## Perbandingan 4 Algoritma Berbasis Particle Swarm Optimization (pso) Untuk  Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa

## Moh. Zainuddin
Program Studi Informatika, STMIK ASIA, Malang mzein.asia@gmail.com
ABSTRAK. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mencari algoritma terbaik dalam membuat prediksi kelulusan siswa dari  4  algoritma: Algoritma  Naive  Bayes,  Decision  Tree  (C4.5), k-Nearest  Neighbor ( k-NN),  Neural  Network berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai referensi untuk membuat kebijakan dan tindakan bidang akademik (BAAK) dalam mengurangi mahasiswa yang lulus terlambat dan tidak lulus. Hasil menunjukkan Algoritma k-Nearest Neighbor ( k- NN) berbasis PSO pada k-optimum=19 mempunyai performa terbaik dari 4 algoritma yang ada, dengan nilai Accuracy = 74,08% dan  nilai Area  Under the  Curve (AUC) =  0,788. Penambahan  fitur Particle  Swarm  Optimization  (PSO) selalu meningkatkan  nilai  akurasi,  dimana  peningkatan  nilai  akurasi  tertinggi  terletak  pada Algoritma  Decision  Tree  (C4.5) sebesar 5,21%, terendah pada Algoritma Naive Bayes sebesar 2,13% .
Kata  kunci: A lgoritma Naive  Bayes,  Decision  Tree  (C4.5),  k-Nearest  Neighbor ( k-NN),  Neural  Network,  Particle Swarm Optimization (PSO), Accuracy, Area Under the Curve (AUC).
ABSTRACT. The purpose of this study was to find the best algorithm in making predictions of students' graduation from 4 algorithms: Naive Bayes Algorithm, Decision Tree (C4.5), k-Nearest Neighbor (kNN), Neural Network based Particle Swarm  Optimization  (PSO)  as  references  to  make  policies  and  academic  acts  (BAAK)  in  reducing  students  who graduated late and did not pass. The results show that PSO-k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm based on k-optimum = 19 has the  best  performance  of 4  algorithms,  with  Accuracy =  74,08% and  Area  Under the  Curve  (AUC) = 0,788.  The addition  of  the  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  feature  always  increases  the  accuracy  value,  where  the  highest accuracy value lies in the Decision Tree Algorithm (C4.5) of 5.21%, the lowest on the Naive Bayes Algorithm of 2.13%.
Keywords: Naive  Bayes  Algorithm,  Decision  Tree  (C4.5),  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),  Neural  Network,  Particle  Swarm Optimization (PSO), Accuracy, Area Under the Curve (AUC).

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  suatu  aktivitas  sosial  yang  memungkinkan  masyarakat  tetap  ada  dan  berkembang (Prabowo,  2012) .  Jenjang  pendidikan  perguruan  tinggi  menjadi  salah  satu  persyaratan  dasar  dalam  mencari pekerjaan, dimana perguruan tinggi akan mempersiapkan calon-calon sarjana yang berkualitas  dan mempunyai keterampilan  dibidangnya.  Pencapaian  gelar  kesarjanaan  tersebut  membutuhkan  waktu  normal  selama  3,5 sampai  4,5  tahun,  akan  tetapi  dalam  praktiknya  banyak  mahasiswa  tidak  selalu  dapat  menuntaskan  studinya selama waktu normal yang telah ditentukan. Banyak faktor yang menyebabkan ketidaktepatan waktu kelulusan mahasiswa tersebut, faktor-faktor tersebut dapat bersumber dari faktor internal dan faktor eksternal.
Kelulusan  tepat  waktu  bagi mahasiswa menjadi  salah  satu butir  akreditasi  pada  sebuah  perguruan tinggi. Adanya  informasi  kelulusan tepat  waktu  tentu  akan menjadikan  suatu  pengambilan  keputusan  yang  tepat  bagi manajemen  Perguruan  Tinggi  dalam  mengambil  langkah  berikutnya.  Selama  ini  STMIK  ASIA  MALANG belum memiliki pola–pola prediksi kelulusan tepat waktu sebagai acuan untuk memprediksi jumlah lulus tepat waktu. Prediksi kelulusan tepat waktu yang dilakukan saat ini hanya berdasarkan ramalan dari data IPK (Indeks Prestasi  Komulatif)  dan  IMK  (Indeks  Mutualisme  Komulatif)  semester  sebelumnya.  Prediksi  hampir  sama dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  hanya  saja  prediksi  digunakan  untuk  menduga  nilai-nilai  tertentu  yang  akan terjadi dimasa mendatang (Prabowo, 2012) Sementara itu STMIK ASIA MALANG mempunyai data SIS ( Student Information Services ) yang selama ini  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal  adalah  hal  yang  sangat  disayangkan  jika dataset yang  begitu  besar tidak dimanfaatkan untuk digali informasi apa yang terdapat di dalamnya. Selain itu, selama ini ada anggapan dari  Pembantu  Ketua  1  (Bidang  Akademik)  STMIK  ASIA  MALANG  bahwa  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan tepat waktu cukup dengan melihat data IPK dan IMK sebelumnya. Permasalahan yang lebih penting atau segera diantisipasi adalah adanya suara dari para mahasiswa yang mengatakan kepada adik kelas di sekolah masing-masing  bahwa  jangan  kuliah  di  STMIK  ASIA  Malang  karena  kelulusannya  sangat  sulit.  Ini  sangat
membahayakan bagi Perguruan Tinggi, karena bisa berakibat banyak calon mahasiswa yang tidak mau kuliah di STMIK ASIA Malang, berakibat fatal  hilangnya pendapatan bagi  lembaga. Berangkat  dar permasalahan di atas maka dilakukanlah penelitian ini yaitu untuk melakukan data mining terhadap dataset SIS ( Student Information Services ) sehingga didapatkan informasi mengenai kelulusan tepat waktu dari mahasiswa STMIK ASIA MALANG.
STMIK ASIA MALANG merupakan salah satu organisasi pendidikan yang bergerak dibidang multimedia dan teknologi. Informasi tingkat kelulusan dari mahasiswa sangat penting untuk meningkatkan pelayanan yang dapat  membuat  mahasiswa  nyaman  dan  bisa  lulus  tepat  waktu.  Penggunaan  data  mining  dapat  digunakan sebagai  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  lebih  lanjut  tentang  faktor  yang  mempengaruhi  kelulusan khususnya faktor dalam data induk mahasiswa (Nuqson, 2010) .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Penelitian Terkait
Tabel  1  di  bawah  ini  menjelaskan  secara  ringkas  dari  beberapa  penelitian  yang  ada  sebelumnya:
Tabel 1 Perbandingan Hasil Penelitian N O PENELITI BIDANG
KAJIAN
METODE & JUMLAH ATRIBUT HASIL 1. 1. Raheela Asif,
2. Agathe Merceron,
3. Mahmood K. Pathan
Prediksi Kinerja Bidang Akademik - Algoritma: 1. Decision Tree 2. Naive Bayes 3. Neural Network - Jumlah Atribut:16 Akurasi terbaik sebesar 83,65% pada Dataset II diperoleh dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes . 2. Ade Ricky Rozzaqi Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa - Algoritma : 1. Naïve  Bayes 2. Algoritma Information Gain dan Naive Bayes - Jumlah Atribut:15 Nilai akurasi tertinggi dengan  metode  yang menggabungkan antara Algoritma Naïve Bayes dan Fitur Selection Information Gain. 3 1. David Hartanto Kamagi 2. Seng Hansun Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa - Algoritma: C4.5 - Jumlah Atribut: 6 Aplikasi desktop berhasil memprediksi kelulusan  mahasiswa dengan presentase 87.5% dari enam puluh  data  training dan empat puluh data testing. 4 1. Mutiara Ayu
Banjarsari
2. H.Irwan Budiman 3. Andi Farmadi Prediksi  Kelulusan  Tepat Waktu Mahasiswa. - Algoritma : K - Nearest Neighbor - Jumlah Atribut: 6 Nilai k-Optimal adalah k=5, dengan tingkat akurasi sebesar 80,00%. 5 Lillyan Hadjaratie Prediksi Dan Pemetaan Kelulusan Mahasiswa - Algoritma: 1. Decision Tree (C4.5) 2. Artificial Neural Network 3. K-Nearest Neighbour - Jumlah Atribut: 8 Hasil  klasifikasi  data mahasiswa  aktif  dan lulusan dapat diperoleh dengan menggunakan 3 metode tersebut. 6. 1. Nursalim, Klasifikasi Bidang Kerja - Algoritma: Algoritma data
2. Suprapedi, 3. H. Himawan Lulusan K-Nearest Neighbor (K-NN) - Jumlah Atribut: 12 mining K-Nearest Neighbor memiliki kinerja  terbaik  untuk klasifikasi bidang kerja  lulusan  dengan nilai  accuracy  yaitu 83,33% dan  nilai Area Under The Curve  (AUC) adalah 90% 7 1. C. Anuradha 2. T.Velmurugan Prediksi Kinerja Mahasiswa - Algoritma: 1. C4.5 (J48)
2. Naive Bayes
3. K-NN - Jumlah Atribut: 19 Tingkat prediksi yang tidak  seragam  antara algoritma. Kisaran prediksi bervariasi 61% - 75%. 8 1. Muhamad Hanief
Meinanda
2. Metri Annisa
3. Narendi Muhandri
4. Kadarsyah Suryadi Prediksi Masa Studi Sarjana - Algoritma: Neural Network - Jumlah Atribut:5 Artificial Neural Network dengan arsitektur Multilayer Perceptron merupakan model terbaik untuk prediksi masa studi. 9 Khoirul Mu’aris Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Algoritma : 1. C4.5 2. C4.5 dg PSO Jumlah Atribut: 8 Algoritma C4.5 berbasis PSO terbukti dapat  meningkatkan nilai akurasi dan AUC.
Pada  tabel  di  atas  rata-rata  hanya  menjelaskan  tentang  prediksi  kelulusaan  mahasiswa  dengan menggunakan salah satu algoritma dengan atau tanpa menggunakan fitur seleksi. Pada point 5, 3 algoritma yang diterapkan  hanya  menceritakan  kalau  3  metode  tersebut  dapat  menghasilkan  klasifikasi  data  mahasiswa  aktif dan lulusan. Pada point 7, 3 algoritma yang diterapkan hanya menceritakan kalau 3 metode tersebut mempunyai tingkat  prediksi  yang  tidak  seragam  antar  algoritma.  Sehingga  belum  pernah  diketahui  sebenarnya  algoritma mana  yang  terbaik  dari  beberapa  algoritma  yang  ada,  khususnya  tentang  prediksi  kelulusan  mahasiswa.  Dari beberapa  jurnal  (±35)  yang  dibaca  penulis  banyak  sekali  peneliti  sebelumnya  menggunakan Algoritma  Naive Bayes sebagai urutan pertama, Algoritma Decision Tree (C4.5) sebagai urutan kedua disusul Algoritma K-NN sebagai  urutan  ketiga  serta Algoritma  Neural  Network sebagai  urutan  terakhir  dalam  melakukan  penelitian prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa. Hal tersebut diatas yang menjadi alasan untuk melakukan penelitian guna  mencari  mana  diantara  4  jenis  algoritma  tersebut  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  dan  AUC  terbaik. Selanjutnya  ditambahkan  fitur  seleksi Particle  Swarm  Optimization  (PSO) untuk  diterapkan  pada  4  algoritma guna mengetahui kenaikan akurasi dan AUC, serta ingin mengetahui algoritma mana yang terbaik. Metodologi atau tahapan penelitian diperlukan sebagai kerangka dan panduan proses penelitian, sehingga rangkaian  proses  penelitian  dapat  dilakukan  secara  terarah,  teratur  dan  sistematis.  Berikut  metode  yang diusulkan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Metode Yang Diusulkan

## 2.2   Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Alumni  Mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Komputer STMIK ASIA MALANG mulai Angkatan 2007 sampai 2011 sebanyak 1.064 record yang diambil dari BAAK. Dari data tersebut hanya data dari Lulusan SLTA saja sebanyak 845 yang digunakan penelitian dengan alasan kuliahnya  mulai  dari  semester  1  (0  sks).  Sedangkan  data  transfer  dari  D1/D2/D3  tidak  dimasukkan  dengan alasan sudah ada beberapa SKS yang sudah ditempuh di Perguruan Tinggi sebelumnya.

## 2.3   Preprocessing Data
Ada  12  atribut  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  poin  1  sampai  11  sebagai  variabel  penentu  prediksi kelulusan  dan  poin  12  sebagai  target  atau  atribut  tujuan  yaitu  kelulusan  tepat  waktu,  seperti  tercantum  pada Tabel 2 dibawah ini:
+ PREPROCESSING DATA PSO - Naive Bayes
- Decision Tree (C4.5)
- K-NN - Neural Network + NON PSO - Naive Bayes - Decision Tree (C4.5)
- K-NN - Neural Network D A T A S E T HASIL TERBAIK FASE EVALUASI

## DATA TRAINING & DATA TESTING
D.Training  : 2007-2010 ; 2007-2011
D. Testing   :  2011
D.Training : 2007-2009 ; 2007-2011
D. Testing : 2010-2011
1. Kurva ROC 2. Confusion Matrik

## Tabel 2 Attribut Dan Prediksi Kelulusan Tepat Waktu
Untuk  selanjutnya  dilakukan  teknik preprocessing agar  kualitas  data  yang  diperoleh  lebih  baik  dengan cara:
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  Dicretization ,  dalam  data training yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  seleksi  atribut prediksi kelulusan dengan mengikuti aturan sebagai berikut:
a.   Jika Lama Studi  3,5 - 4,5 tahun, dikatakan Lulus Tepat Waktu
b.   Jika Lama Studi  4,5 tahun, dikatakan Lulus Tidak Tepat Waktu

## 2.4 Modeling Phase (Fase Pemodelan)
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  pemrosesan  data  training  yang  diklasifikasikan  oleh  model  untuk menghasilkan nilai akurasi dan AUC yang tertinggi. Pada fase ini akan dilakukan tahapan-tahapan: 1. Menghitung nilai akurasi dan AUC dari masing-masing algoritma ( Naïve Bayes, Decision Tree (C4.5), k-NN dan Neural Network) , dan dicari algoritma mana yang menghasilkan nilai akurasi dan AUC tertinggi. 2. Menghitung nilai akurasi dan AUC dari masing-masing algoritma ( Naïve Bayes, Decision Tree (C4.5), k-NN dan  Neural  Network) setelah penambahan fitur  seleksi Particle  Swarm  Optimization  (PSO) ,  dan  dicari algoritma mana yang menghasilkan nilai akurasi dan AUC tertinggi.

## 2.5 Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
Pada fase ini dilakukan pengujian terhadap algoritma berbasis PSO terbaik dengan membagi jumlah data training dan data testing sebagai berikut:
1. Data Training (Mahasiswa Angkatan 2007-2010) dan Data Testing (Mahasiswa Angkatan 2011).
2. Data Training (Mahasiswa Angkatan 2007-2011) dan Data Testing (Mahasiswa Angkatan 2011).
3. Data Training (Mahasiswa Angkatan 2007-2009) dan Data Testing (Mahasiswa Angkatan 2010-2011).
4. Data Training (Mahasiswa Angkatan 2007-2011) dan Data Testing (Mahasiswa Angkatan 2010-2011).
Dari 4 pengujian data training dan testing di atas dipilih yang mempunyai nilai akurasi atau AUC tertinggi untuk selanjutnya ditentukan sebagai model.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengolahan Data Awal
Pada tahap pengumpulan dataset yang digunakan pada penelitian ini berasal dari data Alumni Mahasiswa Jurusan Teknik  Informatika dan  Sistem  Komputer  Angkatan  2007–2011  STMIK  ASIA  Malang  sebanyak  845 dari  lulusan  SLTA  murni  dengan  19  atribut.  Data  asal  tersebut  dilakukan  preprocessing  dengan  mengisi  data yang kosong (Indek Prestasi Semester 1 sampai 7) akibat tidak aktif kuliah (cuti kuliah) atau tidak kuliah selama semester itu dan hanya membayar SPP saja, sehingga datanya blank (kosong). Data yang kosong tersebut diisi dengan nilai minimal  dari masing-masing  atribut  yang  sama. Tabel  3 merupakan deskripsi  dan pemetaan  dari dataset Alumni STMIK ASIA Malang Angkatan 2007-2011.

## Tabel 3 Dataset Alumni STMIK ASIA Malang Angkatan 2007-2011
Dataset di atas merupakan data awal yang belum dipilih atribut, selanjutnya dilakukan pemilihan atribut-atribut yang  diperlukan,  khusus  untuk  pengisian  kolom  atribut  tujuan  (prediksi  kelulusan),  digunakan  acuan  sebagai berikut:
a. Jika Lama Studi  3,5 - 4,5 tahun, dikatakan Lulus Tepat Waktu b.  Jika Lama Studi  4,5 tahun, dikatakan Lulus Tidak Tepat Waktu, akhirnya diperoleh dataset baru seperti pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Alasan  digunakan  kategori  Lama  Studi    3,5  -  4,5  tahun  dinyatakan  sebagai  Lulus  Tepat  Waktu  adalah sebagai berikut. Berdasarkan Permenristekdikti no 44 tahun 2015 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi Pasal  16d:  paling  lama  7  (tujuh)  tahun  akademik  untuk  program  sarjana,  program  diploma  empat/sarjana terapan, dengan  beban  belajar mahasiswa  paling  sedikit 144  (seratus  empat  puluh  empat)  sks.  Informasi  yang diperoleh dari Pembantu Ketua 1 Bidang Akademik Perti ASIA Malang, mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika mahasiswa mampu menempuh  lama  studi   3,5  sampai 4  tahun  untuk  STIE  ASIA  dan  4  sampai  4,5  tahun untuk  STMIK  ASIA.    Alasan  lain,  rata-rata  jumlah  Total  SKS  yang  ditempuh  di  STMIK  ASIA  Malang sebanyak  153  SKS,  secara  perhitungan  normal  maka  membutuhkan  waktu  kuliah  8  Semester  (4  tahun)  untuk menyelesaikan perkuliahan teori saja jika per semester mengambil 20 SKS (rata-rata yang diambil mahasiswa), sehingga  ada  waktu  sisa  selama  1  semester  untuk  menyesesaikan  Tugas  Akhir  (Skripsi).  Dari  data  yang  ada diperoleh  informasi  tambahan,  rata-rata  mahasiswa  STMIK  ASIA  Malang    lulus  selama  kurang  lebih  4,74 tahun.
Khusus  untuk  analisa  Algoritma  Neural  Network,  data  di  atas  dirubah  menjadi  data  seperti  Tabel  6  di bawah ini dengan mengikuti aturan sebagai berikut:
a. Untuk Jenis Kelamin (JK),
- Laki-laki diberi kode 1     (653 mahasiswa)
- Perempuan diberi kode 2  (192 mahasiswa)
b. Untuk Status Pekerjaan,
- Belum Kerja diberi kode 1 (779 mahasiswa)
- Sudah Kerja diberi kode 2 (66 mahasiswa)
c. Untuk Status Pernikahan
- Belum Nikah diberi kode 1 (833 mahasiswa)
- Sudah Nikah diberi kode 2
(12 mahasiswa)
Tabel 4 Dataset Untuk Analisa Algoritma Naive Bayes, C4.5, k-NN

## Tabel 5 Dataset Untuk Analisa Algoritma NN

## 3.2  EKSPERIMEN DAN PENGUJIAN MODEL

## 3.2.1  Perhitungan 4 Algoritma Non Berbasis PSO
Dari 4 Algoritma Berbasis Non PSO diketahui bahwa Algoritma k-Nearest Neighbor (k=15) menghasilkan pengujian terbaik dengan nilai accuracy 69,81% dan Area Under the Curve (AUC) 0,764 , seperti terlihat pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6.  Rekapitulasi Hasil Pengujian 4 Algoritma Non PSO Jenis Pengujian Naive Bayes Decision Tree (C4.5) k-NN (k=15) Neural Network Accuracy 63,79 % 64,02 % 69,81 % 67,44 % Precision 58,18 % 61,64 % 68,09 % 66,55 % Recall 81,22 % 62,16 % 66,97 % 63,22 % AUC 0,736 0,633 0,764 0,745

## 3.2.2  Perhitungan 4 Algoritma Berbasis PSO
Perhitungan  dengan menggunakan Algoritma  Naive  Bayes Berbasis PSO diperoleh nilai  akurasi  sebesar 65,92% dan nilai AUC sebesar 0,721, juga diperoleh informasi seperti pada Gambar 2 sampai 4 di bawah ini.
Gambar 2 Grafik Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Jenis Kelamin
Dari Gambar 2 di atas dapat dijelaskan, bahwa untuk jenis kelamin laki-laki, jumlah lulus tepat waktu lebih sedikit  dibanding  lulus  tidak  tepat  waktu.  Untuk  jenis  kelamin  perempuan,  jumlah  lulus  tepat  waktu  lebih banyak daripada lulus tidak tepat waktu.

## Gambar 3 Grafik Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Status Kerja
Dari  Gambar  3  di  atas  dapat  dijelaskan,  bahwa  untuk  status  belum kerja,  jumlah  lulus  tepat  waktu lebih banyak  dibanding  lulus  tidak  tepat  waktu.  Untuk  status  sudah  kerja,  jumlah  lulus  tepat  waktu  lebih  sedikit daripada lulus tidak tepat waktu.

## Gambar 4 Grafik Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Status Nikah
Dari  Gambar 4  di  atas  dapat  dijelaskan,  bahwa  untuk  status  belum nikah,  jumlah lulus tepat  waktu  lebih banyak  dibanding  lulus  tidak  tepat  waktu.  Untuk  status  sudah  nikah,  jumlah  lulus  tepat  waktu  lebih  sedikit daripada lulus tidak tepat waktu.
Perhitungan dengan menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) Berbasis PSO diperoleh nilai akurasi tertinggi  sebesar 69,23% dan  nilai  AUC  sebesar 0,687 .  Rule  Algoritma  klasifikasi Decision  Tree  (C4.5) berbasis PSO , bisa dipelajari dari Gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5 Pohon Keputusan Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 + PSO
Dari Gambar 5 di atas dapat diuraikan: jika Indeks Prestasi Semester (IPS) 5  3,065 maka akan lulus tepat waktu, jika IPS 5 ≤ 3,065 akan dilihat IPS 6, jika ≤ 3,285 maka lulus tidak tepat waktu, jika IPS 6  3,285 akan dilihat  IPS 1,  jika  3,530 maka lulus  tidak  tepat  waktu,  jika  IPS 1  ≤  3,530, akan  dilihat  IPS 2,  jika  2,565, maka lulus tepat waktu, jika IPS 2 ≤ 2,565, maka lulus tidak tepat waktu.
Perhitungan dengan menggunakan Algoritma k-NN Berbasis PSO diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 74,08% dan nilai AUC sebesar 0,788 pada nilai k-Optimal=19. Perhitungan  dengan  menggunakan Algoritma  Neural  Network  Berbasis  PSO diperoleh  nilai  akurasi tertinggi  sebesar 72,79% dan  nilai AUC=0,780 pada Training  Cycles 100,  dengan  menghasilkan  arsitektur Neural Network seperti pada Gambar 6 di bawah ini:
Gambar 6 Arsitektur Neural Network Berbasis PSO
Dari  4 Algoritma  Berbasis  PSO akhirnya  diperoleh  data  rekapitulasi  hasil  pengujian  seperti  Tabel  7, dimana Algoritma  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  Berbasis  PSO menghasilkan  pengujian  terbaik  dengan  nilai accuracy 74,08% dan Area Under the Curve (AUC) = 0,788, seperti terlihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 7 Rekapitulasi Hasil Pengujian 4 Algoritma Berbasis PSO

## 3.3  Pembahasan

## 3.3.1  Peningkatan Nilai Akurasi
Berdasarkan Tabel 6 dan Tabel 7, akhirnya diperoleh hitungan peningkatan nilai akurasi seperti pada Tabel 8.

## Tabel 8 Peningkatan Nilai Akurasi
Untuk  lebih  mempermudah  pembacaan  kenaikan  nilai  akurasi,  berikut  ini  tampilan  grafik  peningkatan  nilai akurasi dari Tabel 8 di atas:

## Gambar 7 Grafik Kenaikan Nilai Akurasi
Dari grafik Gambar 7 di atas, diketahui urutan kenaikan nilai akurasi dari terendah menuju tertinggi adalah Algoritma Naive Bayes, k-NN, Neural Network (NN) dan Decision Tree (C4.5).

## 3.3.2  Penentuan Algoritma Terbaik
Rekapitulasi hasil pengujian dari 4 Algoritma berbasis PSO dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini:
Tabel 9. Rekapitulasi Hasil Pengujian 4 Algoritma + PSO
Dari  Tabel  9  di  atas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Algoritma  k-NN  Berbasis  PSO  menghasilkan pengujian terbaik dengan nilai accuracy tertinggi sebesar 74,08% (pada k-optimum=19) dan nilai Area Under the  Curve  (AUC) =0,788 .  Untuk lebih mempermudah  pembacaan  data di  atas,  berikut ini tampilan  grafik nilai accuracy dan AUC dari Tabel 9:

## Gambar 8 Grafik Nilai Akurasi Dan AUC
Dari  grafik  Gambar  8  di  atas,  diketahui  urutan  nilai  akurasi  dari  terendah  menuju  tertinggi  adalah Algoritma Naive Bayes, Decision Tree (C4.5), Neural Network dan k-NN.
Untuk  mengetahui  pembobotan  masing-masing  atribut,  maka  diterapkan  pada Algoritma  k-NN+  PSO (k=19) sebagai  algoritma  yang  memberikan  nilai  akurasi  terbaik.  Tabel  11  menunjukkan  nilai  pembobotan masing-masing atribut, dimana atribut: Umur, IPS 3, IPS 5 dan Status Pernikahan tidak memberikan kontribusi yang  nyata  terhadap  kelulusan  tepat  waktu.  Atribut:  Jenis  Kelamin,  IPS  1,    IPS  2,    IPS  6,  IPS  7  dan  Status Pekerjaan  memberikan  kontribusi  yang  nyata  terhadap  kelulusan  tepat  waktu.  Untuk  atribut  IPS  4  tetap memberikan kontribusi terhadap kelulusan tepat waktu meskipun hanya sebesar 0,682 .
Tabel 10. Pembobotan Atribut Algoritma k-NN + PSO Atribut Pembobotan JK (Jenis Kelamin) 1 Umur 0 IP Semester 1 1 IP Semester 2 1 IP Semester 3 0 IP Semester 4 0,682 IP Semester 5 0 IP Semester 6 1 IP Semester 7 1 Status Pekerjaan 1 Status Pernikahan 0

## 3.3.3  Confusion Matrix
Penilaian  kinerja  klasifikasi  A lgoritma  k-NN Berbasis  Particle  Swarm  Optimization(PSO) menggunakan data  privat  STMIK  ASIA  Malang  yang  terdiri  dari  845  record  seperti  pada  Tabel  11.  Dimana  sebanyak  277 record sesuai prediksi true (tepat waktu) sedangkan 102 record tidak sesuai dengan prediksi true (tepat waktu) . Untuk  kelompok “tidak  tepat  waktu” terdapat  349 record yang  sesuai  dengan  hasil  prediksi  dan  117 record yang tidak sesuai dengan hasil prediksi.
Tabel 11. Confusion Matrix

## 3.3.4  Kurva ROC
Gambar  9  merupakan  kurva Receiver  Operating  Characteristic  (ROC) yang  digunakan  untuk memvisualisasikan kinerja Algoritma k-NN pada Particle Swarm Optimization (PSO) . Grafik Area Under Curve (AUC) dibawah  ini  adalah  bagian  dari  daerah  unit  persegi  yang  nilainya  antara  0  hingga  1,00.  Pada  gambar, garis  vertikal  adalah true  positives dan garis horizontal merupakan false  positives .  Sedangkan  grafik  berwarna merah merupakan kurva ROC dan grafik berwarna biru adalah kurva ambang (thresholds) . Diperoleh nilai AUC sebesar  0,788,  untuk  kategori  akurasi  yaitu  klasifikasi  cukup  atau fair  classification untuk Algoritma  k-NN berbasis Particle Swarm Optimization pada dataset Kelulusan Mahasiswa STMIK ASIA Malang.
Gambar 9 Kurva Receiver Operating Characteristic

## 4.  KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis menggunakan Confusion Matrix dan ROC Curve dapat disimpulkan bahwa Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis PSO memiliki kinerja terbaik untuk klasifikasi bidang kerja lulusan dengan nilai Accuracy yaitu 74,08% dan  nilai Area  Under  The  Curve  (AUC) = 0,788.  P enambahan  fitur PSO selalu meningkatkan nilai akurasi, dimana peningkatan nilai akurasi  tertinggi terletak  pada Algoritma  Decision  Tree (C4.5) sebesar 5,21%, terendah pada Algoritma Naive Bayes sebesar 2,13% .
Berkaitan  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dicoba  dengan  penambahan  kuantitas  (jumlah  dataset) dan  kualitas  (jumlah  atribut)  yang akan digunakan  untuk  klasifikasi  data  mining  serta  dapat  pula  ditambahkan beberapa model klasifikasi yang baru misalnya ID3 , Support Vector Machine untuk diuji coba untuk mengetahui tingkat accuracy dan Area Under the Curve (AUC) untuk klasifikasi bidang kerja lulusan mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Anuradha,C.,  T.Velmurugan.  (July  2015). A  Comparative  Analysis  on  the  Evaluation  of  Classification Algorithms in the Prediction of Students Performance. Indian Journal of Science and Technology , Vol 8(15), DOI: 10.17485/ijst/2015/v8i15/74555, ISSN (Print) : 0974-6846. ISSN (Online) : 0974-5645,.
Asif R., Agathe M., Mahmood KP. (2015). Predicting Student Academic Performance at Degree Level: A Case Study.  I.J.  Intelligent  Systems  and  Applications, 01,  49-61.  Published  Online  December  2014  in  MECS (http://www.mecs-press.org/). DOI: 10.5815/ijisa.2015.01.05.
Ayu, Mutiara B.,H.Irwan Budiman and Andi Farmadi. (September 2015). Penerapan K-Optimal Pada Algoritma k-NN  untuk  Prediksi  Kelulusan Tepat  Waktu  Mahasiswa  Program  Studi  Ilmu  Komputer  FMIPA  UNLAM Berdasarkan  IP  Sampai  Dengan  Semester  4.  Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK)  ISSN:  2406-7857. Volume 02, No.02.
Handjaratie,Lillyan.  (2015). Prediction  And  Data  Mapping  of  Students  Of  Engineering  Faculty ,  Universitas Negeri Gorontalo Using Data Mining.
Hanief  Muhamad  M.,  Metri  Annisa,  Narendi  Muhandri  and  Kadarsyah  Suryadi.  (2009).  Prediksi  Masa  Studi Sarjana Dengan Artificial Neural Network. Internetworking Indonesia Journal. Vol.1/No.2.
Hartanto,David  H.,Seng  Hansun.  (Juni  2014).  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. ULTIMATICS, Vol. VI, No. 1 | ISSN 2085-4552.
Mu’aris  Khoirul.  (2015).  Komparasi  Pemodelan  Data  Menggunakan  C4.5  Dan  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm Optimization Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa.
Nursalim, Suprapedi and H.Himawan. (April 2014). Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi Informasi, ISSN 1414-9999. Volume 10 Nomor 1.
Nuqson  Masykur  Huda.  (2010).  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa”, Semarang.
Prabowo.  (2012).  Aneka  Teknik,  Piranti  dan  Penerapan  Data  Mining  :  Studi  Kasus  Peramalan  Harga  Saham Industri Telekomunikasi Berbasis Jaringan Saraf Tiruan. Modul Perkuliahan Universitas Budi Luhur.
Ricky, Ade Rozzaqi. (Juni 2015). Naïve Bayes dan Filtering Feature Selection Information Gain untuk Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Informatika UPGRIS Volume 1.