Volume  10  No. 1 Januari 2018 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## METODE DATA MINING UNTUK SELEKSI CALON MAHASISWA PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI UNIVERSITAS PAMULANG
Aries Saifudin 1
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pamulang, Tangerang Jl. Puspiptek No.23, Buaran, Serpong, Kota Tangerang Selatan, Banten 15310 Email: aries.saifudin@gmail.com
Diterima: 20 April 2017 Direvisi: 9 Juni 2017 Disetujui: 21 Juli  2017

## ABSTRAK
Universitas  Pamulang  berusaha  memberikan  pendidikan  tinggi  dengan  biaya  yang  terjangkau  oleh  kalangan bawah.  Tetapi  mahasiswanya  banyak  yang  keluar  di  tiap  semester,  sehingga  menyebabkan  rasio  jumlah mahasiswa baru dengan jumlah yang lulus tidak seimbang. Selain itu banyak mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu,  hal  ini  mengakibatkan  rasio  dosen  dan  mahasiswa  tidak  seimbang.  Kedua  hal  ini  akan  mengurangi penilaian  pada  saat  akreditasi.  Penyebab  keluarnya  mahasiswa  tanpa  menyelesaikan  pendidikannya,  atau  tidak dapat  menyelesaikan  pendidikannya  tepat  waktu  belum  dapat  dideteksi  dengan  sistem  seleksi  saat  ini.  Pada penelitian  ini  diusulkan  penggunaan  teknik  data  mining  untuk  memprediksi  ketepatan  waktu  lulus  calon mahasiswa.  Teknik  data  mining  dan  machine  learning  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  berdasarkan  data- data  masa  lalu.  Metode data  mining yang  digunakan  untuk  memprediksi  adalah  klasifikasi,  yaitu Naïve  Bayes (NB), k-Nearest  Neighbor (k-NN), Random  Forest (RF), Decision  Stump (DS), Decision  Tree (DT), Rule Induction  (RI),  Linear  Regression (LR), Linear  Discriminant  Analysis (LDA), Neural  Network (NN),  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengukuran  algoritma/model  yang diusulkan  diperoleh  algoritma/model  terbaik,  yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  65.00%. Tetapi akurasi ini masih jauh dari nilai excellent (sangat baik).
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Penerimaan Mahasiswa

## ABSTRACT
Pamulang University strives to provide higher education at an affordable cost by the lower classes. But many students are dropout in each  semester, thus causing the  ratio of the number of new  students by the number of graduating  unbalanced.  In  addition,  many  students  who  do  not  graduate  on  time,  this  resulted  in  the  ratio  of lecturers and students are not balanced. Both of these will reduce the assessment at the time of accreditation. The cause of the release of the student without completing their education, or unable to complete their education on  time  can  not  be  detected  with  the  current  selection  system.  In  this  study,  proposed  to  use  data  mining techniques  to  predict  the  timeliness  graduate  students.  Data  mining  techniques  and  machine  learning  can  be used to predict based on past data. The data mining method used to predict is the classification, namely Naïve Bayes (NB), k-Nearest Neighbor (k-NN), Random Forest (RF), Decision Stump (DS), Decision Tree (DT), Rule Induction  (RI)  ,  Linear  Regression  (LR),  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA),  Neural  Network  (NN),  and Support Vector Machine (SVM). Based on the results of the implementation and measurement algorithms/models proposed  obtained  the  best  algorithm/model,  namely  Support  Vector  Machine  (SVM)  with  an  accuracy  of 65.00%. But this accuracy is still far from excellent value.
Keywords : Data Mining, Classification, Student Enrollment

## PENDAHULUAN
Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  telah mengalami  peningkatan  dari  waktu  ke  waktu, saat ini sudah mencapai 3098 perguruan tinggi baik negeri maupun swasta (Wahyudin, 2015). Peningkatan juga terjadi pada jumlah pendaftar di  perguruan  tinggi  (Yasmiati,  Wahyudi,  & Susilo, 2017). Peningkatan ini harus diimbangi dengan strategi seleksi penerimaan mahasiswa yang baik agar  mendapatkan calon mahasiswa yang  berkualitas,  karena  daya  tampung  dan tingkat  kelulusan  merupakan  bagian  penting dalam  pengambilan  keputusan  (Bisri  & Wahono,  2015).  Mahasiswa  yang  berkualitas bukan  hanya  yang  memiliki  kemampuan intelektual  tinggi,  tetapi  juga  harus  dapat menyelesaikan pendidikannya dengan baik.
Universitas  Pamulang  memiliki  jumlah mahasiswa  yang  sangat  banyak,  tiap  semester menerima  mahasiswa  baru  dengan  jumlah yang  sangat  banyak.  Hal  ini  terjadi  karena Universitas  Pamulang  berusaha  memberikan pendidikan tinggi dengan biaya yang terjangkau  oleh  kalangan  bawah.  Tetapi mahasiswanya  banyak  yang  keluar  di  tiap semester, sehingga  menyebabkan  rasio jumlah mahasiswa  baru  dengan  jumlah  yang  lulus tidak  seimbang.  Selain  itu  banyak  mahasiswa yang  tidak  lulus  tepat  waktu,  hal  ini mengakibatkan  rasio  dosen  dan  mahasiswa tidak seimbang. Kedua hal ini akan mengurangi penilaian pada saat akreditasi.
Mahasiswa  memiliki  tingkat  motivasi yang  berbeda,  sikap  yang  berbeda  dalam belajar,  dan  respon  yang  berbeda  terhadap instruksi  praktis  khusus  (Manhães,  Cruz,  & Zimbrão,  2014,  p.  2).  Banyaknya  mahasiswa yang keluar sebelum menyelesaikan pendidikannya, dan yang tidak dapat menyelesaikan pendidikan tepat waktu mungkin disebabkan kemampuan yang dimiliki mahasiswa, atau motivasinya.
Kemampuan  di  sini  termasuk  kemampuan inteligensi dan finansialnya. Masalah ekonomi merupakan alasan utama tidak diselesaikannya pendidikan,  selain  menikah  dini,  masalah keamanan,  dan  masalah  sosial  lainnya  (Latif, Choudhary,  &  Hammayun,  2015).  Karena Universitas  Pamulang  menerapkan  biaya pendidikan  yang  murah,  maka  banyak  calon mahasiswa yang ingin mencoba-coba kuliah di perguruan tinggi.
Penyebab  keluarnya  mahasiswa  tanpa menyelesaikan pendidikannya, atau tidak dapat
menyelesaikan  pendidikannya  tepat  waktu belum  dapat  dideteksi  dengan  sistem  seleksi saat  ini.  Padahal  mendeteksi  mahasiswa  yang berisiko  tidak  menyelesaikan  pendidikan  pada tahap awal sangat penting (Nurhayati, Kusrini, & Luthfi, 2015), karena dapat digunakan untuk mengambil tindakan untuk mencegah terjadinya dropout yang  merupakan  tantangan terbesar  bagi  lembaga  pendidikan  (Pal,  2012). Fenomena dropout tidak  hanya  di  Universitas Pamulang,  tetapi  juga  terjadi  pada  semua tingkat  pendidikan  di  negara  manapun, termasuk  yang  memiliki  sosial  ekonomi  maju (Siri, 2015).
Penggunaan data mining untuk menganalisa data mahasiswa dapat menghasilkan  penemuan-penemuan  baru  yang tidak dapat diamati dengan pendekatan statistik tradisional  (Sherrill,  Eberle,  &  Talbert,  2011, p.  56).  Oleh  karena  itu  diperlukan  sistem seleksi penerimaan mahasiswa baru yang dapat memprediksi  terjadinya  masalah  tersebut, sehingga dapat dikurangi.
Teknik data  mining dan machine learning dapat  digunakan  untuk  memprediksi berdasarkan  data-data  masa  lalu.  Data  mining adalah  proses  untuk  menemukan  pola  yang berguna dan kecenderungan di dalam kumpulan  data  yang  besar  (Larose  &  Larose, 2015,  p.  4).  Dari  sumber  lain,  data  mining adalah ilmu yang mempelajari tentang pengumpulan, pembersihan, pengolahan, analisis,  dan  memperoleh  wawasan  yang berguna  dari  data  (Aggarwal,  2015,  p.  1). Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi  adalah  klasifikasi.  Tugas  dari klasifikasi adalah memprediksi keluaran variabel/class  yang  bernilai  kategorikal  atau polinomial  (Kotu  &  Deshpande,  2015,  p.  9). Metode  ini  digunakan  untuk  memprediksi calon  mahasiswa  ke  dalam  kelompok  lulus tepat waktu atau tidak tepat waktu berdasarkan data-data ketika mendaftarkan diri.
Banyak  metode  data  mining  yang  dapat diterapkan untuk klasifikasi. Algoritma klasifikasi  yang  populer  adalah  Decision Trees, Neural Networks, k-Nearest
Neighbours,  Naive  Bayes,  dan  algoritma Genetik  (Yukselturk,  Ozekes,  &  Türel,  2014, p. 119).
Maka pada penelitian ini akan diterapkan  beberapa  algoritma  klasifikasi untuk mencari metode terbaik dalam mengkalsifikasikan  data  calon  mahasiswa  di
Universitas  Pamulang.  Diharapkan  didapat metode klasifikasi terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus calon mahasiswa.

## Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  kinerja  mahasiswa telah  banyak  dilakukan  dan  dipublikasikan. Kinerja  mahasiswa  yang  diteliti  menyangkut prediksi  ketepatan  waktu  lulus,  prediksi dropout ,  dan  lain-lain.  Sebelum  melakukan penelitian,  perlu  dilakukan  kajian  terhadap penelitian  sebelumnya,  agar  dapat  mengetahui metode,  data,  maupun  model  yang  sudah pernah digunakan. Kajian penelitian sebelumnya  ditujukan  untuk  mengetahui state of  the  art tentang  penelitian  prediksi dropout , dan prediksi ketepatan waktu lulus menggunakan data mining .
Pada penelitian yang dilakukan oleh Pal (Pal, 2012, pp. 35-39) dinyatakan bahwa salah satu tantangan terbesar yang dihadapi lembaga pendidikan  adalah  mengurangi  jumlah  peserta didik  yang  putus  studi.  Jumlah  peserta  didik yang  putus  studi  menjadi  indikasi  kinerja akademik dan manajemen pendaftaran. Hal ini menyebabkan  lembaga  lebih  berfokus  pada kekuatan  siswa  daripada  kualitas  pendidikan. Pada  penelitian  ini  diterapkan  aplikasi  data mining  untuk  menghasilkan  model  prediktif untuk  pengelolaan  mahasiswa  putus  studi, sehingga  dapat  diketahui  mana  mahasiswa yang perlu mendapatkan dukungan lebih. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma mesin  pembelajaran  mampu  membangun model  prediksi  secara  efektif  dari  data  siswa putus sekolah yang ada.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Rai, Saini,  dan  Jain  (Rai,  Saini,  &  Jain,  2014,  pp. 142-149)  dinyatakan  bahwa  prediksi  awal mahasiswa  putus  sekolah  adalah  tugas  yang menantang  dalam  pendidikan  tinggi.  Analisis data adalah  salah  satu  cara  untuk  menurunkan tingkat siswa putus sekolah dan meningkatkan angka partisipasi mahasiswa di universitas. Ini adalah  kenyataan  bahwa  mahasiswa  putus sekolah  cukup  sering  pada  tahun  pertama. Dropout di  universitas  disebabkan  oleh akademik,  keluarga  dan  alasan  pribadi, lingkungan kampus dan infrastruktur universitas  dan  bervariasi  tergantung  pada sistem  pendidikan  yang  diterapkan  oleh universitas.  Pada  penelitian  ini  diusulkan model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  dan
aturan decision tree induction untuk memprediksi  apakah  mahasiswa  akan  lulus atau  tidak  berdasarkan  data  historis.  Hasil menunjukkan  bahwa  algoritma  ID3  adalah pengklasifikasi  terbaik  dengan  akurasi  98%. Hasil penelitian ini juga dapat mengidentifikasi mahasiswa mana yang membutuhkan perhatian khusus untuk mengurangi jumlah drop-out . Pada penelitian yang dilakukan oleh Al- Barrak  dan  Al-Razgan  (Al-Barrak  &  Al- Razgan,  2015)  dinyatakan  bahwa  kinerja dalam  program  akademik  merupakan  salah satu  faktor  yang  paling  penting  yang mempengaruhi  kualitas  pendidikan  yang  lebih tinggi  tersedia  untuk  siswa.  Pada  karya  ilmiah ini,  digunakan  teknik  data  mining,  khususnya klasifikasi, untuk menganalisis nilai mahasiswa dalam tugas evaluatif yang berbeda untuk  mata  kuliah  data  terstruktur.  Untuk tujuan  ini,  dibandingkan  tiga  pengklasifikasi yang berbeda menggunakan data real dari King Saud  University  untuk  memprediksi  kinerja mahasiswa. Di sini diterapkan teknik klasifikasi  untuk  kedua  atribut  numerik  dan dikategorikan. Hasil kami menunjukkan bahwa model  berdasarkan  algoritma  Naïve  Bayes memberikan  prediksi  yang  paling  akurat. Selain  itu  didapatkan  model  dengan  akurasi 91% untuk memprediksi kegagalan mahasiswa dalam mata kuliah.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Abu-Oda  dan  El-Halees  (Abu-Oda  &  El- Halees,  2015,  pp.  15-27)  dinyatakan  bahwa salah  satu  tantangan  terbesar  yang  dihadapi pendidikan  tinggi  saat  ini  adalah  memprediksi jalur akademik siswa. Banyak sistem pendidikan  tinggi  tidak  mampu  mendeteksi populasi  siswa  yang  cenderung  putus  karena kurangnya metode intelijen untuk menggunakan  informasi,  dan  bimbingan  dari sistem  universitas.  Untuk  mengklasifikasikan dan memprediksi  siswa putus sekolah, diusulkan  dua  pengklasifikasi  berbeda,  yaitu Decision  Tree (DT),  dan Naive  Bayes (NB), dan  dilatih  menggunakan  dataset  yang  telah kumpulkan. Kemudian diuji menggunakan 10- fold  cross  validation .  Hasilnya  menunjukkan bahwa  akurasi  dari  DT  mencapai  98,14%, sedangkan NB mencapai 96,86%.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  bertujuan untuk mencapai pemahaman tentang
bagaimana  sesuatu  dikonstruksi,  bagaimana dibangun,  atau  bagaimana  cara  kerjanya (Berndtsson,  Hansson,  Olsson,  &  Lundell, 2008,  p.  13).  Penelitian  kuantitatif  umumnya didorong  oleh  hipotesis,  yang  dirumuskan  dan diuji secara ketat, dengan tujuan menunjukkan bahwa  hipotesisnya  salah.  Oleh  karena  itu, salah satu upayanya adalah untuk menyalahkan hipotesis,  dan  jika  hipotesis  tahan  uji,  maka akan dianggap benar setelah terbukti sebaliknya.  Aspek  kuantitatif  adalah  untuk menekankan  bahwa  pengukuran  merupakan dasarnya  karena  memberikan  hubungan  antara observasi  dan  formalisasi  model,  teori,  dan hipotesis.  Hasil  dari  penelitian  kuantitatif adalah  mengembangkan  model,  teori,  dan hipotesis  yang  berkaitan  dengan  fenomena alam.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  eksperimen.  Penelitian  eksperimen mencakup  investigasi  hubungan  sebab-akibat menggunakan pengujian yang dikontrol sendiri (Dawson,  2009,  p.  26).  Cukup  sering penelitian  semieksperimental  mendapatkan kendala  pada  tidak  cukupnya  akses  terhadap sampel,  masalah  etika  dan  sebagainya. Eksperimen biasanya dilakukan dalam pengembangan, evaluasi dan  pemecahan masalah proyek.
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan  model  prediksi  ketepatan  waktu lulus calon mahasiswa. Karena penelitian yang diakui/diterima  harus  mengikuti  aturan  yang diakui  (Dawson,  2009,  p.  20),  maka  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti tahapan seperti Gambar 3.1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Penjelasan  tahapan  pada  Gambar  1 sebagai berikut ini:
a. Pengumpulan data
Pengumpulan data bukan hanya sekedar mengambil  data  yang  ada,  tetapi  harus mampu  mendeskripsikan  data  yang  ada, dan memiliki kontribusi terhadap pengetahuan.  Data  tersebut  harus  dapat memberikan penjelasan, hubungan, perbandingan, prediksi, generalisasi, dan teori (Dawson, 2009, p. 18). Berdasarkan sumbernya, data dibedakan menjadi dua, yaitu:
 Data primer, yaitu data yang dikumpulkan  langsung  dari  sumber data. Pengumpulan data ini memerlukan  waktu,  dan  biaya  yang lebih  banyak  dari  data  sekunder. Contoh  sumber  data  primer  adalah kuisioner,  observasi,  wawancara,  dan eksperimen  yang  dilakukan  langsung oleh peneliti.
 Data  sekunder,  yaitu  data  yang diperoleh  dari  peneliti/pihak  lain, walaupun  data  tersebut  sebelumnya digunakan dengan tujuan yang berbeda. Data sekunder dapat diperoleh  relatif  lebih  cepat,  dan dengan  biaya  rendah.  Contoh  sumber data  sekunder  adalah  kantor  statistik baik  pemerintah  maupun  swasta, perpustakaan,  toko  buku,  maupun internet.
Pada  penelitian  ini  digunakan  data primer.  Data  dikumpulkan  dari  berkas- berkas mahasiswa yang telah lulus yang diperoleh  dari  tata  usaha  program  studi Teknik Informatika Universitas Pamulang. b. Pengolahan awal data Data  yang  sudah  dikumpulkan  diolah untuk  mengurangi  data  yang  tidak relevan,  atau  data  dengan  atribut  yang hilang. Pengolahan juga berupa konversi nilai-nilai  redundan  (berlebihan),  atau nilai  yang  terlalu  beragam  ke  dalam kelompok  yang  lebih  kecil  untuk mempermudah pembentukan model. c. Model/metode yang diusulkan Untuk menggambarkan alur model/metode  yang  diusulkan  dan menjelaskan  cara  kerja  model/metode yang  diusulkan.  Model/metode  ini
Jurnal Teknologi 10 (1) pp 25-36 © 2018
digambarkan secara skematik dan disertai  dengan  formula  penghitungan.
Model/metode  yang  diusulkan  akan dibentuk  dari  data  yang  sudah  diolah, dan hasil pengolahan model akan diukur dengan model yang ada saat ini.
d. Eksperimen dan pengujian model Menjabarkan  bagaimana  eksperimen yang  dilakukan  hingga  terbentuknya model,  serta  menjelaskan  cara  menguji model yang terbentuk.
e. Evaluasi dan validasi hasil Evaluasi  dilakukan  dengan  mengamati hasil  prediksi  menggunakan  algoritma data  mining.  Validasi  digunakan  untuk memastikan  bahwa  hasilnya  akan  sama ketika  dilakukan  secara  independen. Pengukuran  kinerja  dilakukan  dengan membandingkan nilai ketepatan prediksi dari  masing-masing  algoritma  sehingga dapat  diketahui  algoritma  yang  lebih akurat.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data primer,  yaitu  data  yang  didapatkan  langsung dari  objek  penelitian  dengan  melalui  hasil pengamatan  lapangan  dan  wawancara.  Data- data  yang  dikumpulkan  adalah  data-data alumni  dan  mahasiswa  yang  masa  studinya lebih  dari  4  tahun  (8  semester)  dari  Program
Studi Teknik Informatika
Universitas Pamulang.  Data  dikumpulkan  dari  berkas- berkas  mahasiswa  yang  telah  lulus  yang diperoleh dari tata usaha program studi Teknik Informatika  Universitas  Pamulang.  Spesifikasi dataset  kelulusan  mahasiswa  yang  telah dikumpulkan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1 .  Spesifikasi  Dataset  Kelulusan Mahasiswa
No Nama Attribut Keterangan 1 JenisKelamin Jenis Kelamin, yaitu Laki- laki, dan Perempuan 2 Jurusan Jurusan ketika di sekolah, misalnya IPA, IPS, Otomotif, Listrik, dll 3 Matematika Nilai Matematika pada ujian nasional 4 Inggris Nilai Bahasa Inggris pada ujian nasional 5 Indonesia Nilai Bahasa Indonesia pada ujian nasional 6 Status Status ketepatan waktu kelulusan, yaitu Tepat waktu, dan Tidak tepat

## Spesifikasi Dataset yang Digunakan
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  cara menganalisa  model  yang  diusulkan  dengan menerapkan  pada  dataset  ketepatan  waktu kelulusan  mahasiswa.  Spesifikasi  dan  atribut dataset hasil dari tranformasi dataset ketepatan waktu  kelulusan  mahasiswa  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel  2 .  Spesifikasi  dan  Atribut  Dataset  yang Digunakan No  Nama Attribut Keterangan  Jumlah 1 JenisKelamin  Jenis Kelamin, yaitu  Laki- laki, dan Perempuan L=144, P=27 2 Jurusan Jurusan ketika di sekolah, misalnya IPA, IPS, Otomotif, Listrik, dll ips=42; listrik=4; tkj=3;  ipa=44; otomotif=19; multimedia=1 1; admin=9;
penjualan=8; akuntansi=6; mesin=6; elektro=3;
industri=5; rpl=3; sekretaris=1; perhotelan=2; pertanian=2; pariwisata=1; bahasa=1; agama islam=1 SelisihWaktu  Selisih tahun  lulus dengan tahun pendaftaran Range=0-12 Rata- rata=1,737 SD=2,248 3 Matematika Nilai Matematika pada ujian nasional Range=2,0- 9,75 Rata- rata=7,526 SD=1,27 4 Inggris Nilai Bahasa Inggris pada ujian nasional Range=3,8-10 Rata- rata=7,344 SD=1,27 5 Indonesia Nilai Bahasa Indonesia pada ujian nasional Range=4,0- 9,8 Rata- rata=7,075 SD=0,991 6 Status Status Tepat waktu =
ketepatan waktu kelulusan, yaitu  Tepat waktu,  dan Tidak tepat 64 Tidak  Tepat  = 107

## Perancangan Penelitian
Pada  penelitian  ini  diusulkan  model prediksi  ketepatan  waktu  lulusan  mahasiswa menggunakan  beberapa  teknik  data  mining, yaitu  10  algoritma  klasifikasi.  Keseluruhan akurasi  pada  pengujian  dataset  umumnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja pengklasifikasi (Zhang & Wang, 2011).
Cross  validaton adalah  metode  statistik untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan algoritma  pembelajaran  ( learning  algorithms ) dengan  membagi  data  menjadi  dua  segmen, satu segmen digunakan untuk belajar atau data latih,  dan  yang  lain  digunakan  untuk memvalidasi  model  (Refaeilzadeh,  Tang,  & Liu,  2009,  p.  532).  Dalam cross  validation kumpulan  pelatihan  dan  validasi  harus crossover berturut-turut  sehingga  setiap  data memiliki kesempatan tervalidasi.
K-fold  cross  validation adalah  teknik umum untuk memperkirakan kinerja pengklasifikasi. K-fold cross validation dilakukan  dengan  menggunakan  kembali dataset  yang  sama,  sehingga  menghasilkan  k perpecahan  dari  kumpulan  data  menjadi non- overlapping dengan  proporsi  pelatihan  (k-1)/k dan  1/k  untuk  pengujian  (Korb  &  Nicholson, 2011, p. 213).
Untuk  menguji  model  yang  diusulkan digunakan  teknik  validasi 10-fold  cross validation .  Kerangka  kerja  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Dataset yang telah dikumpulkan (StudentDataset)  pertama  akan  dipecah  ( split ) menjadi  data  latih  ( training  data )  dan  data  uji ( testing  data )  menggunakan  algoritma 10-fold cross  validation .  Data  latih  digunakan  untuk melatih  algoritma  klasifikasi,  kemudian  data uji  digunakan  untuk  menguji  algoritma/model yang  telah  dilatih.  Pada  proses  pengujian digunakan confusion matrix untuk menghasilkan  ukuran  kinerja  algoritma/model yang diusulkan. Setelah semua algoritma/model diuji, kinerjanya
dibandingkan  untuk  mengetahui  model  mana yang terbaik.

## Teknik Analisis
Sistem  intelijen  dan  model  matematis untuk  pengambilan  keputusan  dapat  mencapai hasil  yang  akurat  dan  efektif  hanya  jika  data yang  digunakan  dapat  diandalkan  (Vercellis, 2009,  p.  94).  Teknik  untuk  menganalisa algoritma/model yang terbaik dilakukan dengan
membandingkan
kinerjanya.
Pengukuran  kinerja  model  dilakukan  dengan dilakukan  menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix diperoleh dari proses validasi menggunakan 10-fold cross validation , sehingga model yang terbentuk dapat langsung diuji dengan melakukan 10 kali pengujian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan eksperimen  dengan  menggunakan  komputer untuk melakukan proses penghitungan terhadap  model  yang  diusulkan.  Spesifikasi perangkat  keras  dan  sistem  operasi  yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan  sebuah  laptop  DELL  Inspiron 1440  dengan  prosesor  Pentium ® Dual-Core CPU T4500 @ 2.30 GHz, memori (RAM) 4,00 GB, dan menggunakan sistem operasi Windows  10  Pro  32-bit.  Sedangkan  perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  menerapkan model  yang  diusulkan  digunakan  RapidMiner Studio 6.0.001 starter edition.

## Hasil Pengukuran
Model disimulasikan menggunakan software  RapidMiner  Studio  6.0.001  starter edition  dan  dataset  mahasiswa  yang  telah dikumpulkan.  Pengukuran  kinerja  model  yang diusulkan ditunjukkan pada subbab selanjutnya.
Jurnal Teknologi 10 (1) pp 25-36 © 2018

## Naïve Bayes (NB)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation . Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Susunan Validasi Naïve Bayes
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator  Naïve  Bayes, pada testing diisi  operator Apply  Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 . Susunan Operator Naïve Bayes
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 5 didapat akurasinya 60,85%.
Gambar 5 . Hasil Pengukuran Naïve Bayes

## k-Nearest Neighbor (k-NN)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation . Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar  6 .  Susunan  Validasi  k-Nearest Neighbor
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator k-Nearest Neighbor ,  pada testing diisi  operator Apply Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan  pada  Gambar 7.
Gambar  7 .  Susunan  Operator  k-Nearest Neighbor
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 8 didapat akurasinya 57,25%.
Gambar  8 .  Hasil  Pengukuran  k-Nearest Neighbor

## Random Forest (RF)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation . Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9 . Susunan Validasi Random Forest
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator Random  Forest , pada testing diisi  operator Apply  Model dan
Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10 . Susunan Operator Random Forest
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 11. didapat akurasinya 62,65%.
Gambar 11 . Hasil Pengukuran Random Forest

## Decision Stump (DS)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation . Susunan  operator  ditunjukkan  pada  Gambar 12.
Gambar  12 .  Susunan  Validasi  Decision Stump
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator Decision  Stump , pada testing diisi  operator Apply  Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar  13 .  Susunan  Operator  Decision Stump
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 14 didapat akurasinya 62,65%.
Gambar  14 .  Hasil  Pengukuran  Decision Stump

## Decision Tree (DT)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation . Susunan  operator  ditunjukkan  pada  Gambar 15.
Gambar 15 . Susunan Validasi Decision Tree
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator Decision  Tree , pada testing diisi  operator Apply  Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 16.
Gambar 16 . Susunan Operator Decision Tree
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 17 didapat akurasinya 62,65%.
Gambar 17 . Hasil Pengukuran Decision Tree

## Rule Induction (RI)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Kemudian keluarannya  dihubungkan  ke Validation ( X- Validation )  dengan 10-fold  cross  validation .
Susunan  operator  ditunjukkan  pada  Gambar 18.
Jurnal Teknologi 10 (1) pp 25-36 © 2018
Gambar 18 . Susunan Validasi Rule Induction
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator Rule  Induction , pada testing diisi  operator Apply  Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 19.

## Gambar 19 . Susunan Operator Rule Induction
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 20 didapat akurasinya 62,03%.
Gambar 20 . Hasil Pengukuran Rule Induction

## Linear Regression (LR)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Karena Linear  Regression  tidak  mendukung  masukan nominal, maka dikonversi menggunakan Nominal  to  Numeric.  Kemudian  keluarannya dihubungkan  ke Validation ( X-Validation ) dengan 10-fold  cross  validation .  Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 21.
Gambar 21 . Susunan Validasi Linear Regression Untuk  melatih  dan  menguji  model  di
bagian training diisi operator Linear Regression ,  pada testing diisi  operator Apply Model dan Performance .  Susunan  operator
training dan testing ditunjukkan  pada  Gambar 22.
Gambar  22 .  Susunan  Operator  Linear Regression
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 23 didapat akurasinya 57,91%.
Gambar 23 . Hasil Pengukuran Linear Regression

## Linear Discriminant Analysis (LDA)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Karena Linear  Regression  tidak  mendukung  masukan nominal, maka dikonversi menggunakan Nominal  to  Numeric.  Kemudian  keluarannya dihubungkan  ke Validation ( X-Validation ) dengan 10-fold  cross  validation .  Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 24.
Gambar 24 . Susunan Validasi Linear
Discriminant Analysis Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi operator Linear Discriminant  Analysis ,  pada testing diisi operator Apply  Model dan Performance .
Susunan operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 25.
Gambar  25 .  Susunan  Operator  Linear Discriminant Analysis
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 26 didapat akurasinya 31,44%.
Gambar 26 . Hasil Pengukuran Linear Discriminant Analysis

## Neural Network (NN)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Karena Linear  Regression  tidak  mendukung  masukan nominal, maka dikonversi menggunakan Nominal  to  Numeric.  Kemudian  keluarannya dihubungkan  ke Validation ( X-Validation ) dengan 10-fold  cross  validation .  Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 27.
Gambar 27 . Susunan Validasi Neural Network
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi operator Neural Network , pada testing diisi  operator Apply  Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan pada Gambar 28.
Gambar  28 .  Susunan  Operator  Neural Network
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 29 didapat akurasinya 55,56%.
Gambar  29 .  Hasil  Pengukuran  Neural Network

## Support Vector Machine (SVM)
Dataset  yang  disimpan  dalam  format CSV  ( Comma  Separated  Value )  dibuka menggunakan  operator  Read  CSV.  Karena Linear  Regression  tidak  mendukung  masukan nominal, maka dikonversi menggunakan Nominal  to  Numeric.  Kemudian  keluarannya dihubungkan  ke Validation ( X-Validation ) dengan 10-fold  cross  validation .  Susunan operator ditunjukkan pada Gambar 30.
Gambar 30 . Susunan Validasi Support Vector Machine
Untuk  melatih  dan  menguji  model  di bagian training diisi  operator Support  Vector Machine ,  pada testing diisi  operator Apply Model dan Performance .  Susunan  operator training dan testing ditunjukkan  pada  Gambar 31.
Gambar 31 . Susunan Operator Support Vector Machine
Kemudian  model  dieksekusi  sehingga didapat  hasil  kinerja  model  seperti  pada Gambar 32 didapat akurasinya 65,00%.
Gambar 32 . Hasil Pengukuran Support Vector Machine

## Pembahasan
Dari  pengujian  algoritma/model  yang diusulkan  diperoleh  ukuran  akurasi  seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Jurnal Teknologi 10 (1) pp 25-36 © 2018
Tabel 3 . Hasil Pengukuran Akurasi Algoritma/Model No Algoritma/model Akurasi 1  Naïve Bayes (NB) 60,85% 2  k-Nearest Neighbor (k-NN) 57,25% 3  Random Forest (RF) 62,65% 4  Decision Stump (DS) 62,65% 5  Decision Tree (DT) 62,65% 6  Rule Induction (RI) 62,03% 7  Linear Regression (LR) 57,91% 8  Linear Discriminant Analysis (LDA) 31,44% 9  Neural Network (NN) 55,56% 10  Support Vector Machine (SVM) 65,00% Hasil pengukuran yang didapat divisualisasikan  dalam  grafik  batang  3D seperti pada Gambar 33.
Gambar 33 . Visualisasi Akurasi Algoritma/Model
Dari  hasil  pengukuran  diperoleh  model terbaik  yaitu Support  Vector  Machine (SVM) dengan  akurasi  65.00%.  Tetapi  akurasi  ini masih jauh dari nilai excellent (sangat baik).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan pengukuran  algoritma/model  yang  diusulkan diperoleh algoritma/model terbaik, yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  dengan akurasi  65.00%.  Tetapi  akurasi  ini  masih  jauh dari nilai excellent (sangat baik).

## DAFTAR PUSTAKA
Abu-Oda,  G.  S.,  &  El-Halees,  A.  M.  (2015).  Data
Mining  in  Higher  Education:  University Student  Dropout  Case  Study. International
Journal  of  Data  Mining  &  Knowledge Management  Process  (IJDKP),  5 (1),  15-27.
doi:10.5121/ijdkp.2015.5102
Aggarwal,  C.  C.  (2015). Data  Mining:  The Textbook. Switzerland: Springer
International Publishing.
Al-Barrak,  M.  A.,  &  Al-Razgan,  M.  S.  (2015). Predicting  Students’  Performance  Through Classification:  A  Case  Study. Journal  of
Theoretical and Applied Information
Technology , 167-175.
Berndtsson, M., Hansson, J., Olsson, B., & Lundell, B.  (2008). Thesis  Projects:  A  Guide  for Students in Computer Science and Information  Systems (2nd  ed.).  London:
Springer-Verlag. Bisri,  A.,  &  Wahono,  R.  S.  (2015).  Penerapan Adaboost untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan  Kelas  pada  Penentuan Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Decision  Tree. Journal  of  Intelligent Systems, 1 (1), 27-32. Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and Information Systems A Student’s Guide (2nd ed.). Great Britain: Pearson Education.
Korb,  K.  B.,  &  Nicholson,  A.  E.  (2011). Bayesian Artificial  Intelligence (2nd  ed.).  Florida: CRC Press. Kotu,  V.,  &  Deshpande,  B.  (2015). Predictive Analytics  and  Data  Mining.  Concepts  and Practice  with  RapidMiner. Massachusetts: Elsevier Inc. Larose, D. T., & Larose, C. D. (2015). Data Mining and  Predictive  Analytics (2nd  ed.).  New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Latif,  A.,  Choudhary,  A.  I.,  &  Hammayun,  A.  A. (2015).  Economic  Effects  of  Student Dropouts:  A Comparative Study. Journal of Global Economics, 3 (2), 1-4. doi:10.4172/2375-4389.1000137
Manhães,  L.  M.,  Cruz,  S.  M.,  &  Zimbrão,  G.
(2014). Evaluating Performance and
Dropouts of Undergraduates using Educational  Data  Mining. Data  Mining  for Educational  Assessment  and  Feedback (ASSESS  2014) (pp.  1-7).  New  York: Aspiring Minds.
Nurhayati,  S.,  Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2015).
Prediksi Mahasiswa Drop Out menggunakan Metode  Support  Vector  Machine. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, 5 (1), 82-93.
Pal,  S.  (2012).  Mining  Educational  Data  Using Classification  to  Decrease  Dropout  Rate  of Students. International journal of multidisciplinary  sciences  and  engineering, 3 (5), 35-39.
Rai,  S.,  Saini,  P.,  &  Jain,  A.  K.  (2014).  Model  for
Prediction  of  Dropout  Student  Using  ID3 Decision  Tree  Algorithm. International
Journal of  Advanced  Research  in  Computer Science  &  Technology  (IJARCST  2014), 2 (1), 142-149.
Refaeilzadeh, P., Tang, L., & Liu, H. (2009). Cross- Validation.  In  L.  Liu,  &  M.  T.  Özsu, Encyclopedia of Database Systems (pp. 532- 538). Arizona: Springer US.
Sherrill,  B.,  Eberle,  W.,  &  Talbert,  D.  (2011). Analysis  of  Student  Data  for  Retention Using  Data  Mining  Techniques. 7th  Annual National  Symposium  on  Student  Retention (pp. 65-66). Charleston: C-IDEA.
Siri,  A.  (2015).  Predicting  Students’  Dropout  at
University Using Artificial Neural Networks. Italian  Journal  of  Sociology  of Education, 7 (2), 225-247.
doi:10.14658/pupj-ijse-2015-2-9
Vercellis,  C.  (2009). Business  Intelligence-  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making. West Sussex: John Wiley & Sons. Wahyudin,  N.  (2015).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Keunggulan  Bersaing  untuk
Meningkatkan  Kinerja  Perguruan  Tinggi Swasta  (PTS)  pada  Sekolah  Tinggi  dan
Akademi  di  Semarang. Holistic  Journal  of Management Research, 3 (2), 77-92.
Yasmiati,  Wahyudi,  & Susilo,  A.  (2017).
Pengembangan Aplikasi Data Mining dengan  Algoritma  C4.5  dan  Apriori  di Fakultas  Teknologi  Informatika  Universitas
Respati  Indonesia. Jurnal  Teknologi,  9 (1), 31-41.
Yukselturk,  E.,  Ozekes,  S.,  &  Türel,  Y.  K. (2014). Predicting Dropout Student: An Application of  Data  Mining  Methods  in  an  Online Education  Program. European  Journal  of Open, Distance and e-Learning, 17 (1), 118- 133. doi:10.2478/eurodl-2014-0008
Zhang,  H.,  &  Wang,  Z.  (2011).  A  Normal Distribution-Based Over-Sampling
Approach to Imbalanced Data Classification.
Advanced  Data  Mining  and  Applications  - 7th  International  Conference (pp.  83-96). Beijing: Springer.