Analisis Prediksi Mahasiswa Terhadap Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree (Studi Kasus: FTI UKSW)
Imelda Ruwae Lutunani 1* , Adi Nugroho 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 4 October 2022 Received in revised form 15 December 2022 Accepted 16 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v7i2.781
Keywords: Data Mining; Decision Tree; Student Graduation.

## Kata Kunci:
Data Mining; Decision Tree;
Mahasiswa.

## a b s t r a c t
In general, students have the responsibility to complete their studies at a university. For students of the Satya Wacana Christian University Faculty of Information Technology, which  every  year  there  are  more  and  more  students,  the  world  of  work  is  currently required  to  become someone  who  masters  the field  of  technology.  In  addition,  as  a student, there are many things that must be done to complete studies by participating in activities on campus, organizations, and being active in the teaching and learning process so that they can complete their studies on time. In this study, a predictive analysis of SWCU FTI students will be conducted on timely graduation using the decision tree data mining method. which will see students who graduate on time and graduate late using the decision tree algorithm which is a decision tree algorithm that has a high level of accuracy in large amounts of data. In this study, the decision tree algorithm was used to run 983 sample data, resulting in a match accuracy of 91.25%. This means that it is very good and effective in predicting student graduation.

## a b s t r a k
Pada  umumnya  mahasiswa  memiliki  tanggungjawab  untuk  menyelesaikan  studi  pada sebuah universitas. Bagi mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya  Wacana  yang  setiap  tahunnya  semakin  banyak  mahasiswanya,  saat  ini  dituntut dunia  pekerjaan  untuk  menjadi  seorang  yang  menguasai  bidang  teknologi.  Selain  itu, sebagai mahasiswa banyak hal yang harus dilakukan untuk menyelesaikan studi dengan mengikuti  kegiatan  di  kampus,  organisasi,  dan  aktif  dalam  proses  belajar  mengajar sehingga dapat menyelesaikan studi tepat waktu. Pada penelitian ini akan dilakukan suatu analisis prediktif mahasiswa FTI UKSW terhadap kelulusan tepat waktu menggunakan metode data mining decision tree. dimana akan dilihat mahasiswa yang lulus tepat waktu dan  terlambat  lulus  dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree  yang  merupakan algoritma pohon keputusan yang mempunyai tingkat akurasi yang tinggi dalam jumlah data  yang  besar.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  decision  tree  digunakan  untuk menjalankan 983 data sampel, menghasilkan akurasi kecocokan 91,25%. Artinya sangat baik dan efektif dalam memprediksi kelulusan mahasiswa.
*Corresponding Author. Email: imeldalutunani@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Mahasiswa  yang  belajar  di  universitas  memainkan peran yang sangat penting di universitas [1]. Proses pembelajaran tidak dapat dilaksanakan tanpa adanya mahasiswa.  Dalam  proses  belajar  mengajar,  siswa harus belajar banyak hal, baik itu pengetahuan umum maupun  pengetahuan  khusus,  harus  dikembangkan agar dapat dilakukan berdasarkan keterampilan yang dimiliki siswa di dunia kerja [2]. Mahasiswa Fakultas Teknologi  Informasi  Universitas  Kristen  Satya Wacana  memiliki  enam  jurusan:  Jurusan  Teknik Informatika,  Jurusan  Sistem  Informasi,  Jurusan Desain  Komunikasi  Visual,  Jurusan  Pendidikan Teknik  Informatika  dan  Komputer,  Jurusan Hubungan  Masyarakat,  dan  Jurusan  Ilmu Perpustakaan.  Selain  Program  Sarjana,  terdapat Program  Diploma  yaitu  Program  Studi  Diploma Teknik  Informatika  dan  Program  Studi  Diploma Akuntansi Komputer. Untuk meningkatkan kemampuan komputasi, mahasiswa FTI UKSW juga telah membuka Program Pascasarjana yaitu Program Studi  Magister  Sistem  Informasi  dan  Program Doktor,  dan  saat  ini  sedang  dibentuk  Program Magister tambahan.
Secara  umum  mahasiswa,  khususnya  di  fakultas teknologi informasi UKSW, setiap tahunnya semakin banyak yang diterima namun tidak sedikit yang idak lulus  untuk  tepat  waktu.  Berbagai  tahapan  proses pembelajaran yang dilakukan oleh mahasiswa seperti menyelesaikan  beberapa mata  kuliah,  kerja  praktek, bahkan  seminar  tugas  akhir  merupakan  proses  dan tahapan  yang  menentukan  tingkat  kelulusan  di fakultas  teknologi  informasi  [3].  Untuk  melalukan pencarian  prediksi  dapat  digunakan  dengan penggunaan  teknik  data  mining  yang  adalah  suatu proses  dalam  menggumpulkan  sebuah  informasi penting  pada  suatu  data  yang  berskala  besar  yang membantu  pihak-pihak  dalam  membutuhkan informasi.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode ID3  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  FTI UKSW. Decision tree merupakan salah satu algoritma proses  pembuatan  keputusan    yang  mempunyai tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  mengaplikasikan jumlah  data  yang  besar  dibandingkan  dengan algoritma pohon keputusan lainnya yang menghasilakan  pohon  keputusan  yang  mudah diinterpretasikan [4].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  ID3  untuk memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  dan menjelaskan  aspek-aspek  yang  mempengaruhi pengukurab  tingkat  akurasi  menggunakan  aplikasi rapidminer.  Penelitan  selanjutnya  dilakukan  di  AI Yarmouk  University  College  salah  satu  perguruan tinggi yang ada di Iraq dengan judul Classification of Human Skin Diseases Using Data Mining [5]. Yang manjadi  masalah  pada  penelitian  ini  tentang bagaimana mengklasifikasikan penyakit kulit manusia dimana  sistem  yang  dibuat  ini  agar  dapat mendiaganosis penyakit kulit dan dalam administrator sistem  ini  dapat  mengelola  informasi  dari  suatu penyakit  kulit,  gejala,  perawatan  medis  dan  akan diberikan  saran  atau  pernyataan  dari  sistem  untuk menampilkan  deskripsi  penyakit  kulit  dimana  ini penting dan berguna bagi dokter untuk mendiagnosis penyakit kulit manusia agar dalam menentukan obat yang  sesuai  atau  cocok  dengan  penyakit.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut  dilakukan  dengan membuat sistem otomatis untuk mengenali penyakit kulit  manusia  dengan  metode  diagnosis  berbasis gambar  yang  berfokus  pada  mendiagnosis  penyakit pada  kulit  yang  disebabkan  oleh  virus  dan  bakteri. Untuk mendeteksi penyakit kulit ini dapat dilakukan dengan  Langkah-langkah  yaitu  pra-pemrosesan, ekstraksi fitur dan pengklasifikasi pada decision tree. Untuk mengklasifikasikan gambar penyakit kulit maka sistem  ini  dirancang  dan  diimplementasikan  pada MATLAB  dan  diuji  dengan  berbagai  gambar  pada database.
Perbedaan  dari  penelitian  ini  adalah  penulis menerapkan  algoritma  decision  tree  untuk memprediksi  kelulusan  mahasiswa  yang  lulus  sesuai waktu  studi  atau  tepat  waktu  dengan  RapidMiner sedangkan pada penelitian in menggunakan algoritma decision  tree  data  mining  sebagai  memproses  data gambar  menggunakan  pengolahan  citra  untuk mendekteksi  penyakit  kulit.  Penelitian  selanjutnya dilakukan    di  Universitas  of  Education  salah  satu perguruan  tinggi  yang  ada  di  Vietnam  dengan  judul Improving  Performance  Benchmark  of Decision  Tree Classifications For E-mail Spam Filtering [6]. Penelitian ini bertujuan  untuk  menyajikan  tiga  pendekatan  untuk meningkatkan  kinerja  deteksi  spam  e-mail nenggunakan klasifikasi dalam hal kualitas parameter fining-tune,  pemilihan  fitur  dan  kombinasi pengklasifikasi dan data yang didapat yaitu kumpulan data popular yang disebut dengan spambase. Dalam
dataset  ini  jumlah  instance  adalah  4601  dari  mana 1813  spam  yang  sama  dengan  39,4%  dan  jumlah atribut 58 dari yang 57 adalah kontinu dan 1 memiliki label  kelas  nominal  untuk  klasifikasi  spam.  Email spam  diklasifikasikan  menggunakan  validasi  silang sepuluh  kali  lipat  dengan  menggunakan  machine learning  aplikasi  perangkat  lunak  Weka  yang melibatkan dua belas algoritma yang berbeda.  Dari di  analisis  dan  dibandingkan  dalam  hal  akurasi klasifikasi  maka  ditemukan  bahwa  kinerja  akurasi tertinggi  dicapai  oleh  klasifikasi  J48  untuk  dataset email  spambase.  Hasil  eksperimen  menunjukan bahwa  algoritma  Random  Forest  merupakan pengklasifikasi terbaik dengan tingkat akurasi 94,68% pada  dataset  spambase  ini  menunjukan  bahwa pendekatan  ini  adalah  solusi  kompetitif  untuk masalah  tersebut.  Perbedaan  dengan  penelitian  ini yaitu  penulis  menggunakan  metode Decision  Tree dalam data mining untuk mendapat hasil yang akurat dalam memprediksi kelulusan mahasiswa yang tepat waktu  dan  terlambat,  sedangkan.  Penelitian  ini menggunakan data mining dengan tools Weka dalam mengklasifikasi spam E-mail.

## 2. Metode Penelitian
Pada  metode  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi  ID3,  untuk  memprediksi  kelulusan  tepat waktu mahasiswa FTI UKSW. Dalam prediksi, ada beberapa tahapan atau langkah yang dapat dilakukan dalam  penelitian  ini.    Penelitian  ini  menggunakan Teknik data mining adalah ID3 data tersebut adalah: 1) Data Training adalah proses mining dan testing, berupa data sampel mahasiswa angkatan 2014 dan 2015 sebagai data latih. Data ini memiliki atribut nama,  progdi,  jenjang,  angkatan,  lulus,  ipk,  jenis kelamin, daerah asal, tahun masuk dan tahun lulus mahasiswa.
2) Data  Testing  adalah  sampel  data  mahasiswa Angkatan  2016  sebagai  data  testing.  Data  ini memiliki atribut nama, progdi, jenjang, angkatan, lulus, ipk, jenis kelamin, daerah asal, tahun masuk dan  tahun  lulus  mahasiswa.  Data  ini  akan dijadikan pengujian berdasarkan data latih.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Tahap pengumpulan data adalah tahap pengumpulan  data  dengan  meminta  data  dari lokasi  penelitian  yaitu  Bagian  Administrasi Registrasi  Akademik  (BARA)  dimana  data  yang diberikan berupa data mahasiswa FTI UKSW pada tahun 2014 sampai tahun 2020.
2) Tahap  reduksi  data  adalah  proses  pemilihan  data pada  saat  pengambilan  sampel  untuk  digunakan sample dalam penelitian
3) Tahap  penyajian  data  adalah  tahap  penyajian setelah proses pemilihan dan perolehan sampel dan data uji selesai
4) Tahap  penarikan  kesimpulan  adalah  tahap  akhir dari analisis data telah diolah dan dapat diselesaikan sesuai dengan penelitian.

## Alat dan Bahan yang diperlukan
dalam  penelitian  ini  adapun  alat  dan  bahan  yang dibutuhkan diantaranya:
1) kebutuhan  Hardware  yaitu  sebuah  computer PC/leptop  dimana  menggunakan  leptop  acer swift  Sf314  AMD  Ryzen  5  4500U  dengan memory leptop 5 GB.
2) Kebutuhan  Software  yaitu  sebuah  tools rapidminer  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk mengolah data.
3) Kebutuhan Data yaitu data yang dibutuhkan dari data  mahasiswa  FTI  UKSW  meliput  beberapa atribut  yaitu  Nama,  Progdi,  Jenjang,  Angkatan, Lulus,  IPK,  Jenis  Kelamin,  Daerah  Asal,  tahun Masuk  dan  Tahun  lulus  mahasiswa  dengan jumlah data 2.424 data mahasiswa.
Gambar 2. Tools Rapidminer
Gambar 3. Data dimasukan pada Software Rapidminer Gambar 4. Data Setelah Penggantian Type
Gambar 5. Proses Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pengumpulan  data  ini  memiliki  sumber  data:  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  adalah  data yang  dikumpulkan  langsung  oleh  peneliti  [7].  Data sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  melalui  tangan kedua  dan  data  yang  digunakan  peneliti  saat  ini merupakan  data  sekunder  dimana  diperoleh  dari database mahasiswa Universitas Kristen Satya Wacana terlebih khusus yang diambil adalah data mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Tahun Akademik 2014 – 2020 Tahun. Dalam pengumpulan data ini termasuk yang bersifat akademik dengan kelulusan mahasiswa. Dimana data tersebut mencari nilai probabilistik yang dijadikan  pola  dalam  membentuk  model  ID3  yang menunjukan atribut mana yang paling baik dan efektif dampaknya terhadap kelulusan. Dalam pengujian data pada  penelitian  ini  adalah  nim,  nama,  jenis  kelamin, asal daerah dan ipk setelah itu dilakukan integrasi data yang  akan  dijadikan  satu  tabel  sehingga  akan  terjadi transformasi  data  yang  akan  digabungkan  untuk proses dalam data mining.
Algoritma ID3 adalah metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dengan membentuk pohon keputusan yang dapat menentukan dan memprediksi pada  suatu  penelitian.  Entropy  adalah  ukuran seberapa  acak  isi sebuah kelas.  Entropy  bernilai  nol bila kelas isinya 100% homogen (sejenis semua) dan bernilai  1  bila  isi  kelas  sepenuhnya  acak  (tidak  ada yang sejenis) Entropy  sebagai ukuran seberapa acak suatu  kelompok  data  entropy  yang  semakin  rendah menunjukan bahwa kelompok data semakin homogen (berisi data yang sejenis berasal dari kelas yang sama), dan  nilai  entropy  nol  berarti  kelompok  data  sudah homogen sepenuhnya [8]. Sementara itu, nilai entropy 1  berarti  kelompok  data  berisi  data  acak  50-50. Contoh bila kelompok data jumlahnya sama banyak maka  entropynya  adalah  1.  Rumus  matematika Entropy sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛
𝑖=1 Keterangan: S
: Himpunan kasus A : Atribut N : Jumlah partisi S Pi : Proposi dari Si terhadap S
Metode yang dapat digunakan selain algoritma ID3 ada  algoritma  K-NN,  Naïve  Bayes,  Logistic Regression,  Neural  Network  dll.    ini  juga  menjadi metode  yang  sering  dipakai  dalam  mencari  akurasi dalam  model  klasifikasi  dengan  berbagai  prediksi. Sebagai  contoh  peneliti  akan  melakukan  penilaian akurasi  untuk  model  klasifikasi  yang  digunakan dengan  metode  K-NN,  Naïve  Bayes  dan  Logistic Regression  menggunakan  data  mahasiswa  FTI UKSW tahun kelulusan 2014-2020. Berikut ini adalah Tabel perbandingan performance algoritma
Tabel 1. Perbandingan Performance Algoritma Algoritma Accurarcy K-NN 91,05 % Naïve Bayes 58,99 % Logistic Regression 91,46%
Berdasarkan tabel 1 dapat dilihat nilai akurasi untuk metode klasifikasi yang menjadi nilai akurasi terbaik adalah Algoritma Logistic Regression yang memilik nilai akurasi tertinggi dengan nilai 91,46% lalu K-NN memilik nilai akurasi 91,05% sedangkan Naïve Bayes yang menjadi nilai akurasi terrendah yaitu 58,99%.
Tabel 2. Parameter Akurasi Pada Rapidminer
Nilai Akurasi (%) Hasil Prediksi 90-100 Sangat Baik 80-90 Baik 70-80 Sedang 60-70 Lemah 50-60 Sangat Lemah

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  menggunakan  data  ini.  Pertama  melakukan pengumpulan  data  dimana  data  ini  didapat  dengan namanya  data  sekunder.  Data  sekunder  yaitu  data yang diperoleh melalui tangan kedua ini dikarenakan data  yang  diperoleh  dari  database  mahasiswa Universitas Kristen Satya Wacana yang datanya yaitu data  mahasiswa  Universitas  Kristen  Satya  Wacana Fakultas  Teknologi  Informasi  Tahun  Akademik 2014,  2015  dan  2016  yang  telah  terkumpul  data sebanyak 1000 data mahasiswa.
Pada  dasarnya,  algoritma  ID  3  melakukan splitting (pemecahan)  data  ke  dalam  dua  kelompok berdasarkan  atribut-atribut  yang  ada  di  dalam  dua kelompok  berdasarkan  atribut-atribut  yang  ada didalam  data,  dengan  mengukur  suatu  angka  yang disebut  entropy  [9].  Proses splitting dilakukan bertingkat  dari  atas  ke  bawah,  menghasilkan kelompok data yang semakin kecil. Setiap kelompok data dibuat sedemikian rupa agar entropynya serendah mungkin.  Masing-masing  kelompok  data  masuk  ke kelompok masing-masing contoh mobil sedan semua masuk  kedalam  kelompok  sedan,  minibus  semua masuk ke dalam kelompok minibus [10].
Disetiap  tingkatan  yaitu  atribut  data  yang  ada,  diuji untuk mendapatkan entropy yang serendah mungkin. Semakin banyak tingkatan dalam decision tree, artinya pohon semakin “tinggi” dan proses splitting semakin kompleks,  model  akan  menjadi  lebih  fit.  Adapun begitu, untuk mencegah decision tree menjadi terlalu Panjang yang dapat mengakibatkan overfitting (model nampak  bagus  pada  saat  training  namun  tidak  bisa bekerja  baik  saat  dipakai  dengan  data  baru),  suatu proses  yang  disebut  pruning  (pemangkasan)  perlu dilakukan.  Cabang-cabang  yang  terlalu  Panjang dipangkas dan node-node ditingkat atas dijadikan leaf node [11].
Kemudian dari data awal yang berisi data total 1000 data  mahasiswa  namun  data  tersebut  semua  tidak semua  dipakai  atau  digunakan  hanya  beberapa  yang akan  dipilih  dan  atribut  [12]  juga  tidak  semua digunakan hal ini disebabkan karena beberapa tahapan dalam pengolahan data awal ( preparation data ) dimana untuk memperoleh data yang berkualitas dengan cara melakukan beberapa tahapan diantaranya:
1) Data  validation,  melakukan  identifikasi  dan menghapusan  data  yang  ganjil  (outlier/noise) dengan data yang tidak lengkap (missing value).
2) Data intergration and transformation. Melakukan dalam  meningkatkan  akurasi  yang  efisiensi  pada algoritma dan kemudian data tersebut ditransformasikan ke dalam software RapidMiner.
Sumber : Galih. 2019. Data Mining di Bidang Pendidikan untuk Analisa Prediksi Kinerja Mahasiswa dengan Komparasi 2 Model Klasifikasi pada STMIK Jabar
Tabel 3. Rekap Data Mahasiswa Lulus Tepat dan Terlambat Berdasarkan Angkatan dan Jenis Kelamin
Setelah melakukan tahap data preparation maka total data menjadi berkurang sehingga total data menjadi 983 record.
Tabel 4. Rekap Data Mahasiswa Lulus Tepat dan Terlambat Berdasarkan Angkatan dan Jenis Kelamin Setelah Melakukan Data Preparation .
Pada  pengolahan  data  ini  menggunakan  algoritma ID3 sehingga membutuhkan data training dan data testing untuk selanjutnya dilakukan perhitungan dari masing-masing atribut. Data training yang digunakan dalam  penelitian  sebanyak  686  dataset,  berasal  dari mahasiswa Angkatan tahun 2014 sampai tahun 2015. Data  testing  yang  digunakan  sebanyak  297  dataset berasal dari mahasiswa Angkatan tahun 2016 dimana data training dan data testing untuk pengolahan data dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Data Traning
Gambar 7. Data Testing
Saat pengklasifikasian data ini dengan menggunakan metode  ID3  ini  sangat  berpengaruh  dalam  proses prediksi  adalah  melihat  hubungan  antara  data  dan variable  input  dan  target,  karena  metode menggabungkan eksplorasi data dan pemodelan. Dari tabel 5 terlihat bahwa terdapat jumlah kasus sebanyak 983 kasus. mahasiswa yang lulus tepat waktu sebanyak 834 record dan sebanyak 149 record mahasiswa yang terlambat  lulus  maka  entropinya  adalah  sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛

## 𝑖=1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = (−834/983. Log2(834/983)) + (− 149/983. Log2(149/983))

## 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = 0,613772
Tabel 5. Rekap Hasil Perhitungan ID3 Tiap Atribut
Kategorial Angkata n Jenis kelamin Laki-laki Wanita Jumla h Tepa t Terlamb at Tepa t Terlamb at 2014 226 51 112 11 400 2015 173 30 88 9 300 2016 174 35 79 12 300 573 116 279 32 1000
Angkata n Jenis kelamin Laki-laki Wanita Jumla h Tepa t Terlamb at Tepa t Terlamb at 2014 223 49 110 7 389 2015 172 30 86 9 297 2016 171 35 79 12 297 566 114 275 28 983
1) Pengujian akurasi prediksi Algoritma  yang  dihasilkan  oleh  perhitungan menggunakan algoritma
ID3 di uji menggunakan  aplikasi  Rapidminer  adalah sebuah software dalam mengolah data salah satu bentuk  machine  learning  data  mining,  text mining dan predictive analytics . Berikut ini adalah Langkah-langkah  dalam  pengolahan  data menggunakan  ID3  pada  Software  Rapidminer [13].
2) Implementasi Pada Software Rapidminer. Pada rapidminer terdapat langkah-langkah untuk melakukan pengolahan data [14] menggunakan ID 3 pada software rapidminer:
a) Buka software Rapidminer. Lalu pilih Blank proses.
b) Klik Add Data dan pilih penyimpanan data yang  datanya  disimpan.  Dimana  data tersebut  di  simpan  pada  My  Computer dengan nama TRAINING. Setelah itu, kilik Next.
c) Setelah itu, Klik Next dan diubah type data termasuk  pada  kolom  provinsi  asal,  jenis kelamin  dan  kemudian  diberi  type  pada kolom  lama  studi  binominal  khususnya lama  studi  akan  menjadi  role  sehingga diberikan label.
d) Pada  Local  Repository  menjadi  tempat penyimpanan  data  yaitu  data  training  dan data  testing  yang  sudah  dibuat  setelah  itu klik Finish sehingga akan terlihat dijendela rapidminer.  Hal  ini  juga  sama  dilakukan untuk melihat hasilnya.
e) Pada  lembar  kerja  rapidmainer  lakukan drop panel untuk data training (data latih) dan  data  testing.  kemudian  pilih  dan lakukan drop apply model lalu lakukan hal yang  sama  pada  decision  Tree  begitu  juga pada    performance  kemudian  hubungkan atau  sambungkan  semua  panel  ke  kolom training  ada  algoritma  decision  tree  yang akan diterapkan kemudian pada kolom data testing  memiliki  Apply  Model  untuk menjalankan  model  algoritma  ID3  dan performance untuk mengukur performance dari model ID3 tersebut.
f) Hasil  uji  akurasi  akan  terlihat  pada  step terakhir  yaitu  dengan  melakukan  klik  run setelah semua sudah dihubungkan.

## Gambar 8. Panel Terhubung
Gambar 9. Hasil Uji Akurasi Menggunakan Rapidminer
Setelah  melakukan  tahapan  ini  hasil  akurasi  model decision  tree  menunjukan  bahwa  akurasi  sebesar 91,25%.  Artinya  model  klasifikasi  kelulusan akurasinya  mencapai  91,25%,  prediksi  terlambat sebesar 91,86% dan prediksi tepat sebesar 0,00%. Ini dinilai sangat tinggi dan efektif dalam hal kompleksitas dan jumlah datasetnya.
3) Rule  dalam  mengambil  Keputusan  dengan menggunakan  metode  Pohon  Keputusan (Decision Tree) Pohon  keputusan  yaitu  salah  satu  juga  metode klasifikasi dimana metode ini memrepresentasikan aturan untuk diinterprestasi oleh  manusia  [15].  Dalam  penelitian  ini, membangun pohon keputusan dilakukan dengan menggunakan  rapidminer  dapat  di  lihat  pada gambar 4 berikut ini. Decision Tree yang dihasilkan menampilkan  cukup  banyak  leaf sebagai atribut yang  digunakan  pada  data  kelulusan  mahasiswa [16].  Penjelasaan  mengenai  decision  tree kelulusan  mahasiswa  secara  rinci  dapat  dilihat pada description result berikut ini.
Gambar 10. decision tree kelulusan Mahasiswa
Gambar 11. Description Result
Pada gambar 8 dapat dilihat bahwa penjelasan hasil decision  tree dengan  atribut-atribut  seperti  IPK, Angkatan dan Progdi dapat dilhat bahwa mahasiswa yang lulus tepat waktu paling banyak terdapat pada progdi  Teknik  Informatika  dengan  lulus  tetap berjumlah  452  dan  yang  terlambat  berjumlah  36 maka  akan  semakin  kompleks  jika  memilik  banyak atribut  yang  digunakan decision  tree yang  dihasilkan juga semakin optimal.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  yang  diperboleh  dari  tentang  Analisis Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  FTI  UKSW  Tepat Waktu  Menggunakan  Metode Data  Mining  Decision Tree yaitu:  Data  training  yang  digunakan  dalam penelitian  sebanyak  686  dataset,  berasal  dari mahasiswa Angkatan tahun 2014 sampai tahun 2015. Data  testing  yang  digunakan  sebanyak  297  dataset berasal dari mahasiswa Angkatan tahun 2016. Atribut yang  digunakan  adalah  nama,  progdi,  jenjang, angkatan, lulus, ipk, jenis kelamin, daerah asal, tahun masuk  dan  tahun  lulus  mahasiswa.  Hasil  pengujian 983  sampel  data  menggunakan  algoritma  decision
tree menunjukkan akurasi kecocokan sebesar 91,25% yang  sangat  efektif  untuk  prediksi  kelulusan mahasiswa. Model yang dilakukan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa berhasil menggunakan algoritma Decision tree . Adapun saran-saran yang dapat diberikan adalah:  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan  data  yang  lebih  besar  dan menggabungkan  dengan  algoritma  lain  untuk mencapai  akurasi  yang  lebih  baik  dan  dapat melakukan  pengembangan  atau  membuat  aplikasi prediksi dengan menggunakan metode yang berbeda dan platform yang berbeda.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Mashlahah, S., 2013. Prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan  metode  decision  tree  dengan  penerapan algoritma C4. 5 (Doctoral dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim).
[2] Thaniket, R., Kusrini, K. and Luthf, E.T., 2020. Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine. Jurnal FATEKSA: Jurnal Teknologi dan Rekayasa , 5 (2), pp.20-29.
[3] Rohman, A., 2015. Model Algoritma K-Nearest Neighbor  (K-Nn)  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa. Neo Teknika , 1 (1).
[4] Setiyani,  L.,  Wahidin,  M.,  Awaludin,  D.  and Purwani,  S.,  2020.  Analisis  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data  Mining  Naïve  Bayes:  Systematic Review. Faktor Exacta , 13 (1), pp.35-43.
[5] Kadhim,  Q.K.,  2017.  Classification  of  human skin  diseases  using  data  mining. International Journal  of  Advanced  Engineering  Research  and Science , 4 (1), p.237008.
[6] Van  Truong,  N.,  Thai,  D.T.M.  and  Le  Bich Lien,  N.T.T.,  2017.  Improving  Performance Benchmark of Decision Tree Classifications for E-mail Spam Filtering. seed , 1 (100), p.20.
[7] Bisri, A. and Wahono, R.S., 2015. Penerapan Adaboost untuk penyelesaian ketidakseimbangan  kelas  pada  Penentuan kelulusan mahasiswa dengan metode Decision
Tree. Journal of Intelligent Systems , 1 (1), pp.27-32.
[8] Kristanto,  O.,  2014.  Penerapan  algoritma klasifikasi data mining ID3 untuk menentukan penjurusan siswa SMAN 6 Semarang. Universitas Dian Nuswantoro, Semarang . [9] Tyasti, A.E., Ispriyanti, D. and Hoyyi, A., 2015. Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  (Id3) Untuk  Mengidentifikasi  Data  Rekam  Medis (Studi  Kasus  Penyakit  Diabetes  Mellitus  Di Balai  Kesehatan  Kementerian  Perindustrian, Jakarta). Jurnal Gaussian , 4 (2), pp.237-246.
[10] Wang,  Y.  and  Priestley,  J.L.,  2017.  Binary classification on past due of service accounts using logistic regression and decision tree. Grey Lit. from PhD Candidates , vol. 4, 2017.
[11] Romadhona, A., Suprapedi, S. and Himawan, H., 2017. Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Berdasarkan Usia, Jenis Kelamin, Dan Indeks  Prestasi  Menggunakan  Algoritma Decision Tree. Jurnal Cyberku , 13 (1), pp.8-8.
[12] Salmu, S. and Solichin, A., 2017, April. Prediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Naïve  Bayes:  Studi  Kasus  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. In Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu (Vol. 22).
[13] Bukhori,  A.  and  Pratiwi,  N.,  2018.
Implementasi  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma ID3 dan C4. 5 untuk
Mengklasifikasikan  Partisipasi  Perempuan Nikah  dalam  Kegiatan  Ekonomi  Rumah Tangga  di  DIY. Jurnal  Statistika  Industri  dan Komputasi , 3 (02), pp.22-32.
[14] Wu, X., Kumar, V., Ross Quinlan, J., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G.J., Ng, A., Liu, B., Yu, P.S. and Zhou, Z.H., 2008. Top 10 algorithms  in  data  mining. Knowledge  and information systems , 14 , pp.1-37.
[15] Maimon,  O.Z.  and  Rokach,  L.,  2014. Data mining with decision trees: theory and applications (Vol. 81). World scientific.
[16] Andie,  A.,  2016.  Penerapan  Decision  Tree Untuk Menganalisis Kemungkinan Pengunduran Diri Calon Mahasiswa Baru. Technologia: Jurnal Ilmiah , 7 (1).