan  laporan  hasil  kegiatan  data mining. Laporan akhir yang berisi mengenai pengatahuan yang diperoleh atau pengenalan pola pada data dalam proses data mining .

## Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  telah  dihasilkan  suatu  pola,  informasi,  dan pengetahuan  baru  dalam  proses  data  mining  untuk  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa berdasarkan data mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah. Dari penelitian ini dihasilkan suatu pola, informasi, dan pengetahuan baru sesuai dengan tujuan data mining yaitu  pola  perhitungan  data  mining  yang  berisi  data  training  dan  data  testing  serta  mencari probabilitas dari setiap atribut berdasarkan data training dan data testing untuk menghasilkan suatu informasi baru, apakah pada data mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah lebih banyak kelas tahun lulus yang tepat waktu atau kelas tahun lulus tidak tepat waktu. Kemudian  untuk  menguji  tingkat  keakurasiannya  maka  digunakan  Rapidminer  sebagai  alat bantu dalam proses pengujian tingkat akurasi dari klasifikasi tersebut.
Dari  proses  perhitungan  data  mining  menggunakan  algoritma naïve  bayes dan  tingkat keakurasian,  dihasilkan  suatu  informasi  baru  yaitu  perhitungan  data  mining  berdasarkan mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah, menunjukkan kelas tahun lulus “yes” / tepat waktu dengan total perkalian prior probability senilai 0, sedangkan kelas tahun lulus “no” / tidak tepat waktu dengan total perkalian prior probability senilai 0.00055. Untuk tingkat  akurasi  berdasarkan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  dengan melalui  semua  tahapan  dipastikan  tidak  ada  bagian-bagian  penting  yang  terlewatkan, dihasilkan tingkat akurasi sebesar 82.08 %.
Berdasarkan hasil perhitungan data mining dan proses pengujian tingkat akurasi dengan menggunakan Rapidminer, dapat ditarik kesimpulan bahwa angkatan 2010 kelas tahun lulus “no”  /  tidak  tepat  waktu  lebih  besar  dari  kelas  tahun  lulus  “yes”  /  tepat  waktu.  Sedangkan analisa  yang  dilakukan  terhadap  tingkat  akurasi  menggunakan  algoritma  naïve  bayes menunjukkan  bahwa  nilai  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  naïve  bayes  memiliki  tingkat kekuatan yang cukup tinggi. Hal ini di buktikan dengan hasil perhitungan yang mencapai nilai 82.08 %, Nilai 82. 08 % membuktikan bahwa model yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kelulusan mahsiswa. Nilai 82.08 % bisa juga di sebabkan oleh kekurang kompleksan data yang mengakibatkan model dapat memprediksi dengan akurat.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan data mining menggunakan algoritma naïve bayes , dapat ditarik kesimpulan bahwa kelas tahun lulus “no” / tidak lulus tepat waktu lebih kecil daripada kelas tahun lulus “yes” / lulus tepat waktu. Dari hasil observasi terhadap dataset mahasiswa Fakultas Sians  dan  Teknologi  UIN  Raden  Fatah  Palembang  dan  melalui  proses  perhitungan menggunakan  metode  klasifikasi  naïve  Bayes  dengan  atribut  yang  telah  dijelaskan  di pembahasan  sebelumnya,  didapatkan  sebuah  hasil  bahwa  nilai  akurasi  terhadap  klasifikasi kelulusan sebesar 82.08 %. Dimana 82.08 % bisa juga disebabkan oleh kurang kompleksitas data yang mengakibatkan model dapat memprediksi cukup akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Adeyemo B. A dan Kuye G, 2006, Mining Students’ Acedemic Performance Using Decision tree Algorithms, Journal of Information Technology Impact, Vol. 6 No. 3 pp. 161-170
Al-Radaideh  Q.A  Al-Shawakfa  E.M.  dan  Al-Najjar  I.M,  2006,  Mining  Stuents  Data  using Decision Trees, International Arab Conference on Information Technology (ACIT’2006),
pp. 1-5.
Dubes R.C. and Jain, A.K., 1998, Algorithms for Clustering Data, Prentice-Hall.
Karypis,  George.  Han,  Eui-Hong(Sam).  Kumar,  Vipin.  CHAMELEON:A  hierarchical clustering algorithm using dynamic modeling. 2007.
Santosa Budi. 2007, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta
Sajadin S, Embong. A, Mohammad, M. A, Furqan.M, 2009 ” Improving Student Academik
Performance Using Data Mining Techniques”. Proceeding The 5th IMTGT International
Conference on Mathematic, Statistics and Their Application (ICMSA 2009), ISBN 978- 602-95343-0-6, page 390-394.
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.  dan  Liang,  T.,  2005,  Decision  Support  Sistems  and  Intelliget Sistems  (Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas),  Edisi  Ketujuh,  Andi,
Yogyakarta.
Vapnik V.N., 2007. The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd edition, Springer-Verlag, New York Berlin Heilderberg.
Waiyamai,K, 2003. “Improving Quality Graduate Student by Data Mining”. Departement of
Computer engineering. Faculty of Engineering. Kasetsart University, Bangkok Thailand.