## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA
Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
80 - 90
91 - 98
99 - 110 111 - 118 119 - 130 131 - 139 140 - 148 149 - 159 Implementasi Metode Untuk Pengambilan  Keputusan Analitychal Hierarchy Process
Penilaian Murid Berprestasi (Studi Kasus SMP Islam Kebumen) Dita Novita Sari, Lailaturrohmah, Ahmad Khumaidi , Siti Mukodimah, Trisnawati
management software technology data system software database system Darmajaya Street View
Virtual Reality Menggunakan Teknologi Triowali Rosandi, Lia Rosmalia, M. Yajid Alfian Sistem Informasi Berbasis Web Pada SMK Darul Huda Campang Raya Sukabumi Try Out Bandar Lampung
Deni Impantri, Halimah
Sistem Informasi Catatan Pelanggaran Berbasis Android (Studi Kasus : MTS Nurul Huda Madukoro) Ferly Ardhy, Rustam
Monitoring dan Evaluasi Tata Kelola Pelayanan Siswa Bimbel No Name Menggunakan Metode Cobit 4.1 Rini Nurlistiani , Kintan Imanita, Neni Purwati, Indera

## Sistem Informasi Keuangan Desa Pada Desa Tanjung Baru
Kurniasih, Satria Novari, Dian Sri Agustina
Prediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa dengan Pendekatan Bertingkat Pada Perguruan Tinggi

## Hermanto
Rencana Strategik Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Akademik  (Studi Kasus : Akademik Teknologi Pringsewu)
Alfian Nuziar, Abdi Darmawan

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr. Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data (SIMADA) Volume 3 Nomor 2 bulan  Oktober  2020  dapat  diterbitkan  sesuai  dengan  Periode  yang  telah  di tetapkan.
Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data (SIMADA) merupakan Jurnal yang  diterbitkan  oleh  Jurusan  Sistem  Informasi  Institut  Informatika  dan  Bisnis (IIB)  Darmajaya.  Penerbitan  jurnal  ini  sebagai  wadah  informasi  berupa  hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi  online  dari  Jurnal  tersebut  dapat dilihat  di  jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada semua  pihak  yang  telah  memberikan  kontribusi  dalam  volume  jurnal  ini.  Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk kembali mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnl ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan kontribusi  dan  sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat    dalam  menjawab tantangan yang dihadapi khususnya bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Bandar Lampung, 13 Oktober 2020 Redaksi Jurnal Simada

## Prediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa dengan Pendekatan Bertingkat pada Perguruan Tinggi

## Hermanto
UIN Raden Intan Lampung
Jl. Letnan Kolonel H Jl. Endro Suratmin, Sukarame, Kec. Sukarame, Kota Bandar Lampung, Lampung 35131
hermanto@radenintan.ac.id

## Abstract
Currently, the problem of college failure, its on-time graduation, and the factors that cause it is still an interesting research  topic  (C.  Marquez-Vera,  C.  Romero  and  S.  Ventura,  2011).  This  study  compares  three  data  mining classification  algorithms  namely  Naive  Bayes,  Decision  Tree  and  K-Nearest  Neighbor  to  predict  graduation  and dropout risk for students to improve the quality of higher education and the most accurate algorithms to use Prepare graduation and dropout prediction Student studies. The best algorithm for predicting graduation and dropout is the decision tree with the best accuracy value of 99.15% with a training data ratio of 30%.
Keyword : Data Mining; Algoritma Naive Bayes; Decision Tree; K-Nearest Neighbor; Predict Graduation; Drop Out.

## Abstrak
Saat ini, masalah kegagalan studi, kelulusan tepat waktu dan faktor-faktor penyebabnya masih menjadi topik yang menarik untuk diteliti ( C. Marquez-Vera, C. Romero, and S. Ventura , 2011). Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan tiga algoritma klasifikasi data mining yaitu Naive Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbor untuk prediksi kelulusan mahasiswa dan resiko putus studi bagi mahasiswa untuk peningkatan mutu perguruan tinggi dan dapat menghasilkan algortima yang paling akurat dalam prediksi kelulusan dan putus studi mahasiswa. Algortima yang  terbaik  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dan  putus  studi  mahasiswa  adalah Decision  Tree dengan  nilai akurasi terbaik yaitu 99.15 % dengan rasio data training 30%.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma Naive Bayes; Decision Tree; K-Nearest Neighbor; Prediksi Kelulusan ; Putus Studi

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, masalah kegagalan studi, kelulusan tepat waktu dan faktor-faktor penyebabnya masih menjadi topik yang menarik  untuk  diteliti  ( C.  Marquez-Vera,  C.  Romero,  and  S.  Ventura ,  2011).  Dalam  mengatasi  persaingan  yang semakin tinggi dan salah satu faktor untuk meningkatkan mutu Perguruan Tinggi, manajemen memerlukan tindakan preventif untuk mengetahui faktor-faktor penyebab kegagalan mahasiswa dan kelulusan mahasiswa yang tidak tepat waktu. Beberapa penyebab kegagalan mahasiswa diantaranya rendahnya kemampuan akademik, faktor keuangan, tempat  tinggal  saat  menempuh  studi,  tempat  asal  dan  faktor  lainnya.  Hal  tersebut  menjadi  sangat  penting  bagi manajemen perguruan tinggi mengingat persentasi mahasiswa lulus tepat waktu adalah salah satu elemen penilaian akreditasi yang ditetapkan oleh Badan Akreditasi Nasional.
Penelitian  terkait  permasalahan  Putus  Studi  ( drop  out ),  mahasiswa non aktif  dan  kelulusan  mahasiswa  sudah banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti  sebelumnya  seperti Kotsiantis,  Pierrakeas  dan  Pintelas menyebutkan  bahwa sangat  penting  bagi  dosen  untuk  mendeteksi  mahasiswa  yang  cenderung drop  out sebelum  mereka  memasuki pertengahan masa studi. Gerben W. Dekker menyebutkan bahwa monitoring dan dukungan terhadap mahasiswa di tahun  pertama  sangat  penting  dilakukan.  Kurikulum  yang  sulit  dianggap  sebagai  salah  satu  penyebab  tingginya jumlah mahasiswa drop out . Selain itu, nilai, prestasi, kepribadian, latar belakang sosial mempunyai peran dalam
Page |  141                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 3  No. 2 Oktober 2020 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
kesuksesan akademik mahasiswa. Beberapa algoritma klasifikasi data mining telah digunakan untuk memprediksi perilaku mahasiswa yang berpotensi drop out diantaranya decision tree, neural network, naïve bayes,instance-based learning, logistic regression dan support vector machine.
Dalam  penelitian    ini,  akan  dilakukan  perbandingan  tiga  algoritma  klasifikasi  data  mining  yaitu Naive  Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbor untuk prediksi kelulusan mahasiswa dan resiko putus studi bagi mahasiswa untuk  peningkatan  mutu  perguruan  tinggi  dan  dapat  menghasilkan  algortima  yang  paling  akurat  dalam  prediksi kelulusan dan putus studi mahasiswa.

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1 Data Mining
Data  Mining merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang  relatif  baru  yang  memiliki  keterkaitan  dengan machine learning , kecerdasan buatan ( artiifial intelligence), statistic dan database.  Data mining menagacu kepada exstraksi  pengetahuan  ( knowledge  extraction) analisis  data  atau  pola  ( patern  analysis ),  penggalian  data  dan  lain sebagainya ( Maimon, O. dan Last, M , 2000).
Terdapat beberapa pengertian yang berkaitan dengan Data mining dari beberapa referensi sebagai berikut.
1. Data mining adalah mencocokkan data dalam suatu model untuk menemukan informasi yang tersembunyi dalam basisdata.
2. Data mining merupakan aplikasi suatu algoritma untuk menggali informasi bermanfaat dari dalam basisdata.
3. Data mining adalah proses menemukan pola-pola didalam data, dimana proses penemuan tersebut dilakukan secara otomatis atau semi otomatis dan pola-pola yang ditemukan harus bermanfaat.
4. Data mining adalah proses penemuan informasi  yang berguna pada penyimpanan data yang besar secara otomatis.
5. Data  mining atau Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  adalah  pengambilan  informasi  yang tersembunyi,  dimana  informasi  tersebut  sebelumnya  tidak  dikenal  dan  berpotensi  bermanfaat.  Proses  ini meliputi  sejumlah  pendekatan  teknis  yang  berbeda,  seperti clustering ,  data summarization , learning classification rules . ( Maimon, O. dan Last, M , 2000).

## 2.2 Algoritma Naive Bayes
Teori keputusan Bayes adalah pendekatan statistic yang fundamental dalam pengenalan pola ( Pattern Recognition ). Pendekatan  ini  didasarkan  pada  kuantifikasi trade-off antara  berbagai  keputusan  klasifikasi  dengan  menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan-keputusan tersebut.
Bayesian classification adalah pengklasifikasian  statistik  yang  dapat digunakan  untuk memprediksi probabilitas keanggotaan  suatu  class. Bayesian  classification didasarkan    pada teorema  Bayes yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa  dengan Decision  Tree dan Neural  Network . Bayesian  Classification terbukti  memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi saat  diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan data yang besar (Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi, 2009).
Teorema Bayes memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut :
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis  H  berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)   = Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## 2.3 Decision Tree
Menurut  Han  et  al.  (2012),  Pohon  Keputusan  ( Decision  Tree )  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) yang setiap internalnode (non-leaf node) merepresentasikan atribut, cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun  (leaf  node  atau  terminal  node)  merepresentasikan  kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root. Decision Tree merupakan metode klasifikasi yang paling populer  digunakan.  Selain  karena  pembangunannya  relatif  cepat,  hasil  dari  model  yang  dibangun  mudah  untuk dipahami. Pada decision tree terdapat 3 jenis node (Cahyono, 2010), yaitu :
a. Root Node
Root Node merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal Node
Internal node merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c. Leaf Node atau Terminal Node
Leaf  node atau  terminal  node  merupakan  node  akhir,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  tidak mempunyai output.
Contoh dari pohon keputusan dapat dilihat di gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Model Pohon Keputusan (Hamidah, 2012)
Dalam decision tree tidak menggunakan vector jarak untuk mengklasifikasikan obyek. Seringkali data observasi mempunyai atribut-atribut yang bernilai  nominal. Seperti yang diilustrasikan pada gambar 2.6,  misalkan obyeknya adalah sekumpulan buah-buahan yang bisa dibedakan berdasarkan atribut bentuk, warna, ukuran dan rasa. Bentuk, warna, ukuran dan rasa adalah besaran  nominal,  yaitu bersifat  kategoris dan tiap nilai tidak bisa dijumlahkan atau dikurangkan. Dalam atribut warna ada beberapa nilai yang mungkin yaitu hijau, kuning, merah. Dalam atribut ukuran
Page |  143                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 3  No. 2 Oktober 2020 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
ada nilai besar, sedang dan kecil. Dengan nilai-nilai atribut ini,  kemudian  dibuat decision tree untuk menentukan suatu obyek termasuk jenis buah apa jika nilai tiap-tiap atribut diberikan (B. Santoso, 2007).
\
Gambar 2. Decision Tree
2.4 Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning . Algoritma ini juga  merupakan salah satu teknik lazy learning . KNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing (Gerben  W.  Dekker,  2009). Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan  objek  tersebut. Nearest  Neighbor adalah  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan antara  kasus  baru  dan  kasus  lama  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan  bobot  dari  sejumlah  fitur  yang  ada. Untuk mendefinisikan jarak antara dua titik yaitu titik pada data training (x) dan titik pada data testing (y) maka digunakan rumus Euclidean , seperti yang ditunjukkan pada persamaan (1)

## , = −
2
Dengan  D  adalah  jarak  antara  titik  pada  data  training  x  dan  titik  data  testing  y  yang  akan  diklasifikasi,  dimana x=x1,x2,…,xi dan y=y1,y2,…,yi dan I merepresentasikan nilai atribut serta n merupakan dimensi atribut. Pada fase training , algoritma ini  hanya  melakukan  penyimpanan vektor - vektor fitur dan  klasifikasi  data training sample. Pada fase klasifikasi, fitur - fitur yang sama dihitung untuk testing data (yang klasifikasinya tidak diketahui). Jarak dari vektor baru yang ini terhadap seluruh vektor training sample dihitung dan sejumlah k buah  yang paling dekat diambil.
Langkah-langkah untuk menghitung metode Algoritma K-Nearest Neighbor:
a. Menentukan Parameter K (jumlah tetangga paling dekat).
b. Menghitung kuadrat jarak Euclid (queri instance) masing-masing objek terhadap data sampel yang diberikan.
c. Kemudian mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak Euclid terkecil.
d. Mengumpulkan kategori Y ( Klasifikasi Nearest Neighbour )
Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka dapat diprediksi nilai queri instance yang telah dihitung.

## 3. METODE PENELITIAN
Secara garis besar tahapan pelaksanaan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 3. Skema Alur Kegiatan Penelitian
Subjek yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah tentang teknik data mining untuk memprediksi kelulusan dan putus studi mahasiswa dengan pendekatan bertingkat pada perguruan tinggi dengan menggunakan Algortima Naive Bayes , Decision Tree dan K-Nearest Neighbour , penelitian ini dilakukan dengan mengambil database akademik yang ada di perguruan tinggi x yang merupakan salah satu perguruan tinggi swasta di Lampung. Data yang diperoleh dan akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  berkaitan  dengan  keterangan  diri  dari  mahasiswa  yaitu  Jenis Kelamin, Umur, Jenis Sekolah, Kota Sekolah, Prodi, Angkatan, Kota Mahasiswa, SKS, IPK, Pekerjaan Orang Tua, dan  Status  Mahasiswa.  Data-data  tersebut  yang  kemudian  akan  dijadikan  sebagai  atribut  dalam  memprediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa.

## 3.1 Pemodelan (Modeling)
Metode yang akan di gunakan pada penelitian ini adalah Naive Bayes , Decision Tree dan K-Nearest Neighbour. Untuk melakukan pengukuran akurasi dalam penelitian ini akan menggunakan framework RapidMiner Studio 7.0.000
PENGAMBILAN DATA SEKUNDER ANALISA DAN PERANCANGAN METODE PENGUJIAN EVALUASI
Page |  145                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 3  No. 2 Oktober 2020 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Gambar 4. Model Penelitian Algoritma Naive Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbour

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Persiapan Data
Dalam  pengujian  ini  digunakan  data  sampel  mahasiswa  angkatan  2008-2012  yang  sudah  dinyatakan  lulus  dan angkatan 2008-2013 yang sudah di nyatakan putus studi. Data mahasiswa sebanyak 2767 record diambil 1300 record untuk digunakan sebagai data training. Berdasarkan hasil pengolahan data dari jumlah data yang digunakan tersebut dan dibagi kedalam 2 kelas maka diperoleh jumlah data mahasiswa dengan kategori Lulus sebanyak 517 Mahasiswa dan Putus Studi sebanyak 783 Mahasiswa.
Tabel 1. Data Training Lulusan dan Putus Studi (Sampling)
JK UMUR ASAL SEKOLAH ALAMAT SEKOLAH PRODI ANGKTN KOTA ASAL SKS IPK KERJA ORTU STATUS L 27 SMA Lain-lain 101 2011 120200 18 0.66 Lain-lain Drop Out L 27 SMA Natar 102 2012 120900 38 3.00 Petani Drop Out L 29 SMA Lampung Selatan 211 2011 120100 18 0.44 Pegawai Negeri Drop Out L 30 SMA Lain-lain 212 2008 120900 54 0.88 Wiraswasta Drop Out L 35 SMA Bandar Lampung 101 2008 126000 19 0.00 Petani Drop Out P 16 SMA Wonorejo 101 2010 110800 148 3.15 Wiraswasta Lulus P 16 SMK Lampung Tengah 212 2011 120200 80 2.95 Petani Drop Out P 17 MAN Air Molek 101 2010 90400 18 1.44 Petani Drop Out P 17 MAN Lampung Tengah 101 2010 120200 126 1.28 Pegawai Swasta Drop Out Data Set
Preprocessing - Konversi Data - Replacing Data
New Data Set Evaluation Confusion Matrix Accuracy Testing Data Modelling Naive Bayes Training Data Decision Tree Training Data K-NN Training Data
4.2 Hasil Percobaan
Berdasarkan dari percobaan-percobaan yang sudah dibuat, hasilnya sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil 5 Kali Percobaan dengan 3 Algoritma NO Percobaan (%) Data Training Akurasi Terbaik 1 10 Naive Bayes Akurasi Terbaik : 94.74 % Classification Rate :5.26 % 2 30 Decision Tree Akurasi Terbaik : 99.15 % Classification Rate 0.85 % 3 50 Decision Tree Akurasi Terbaik : 97.44 % Classification Rate 2.56 % 4 75 Decision Tree Akurasi Terbaik : 98.63 % Classification Rate 1.37 % 5 90 Decision Tree Akurasi Terbaik : 97.44 % Classification Rate 2.56 %
Dari hasil diatas dapat di simpulkan bahwa, Algortima yang terbaik untuk prediksi kelulusan mahasiswa dan putus studi mahasiswa adalah Decision Tree dengan hasil akurasi terbaik yaitu dengan menggunakan data training sebanyak 30 % (390 record data ) dan menghasilkan akurasi data terbaik sebesar 99.15 % dan Classification Rate 0.85 %.

## 4.3 Hasil Komparasi
Tabel. 3. Hasil Komparasi 3 Algoritma Metode Sampling Type Rasio Data Training (%) _ X 10 30 50 75 90 A k u ra si
Naive Bayes Linear 92.31 99.15 97.44 95.55 96.58 96.21 Shuffled 94.87 97.44 97.44 96.23 94.87 96.17 Stratified 97.44 96.58 96.92 96.23 95.16 96.47 Decision Tree Linear 92.31 99.15 97.95 98.63 97.72 97.15 Shuffled 97.44 96.58 96.41 96.23 98.58 97.05 Stratified 97.44 99.15 97.44 98.63 97.44 98.02
Page |  147                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 3  No. 2 Oktober 2020 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Tabel. 4. Hasil Komparasi 3 Algoritma (Lanjutan)
Metode Sampling Type Rasio Data Training (%) _ X 10 30 50 75 90 A k u ra si K-Nearest Neighbour Linear 84.62 99.15 94.87 82.19 64.96 85.16 Shuffled 92.31 91.45 91.28 92.12 91.17 91.67 Stratified 79.49 89.74 91.28 90.41 89.74 88.13
Komparasi dari 3 algortima Naive Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbour dengan 3 sampling type ( Linear, Shuffled,  Stratified )  dan  menggunakan  data  training  yang  berbeda  dari  10  %  sampai  dengan  90  %  data,  dapat disimpulkan bahwa Decision Tree dengan Stratified Sampling memiliki nilai akurasi rata-rata terbaik sebesar 98, 02, kemudian Naive Bayes dengan akurasi rata-rata 96.47 dan akurasi terkecil di hasilkan K-Nearest Neighbour dengan nilai akurasi 91.67.
Berdasarkan  semua  percobaan  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  yang  terbaik  untuk memprediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa di perguruan tinggi x dengan data training sebanyak 1300 record yang dilakukan dengan jumlah data training yang berbeda,menghasilkan akurasi terbaik adalah Algoritma Decision Tree dengan nilai akurasi terbaik 99.15 dengan data training sebanyak 30 % ( 390 record).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain:
1. Ratio data training yang digunakan mempengaruhi nilai akurasi pada setiap percobaan. Pada percobaan ke- 1 nilai akurasi terbaik di hasilkan oleh Naive Bayes dengan 94, 74 % dengan ratio data training 10%. Pada percobaan ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 nilai akurasi terbaik dihasilkan oleh Decision Tree dengan nilai akurasi dan rasio data training berturut- turut : 99.15 % ratio data training 30%, 97.44 % ratio data training 50%, 98.63 % ratio data training 75% dan 97.44 % ratio data training 90%.
2. Variabel    yang    paling    berpengaruh    terhadap kelulusan mahasiswa dan Putus Studi adalah Indeks Prestasi Semester(IPK) dan Satuan Kredit Semester (SKS) yang diambil dan Program Studi yang diambil berdasarkan Algoritma Decision Tree.
3. Berdasarkan penelitian yang dilakukan ini, dari ketiga algortima yang digunakan Naive Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbour untuk prediksi  kelulusan dan putus studi  mahasiswa,  maka algoritma  yang terbaik adalah Decision Tree dengan nilai akurasi terbaik yaitu 99.15 % dengan rasio data training 30%.

## DAFTAR PUSTAKA
C.  Marquez-Vera,  C.  Romero,  and  S.,  2011.  Ventura,  "Predicting  School  Failure  Using  Data  Mining,"Journal  of Educational Data Mining.
Cahyono, A. B., 2009. Analisis Pemanfaatan Small Disjunct Pada Decision Tree Dengan Algoritma Genetika. Jurnal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.
Gerben  W.  Dekker,  2 0 0 9 .   Predicting  Students  Drop  Out:  A  Case  Study. In  International  Conference  on Educational  Data  Mining , Cordoba, Spain , 41-50,  2009.
Hamidah, I., 2012. Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algortima C4.5.
Digilab Umikom.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J., 2012. Data Mining: Concepts And Techniques. Waltham: Morgan Kaufmann. Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi., 2009. Algoritma Data Mining. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Kusrini, L dan Taufiq Emha., 2009. Algoritma Data Mining, Edisi Pertama. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Maimon,  O.  dan  Last,  M.,  2000.  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining,  The  Info  Fuzzy  Network  (IFN)
Methodology. Dordrecht: Kluwer Academic.
Santoso, Budi., 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis, 1st ed. Graha Ilmu, Yogyakarta.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA