## Analisis Kelayakan Penurunan UKT Pada Mahasiswa dengan Menggunakan Metode Decision Tree
Zahrani Nurizati 1,* , Arif Hidayat 2 , Dwi Vernanda 3 , Tri Hendriawan 4 1,2,3,4 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia
Email: 1,* Zahrani.10108064@student.polsub.ac.id, 2 Arif.10108012@student.polsub.ac.id, 3 nanda@polsub.ac.id,
4 tri@polsub.ac.id
*) Zahrani.10108064@student.polsub.ac.id
Abstrak− Indonesia  mengalami  peningkatan  permintaan  akan  pendidikan  tinggi,  yang  diiringi  oleh  tantangan  terkait keterjangkauan  pendidikan.  Penelitian  ini  mengkaji  kelayakan  penurunan  biaya  kuliah  bagi  mahasiswa  melalui  penerapan metode Decision Tree. Penelitian ini berfokus pada penilaian faktor-faktor yang memengaruhi kelayakan mahasiswa untuk mendapatkan  penurunan  biaya  kuliah,  yang  pada  akhirnya  akan  meningkatkan  aksesibilitas  pendidikan  tinggi.  Metode Decision Tree digunakan sebagai alat analisis yang kuat untuk memodelkan dan menganalisis proses pengambilan keputusan yang kompleks dalam menentukan kelayakan penurunan Uang Kuliah Tunggal (UKT). Dataset yang digunakan untuk analisis melibatkan  berbagai  faktor  sosio-ekonomi,  indikator  kinerja  akademis,  dan  informasi  demografis  mahasiswa.  Melalui pembuatan  model  Decision  Tree,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kriteria  utama  yang  secara  signifikan memengaruhi keputusan untuk menurunkan biaya kuliah. Temuan analisis mengungkapkan wawasan penting tentang faktor- faktor  yang  memengaruhi  kelayakan  penurunan  UKT.  Model  Decision  Tree  memberikan  hierarki  variabel  yang  jelas, memungkinkan para pemangku kepentingan untuk memprioritaskan dan fokus pada faktor-faktor yang paling berpengaruh. Pendekatan ini membantu dalam  pengambilan keputusan yang terinformasi mengenai penurunan biaya kuliah, memastikan manfaatnya  ditujukan  kepada  mahasiswa  yang  benar-benar  membutuhkan  bantuan  keuangan.  Penelitian  ini  tidak  hanya berkontribusi  pada  diskursus  akademis  mengenai  proses  pengambilan  keputusan  di  lembaga  pendidikan,  tetapi  juga memberikan implikasi praktis bagi pembuat kebijakan, universitas, dan mahasiswa. Dengan memanfaatkan metode Decision Tree,  institusi  dapat  menerapkan  sistem  yang  adil  dan  transparan  untuk  menentukan  kelayakan  penurunan  biaya  kuliah, meningkatkan inklusivitas, dan mengatasi disparitas sosio-ekonomi dalam mengakses pendidikan tinggi. Sebagai kesimpulan, penelitian  ini  menyajikan  analisis  komprehensif  tentang  kelayakan  penurunan  biaya  kuliah  bagi  mahasiswa  di  Indonesia. Metode  Decision  Tree  terbukti  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  memahami  proses  pengambilan  keputusan  yang  rumit  dan memfasilitasi  pengembangan  pendekatan  yang  terarah  dan  adil  untuk  meringankan  beban  keuangan  mahasiswa,  sehingga meningkatkan aksesibilitas dan keterjangkauan pendidikan tinggi.
Kata Kunci: Biaya Kuliah, Decision Tree, Pohon Keputusan, Uang Kuliah Tunggal (UKT)
Abstract− Indonesia has been witnessing an increasing demand for higher education, accompanied by challenges related to the affordability of education. This study delves into the feasibility of reducing tuition fees for students through the application of the Decision Tree method. The research focuses on assessing the factors that influence the eligibility of students for a tuition fee reduction, ultimately contributing to the enhancement of accessibility to higher education. The Decision Tree method is employed as a powerful analytical tool to model and analyze the complex decision-making process involved in determining the feasibility of reducing University Tuition Fees (UKT). The dataset used for the analysis includes various socio-economic factors,  academic  performance  indicators,  and  demographic  information  of  the  students.  Through  the  construction  of  a Decision Tree model, the study aims to identify the key criteria that significantly impact the decision to lower tuition fees. The findings of the analysis reveal crucial insights into the factors influencing the feasibility of reducing UKT. The Decision Tree model provides a clear hierarchy of variables, allowing stakeholders to prioritize and focus on the most influential factors. This  approach  aids  in  making  informed  decisions  regarding  tuition  fee  reductions,  ensuring  that  the  benefits  are  directed towards students who genuinely require financial assistance. The research not only contributes to the academic discourse on decision-making  processes  within  educational  institutions  but  also  provides  practical  implications  for  policymakers, universities, and students. By leveraging the Decision Tree method, institutions can implement a fair and transparent system for  determining  eligibility  for  tuition  fee  reductions,  fostering  inclusivity  and  addressing  socio-economic  disparities  in accessing higher education. In conclusion, this study presents a comprehensive analysis of the feasibility of reducing tuition fees for students in Indonesia. The Decision Tree method proves to be an effective tool in understanding the intricate decision- making process and facilitates the development of a targeted and equitable approach to alleviate financial burdens on students, thereby enhancing the accessibility and affordability of higher education.
Keywords : Decision Tree, Single Tuition Fee, Tuition Fees

## 1. PENDAHULUAN
Kuliah merupakan proses pembelajaran tingkat lanjut untuk membentuk  diri dalam meningkatkan ilmu, wawasan,  minat  dan  bakat  serta  kemampuan  seseorang  dengan  pilihan  jurusan  atau  keahlian  yang  diinginkan. Tetapi, untuk mengenyam pendidikan tinggi diperlukan perencanaan keuangan untuk biaya perkuliahan. Setiap universitas  dan  fakultas  berbeda-beda  dalam  penetapan  uang  pangkal  dan  setiap  tahunnya  mengalami kenaikan.Oleh karena itu, Pemerintah melalui Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan mengharuskan setiap perguruan tinggi negeri meniadakan uang pangkal perkuliahan. Kebijakan ini mengacu  kepada  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  55  Tahun  2013 tentang  Biaya  Kuliah  Tunggal  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  di  Lingkungan Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan.Pendidikan  tinggi  adalah  asset  berharga  bagi  setiap  negara  dalan mempersiapkan  generasi  muda  untuk  menghadapi  tantangan  dan  peluang  di  masa  depan.  Salah  satunya  faktor penting dalam mencapai aksebilitas pendidikan tinggi adalah biaya pendidikan, yang termasuk dalamnya Uang Kuliah Tunggal (UKT) [1].
Melihat Pasal 1, Bagian 3, kami  menemukan bahwa `biaya sekolah sementara adalah bagian dari biaya sekolah  tetap  yang  harus  ditanggung  setiap  siswa  berdasarkan  kinerja  ekonominya.''  Biaya  sekolah  sementara berlaku untuk semua biaya sekolah yang mewakili operasi. Biaya per masa mahasiswa untuk program Universitas Negeri dan biaya kuliah (UKT) swasta ditentukan berdasarkan biaya kuliah swasta dikurangi  biaya  ditanggung pemerintah. Artinya, mahasiswa baru hanya perlu membayar biaya kuliah perorangan sebesar 4.444 per semester, dan tidak perlu  lagi membayar biaya lain sebesar 4.444 seperti biaya magang, biaya wisuda, perkuliahan kerja nyata,    dan  ujian  akhir.Namun,  ketika  kita  membandingkan  besaran  biaya  pendidikan  yang  dibayarkan  oleh mahasiswa yang berlatar belakang ekonomi kelas menengah atas dengan mahasiswa yang berlatar belakang kelas menengah ke bawah, maka akan timbul rasa kesenjangan. Hal ini akan memberikan kesan kursus yang mahal dan program studi yang terjangkau[2].
UKT, atau Uang Kuliah Tunggal, adalah bagian dari biaya pendidikan tinggi yang disesuaikan dengan kemampuan ekonomi setiap mahasiswa. Penetapan UKT yang adil sangat penting dalam menjaga aksesibilitas pendidikan  tinggi.  Hal  ini  menjadi  aspek  krusial  dalam  merencanakan  kebijakan  penurunan  biaya  pendidikan untuk  mengurangi  beban  finansial  mahasiswa  dan  meningkatkan  inklusivitas  pendidikan.  UKT  adalah  tentang membantu  masyarakat  kurang  mampu  –  melakukan  subsidi  silang.  Faktanya,  masih  banyak  mahasiswa  di program studi yang memiliki kondisi keuangan buruk dan terkena tarif UKT yang tinggi, begitu pula sebaliknya. Penentuan  kelompok  UKT  dilakukan  melalui  pengisian  dan  selanjutnya  verifikasi  formulir  yang  disediakan kampus pada saat wawancara dan feedback. Hal ini menjadi permasalahan  baru ketika 4.444 siswa memasuki masa penerimaan  baru. Karena banyaknya jumlah mahasiswa, sulit dan memakan waktu bagi perguruan tinggi untuk menentukan kategori yang tepat dalam menentukan UKT  setiap mahasiswa. Untuk menentukan kategori yang tepat bagi setiap siswa, dapat digunakan pendekatan data mining dengan menggunakan algoritma tertentu. Data  mining  adalah  proses  menentukan  informasi  berguna    dari  sejumlah  besar  data.  Terdapat    faktor  yang mempengaruhi  keputusan  UKT  ,  antara  lain  status  orang  tua,  pendidikan  orang    tua,  pekerjaan  orang  tua, pendapatan orang tua, jumlah  tanggungan, dan kepemilikan rumah.  Dari kumpulan data historis, penulis dapat menentukan UKT  mahasiswa baru yang diterima di Universitas Sam Ratulangi[3].
Penurunan  UKT  pada  mahasiswa  merupakan  topik  yang  relevan  dan  signifikan  dalam  konteks pendidikan  tinggi.  UKT  (Uang  Kuliah  Tunggal)  adalah  faktor  yang  mempengaruhi  akses  mahasiswa  terhadap pendidikan  tinggi.  Analisis  terhadap  penurunan  UKT  dapat  memberikan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang dampaknya terhadap mahasiswa dan institusi pendidikan, termasuk aspek keuangan dan kesejahteraan mahasiswa.
Analisis kelayakan penurunan UKT pada mahasiswa diperlukan untuk mengevaluasi apakah kebijakan ini dapat diimplementasikan secara efektif dan memberikan manfaat yang diharapkan. Kelayakan dapat mencakup berbagai aspek, seperti keuangan mahasiswa, keberlanjutan kebijakan, dan dampaknya terhadap partisipasi dan hasil akademis mahasiswa. Dengan menganalisis kelayakan, penelitian dapat memberikan dasar yang kuat untuk mendukung atau menentang penurunan UKT[4].
Pohon  keputusan  atau  pohon  keputusan  adalah  suatu  struktur  pohon  yang  digunakan  sebagai  metode penalaran untuk mencari solusi suatu permasalahan masukan. Bergantung pada jenis nilai dalam dataset, bentuk pohon  yang  terbentuk  belum  tentu  biner.  Metode  ini  merupakan    teknik  klasifikasi  dalam  data  mining  yang mengubah data dalam jumlah besar menjadi pohon keputusan yang mewakili aturan. Pohon keputusan digunakan untuk menguji data dan menemukan korelasi antara variabel input dan variabel target. Dalam konteks ini, pohon keputusan dibuat menggunakan alat RapidMiner. Seperangkat variabel independen digunakan untuk  membagi sampel  data  menjadi  kelompok-kelompok  yang  semakin  kecil,  dan  proses  berulang  digunakan  untuk  memilih variabel  independen  yang  memiliki  hubungan  paling  kuat  dengan  variabel  dependen  berdasarkan  kriteria tertentu[5].
Adapun kelebihan dari menggunakan Metode Decision Tree ini adalah Decision tree mudah dipahami dan  diinterpretasi,  membuatnya  cocok  untuk  pengambilan  keputusan  yang  transparan,  Decision  tree  dapat mengatasi kumpulan data yang kompleks dan beragam tanpa perlu normalisasi atau transformasi data yang rumit, Decision tree membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang paling penting dalam pengambilan keputusan, yang
dapat  menjadi  informasi  berharga  dalam  konteks  penurunan  UKT.  Sedangkan  untuk  kekurangan  dalam menggunakan Metode Decision Tree ini adalah Decision tree dapat cenderung overfitting pada data pelatihan, yang  dapat  menghasilkan  model  yang  tidak  umum  dan  kurang  akurat  pada  data  baru,  decision  tree  cenderung lebih baik untuk masalah klasifikasi daripada regresi, meskipun terdapat variasi seperti Decision Tree Regresi, dan kecilnya perubahan dalam data pelatihan dapat menghasilkan struktur pohon keputusan yang berbeda[6].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah Decision Tree Regressor, sebuah teknik analisis prediktif yang  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  berdasarkan  atribut-atribut  data.  Penelitian  ini  melibatkan  sejumlah tahapan yang terinci, yang ditunjukkan dalam Gambar 1, untuk memastikan keberhasilan dan validitas penelitian ini. Dalam tahapan ini, kami akan melakukan serangkaian analisis data, pemrosesan, pelatihan model, dan evaluasi performa model untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelayakan penurunan UKT mahasiswa. Penelitian ini akan memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan terkait penurunan UKT yang lebih akurat dan efektif [7] .

## Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memvisualisasikan  dan  menganalisis  secara  menyeluruh  kasus Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa melalui website resmi dataset perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, menggambarkan, dan menganalisis permasalahan yang berkaitan dengan penurunan UKT mahasiswa  serta  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kelayakan penurunan UKT. Dengan pendekatan yang lebih rinci, penelitian ini akan membahas isu-isu kritis yang terkait  dengan  penyesuaian  UKT,  menggali  alasan  di  balik  perubahan  UKT  mahasiswa,  serta  mengevaluasi dampaknya terhadap  mahasiswa dan perguruan tinggi. Selain itu, penelitian ini juga akan  mencari solusi  yang memungkinkan untuk meningkatkan kebijakan penurunan UKT yang lebih adil dan efektif.

## 2.2 Menentukan Tujuan
Penelitian ini bertujuan  untuk secara cermat  menentukan apakah ada kelompok  mahasiswa tertentu  yang lebih berhak  mendapatkan  penurunan  UKT  berdasarkan  beragam  faktor-faktor,  termasuk  namun  tidak  terbatas  pada penghasilan orang tua, prestasi akademik, dan kriteria-kriteria lainnya yang relevan. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan  untuk  menyelidiki  dan  mengidentifikasi  secara  komprehensif  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penentuan kelayakan penurunan UKT, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang proses pengambilan keputusan terkait UKT mahasiswa. Melalui pendekatan yang lebih rinci dan terperinci, penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang pengambilan keputusan terkait UKT yang lebih
adil dan berdasarkan kriteria yang lebih tepat.Penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah ada mahasiswa tertentu yang lebih berhak mendapatkan penurunan UKT berdasarkan faktor-faktor tertentu seperti penghasilan orang tua atau kriteria lainnya.

## 2.3 Melakukan Studi Literatur
Penelitian ini melibatkan serangkaian studi literatur yang mendalam, di mana kami mengakses dan menganalisis berbagai  sumber  dari  jurnal-jurnal  terkemuka,  artikel  ilmiah,  buku  referensi,  laporan  penelitian,  dan  sumber- sumber akademik lainnya yang relevan. Studi literatur ini memiliki tujuan untuk memperluas pemahaman kami tentang isu-isu terkait kelayakan penurunan UKT mahasiswa serta untuk memahami konsep-konsep dan kerangka kerja teoritis yang dapat memberikan landasan yang kuat bagi penelitian ini. Dengan cara ini, kami akan mampu mengintegrasikan  temuan-temuan  penelitian  terdahulu  ke  dalam  penelitian  kami,  sehingga  menghasilkan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan mendukung penelitian yang kami lakukan.Penelitian ini melakukan beberapa studi literatur yang dimana mengambil beberapa sumber dari jurnal-jurnal dan artikel lainnya.

## 2.4 Mengumpulkan Data
Penelitian ini  melibatkan pengumpulan data  yang dilakukan dengan kerjasama antara tim penelitian dan pihak akademik  perguruan  tinggi.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  100  rekaman  data  yang mencakup  8  atribut  utama.  Atribut-atribut  tersebut  meliputi  Nama,  Tempat  Tinggal,  Pekerjaan  Orang  Tua, Penghasilan Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua, Kepemilikan  Kendaraan,  Status Kelayakan IPK, dan Aktivitas Organisasi mahasiswa. Gambar 2 menampilkan dataset Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa secara jelas. Pengumpulan data yang terinci dan terstruktur ini akan menjadi landasan penting dalam analisis kelayakan penurunan UKT yang akan dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Dataset Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa

## 2.5 Pengolahan Data dengan Metode Decision Tree
Pengolahan data dengan metode Decision Tree adalah suatu langkah penting yang dilakukan dalam penelitian ini. Proses  pengolahan  data  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelompok- kelompok yang memiliki karakteristik serupa. Pendekatan ini sangat bermanfaat dalam analisis data, pengenalan pola, dan pemahaman struktur data yang lebih mendalam. Melalui metode Decision Tree, kami akan dapat mengekstraksi informasi yang relevan dari dataset Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa, yang selanjutnya akan digunakan dalam proses prediksi kelayakan penurunan UKT mahasiswa. Proses pengolahan data ini merupakan dasar penting untuk memastikan keakuratan dan keberhasilan analisis yang akan kami lakukan dalam penelitian ini.
Pengolahan  data  ini  juga  menggunakan  salah  satu  algoritma  penghasil  pohon  keputusan  yaitu  Algoritma  C4.5. Algoritma C4.5 diperkenalkan oleh Quinlan (1996) sebagai versi perbaikan dari ID3.  C4.5 adalah algoritma terkenal yang    digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dengan  atribut  numerik  dan  kategorikal.Hasil    proses  klasifikasi berupa aturan dapat digunakan untuk memprediksi nilai atribut diskrit dari suatu dataset baru  Algoritma C4.5 adalah penerus  ID3  dan  menggunakan  rasio  penguatan  untuk  meningkatkan  informasi  penguatan.  Gain  rasio  merupakan normalisasi dari information gain  dengan mempertimbangkan nilai entropy dari  probabilitas subset  setelah  proses partisi. Atribut dengan nilai rasio gain tertinggi dipilih sebagai atribut node akar[8].
Dalam  kasus  ini,  proses  pengolahan  data  dengan  metode  Decision  Tree  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau mengklasifikasikan  data  mengenai  kelayakan  penurunan  UKT  mahasiswa  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang memiliki  karakteristik  serupa.  Contoh  penggunaan  Decision  Tree  ini    adalah  misalkan  kita  memiliki  dataset  yang mencakup  berbagai  atribut  seperti  nilai  akademis,  tingkat  penghasilan  orang  tua,  dan  partisipasi  dalam  kegiatan ekstrakurikuler. Dalam proses ini, kita perlu memilih atribut-atribut (fitur) yang paling relevan untuk memprediksi kelayakan  penurunan  UKT. Dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian:  data  pelatihan  (training  data)  dan  data  pengujian (testing  data).  Data  pelatihan  digunakan  untuk  membangun  model  Decision  Tree,  sedangkan  data  pengujian digunakan untuk menguji keakuratannya[9].
Model  Decision  Tree  dibangun  dengan  menggunakan  algoritma  yang  secara  iteratif  membagi  data  pelatihan berdasarkan atribut-atribut yang dipilih. Setiap pembagian bertujuan untuk meminimalkan ketidakmurnian (impurity) dalam setiap kelompok. Contohnya, pada suatu tahap pohon keputusan, kita dapat membagi data berdasarkan nilai akademis. Setelah pohon keputusan dibangun, kita dapat menggunakan model tersebut untuk memprediksi kelayakan penurunan UKT mahasiswa. Sebagai contoh, jika seorang mahasiswa memiliki nilai akademis di atas ambang batas tertentu dan tingkat penghasilan orang tua di bawah ambang batas tertentu, maka model dapat memprediksi bahwa mahasiswa  tersebut  memenuhi  syarat  untuk  penurunan  UKT.  Model  Decision  Tree  dievaluasi  menggunakan  data pengujian  untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  kelayakan  penurunan  UKT.  Evaluasi  dapat mencakup metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau F1-score.[10]

## 2.6 Menguji Data dengan Aplikasi
RapidMiner adalah perangkat lunak sumber terbuka .RapidMiner adalah alat penambangan data, penambangan teks, dan analisis prediktif. RapidMiner dibangun  menggunakan bahasa Java , sehingga dapat berjalan di sistem operasi apa pun. RapidMiner, sebelumnya dikenal sebagai YALE (Yet Another Learning Environment), dikembangkan pada tahun  2001  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan  Simon  Fischer  di    Department  of  Artificial  Intelligence  di Universitas  Dortmund.  Beberapa  fitur  RapidMiner  antara  lain:  •  Banyak  algoritma  data  mining  seperti  pohon keputusan dan peta yang mengatur dirinya sendiri.
1. Bentuk grafis canggih seperti bagan histogram  yang  tumpang tindih, bagan pohon, dan plot sebar 3D.
2. Banyak variasi plugin: B.
3. Plugin teks hingga melakukan analisis teks.
4. Menyediakan teknik penambangan data  dan pembelajaran mesin seperti ETL (ekstrak, transformasi, muat), pemrosesan awal data, visualisasi, pemodelan, dan evaluasi.
5. Proses penambangan data terdiri dari operator bersarang yang ditulis dalam XML dan  dibuat menggunakan GUI.
6. Mengintegrasikan proyek penambangan data  dengan statistik R.
Menguji data dengan aplikasi pada metode Deccision tree adalah langkah yang sangat penting dalam proses analisis data menggunakan algoritma  Decision Tree. Tahap pengujian ini memiliki tujuan utama untuk memastikan bahwa model  klaster  yang  dihasilkan  dari  algoritma  Deccision  tree  sesuai  dengan  karakteristik  data  sebenarnya.  Dalam proses ini, kami akan menggunakan aplikasi atau perangkat lunak khusus untuk menguji performa model klaster yang telah dibangun, serta untuk mengidentifikasi sejauh mana model ini dapat mengelompokkan data dengan akurat dan mengungkap pola-pola yang relevan. Pengujian ini merupakan tahap penting untuk memvalidasi hasil analisis dan memastikan keakuratan interpretasi yang akan kami lakukan terhadap hasil klastering data.[11]

## 2.7 Menarik Kesimpulan
Pada tahap ini, peneliti melakukan penarikan kesimpulan yang didasarkan pada hasil analisis yang telah dilakukan sebelumnya.  Tahap  ini  memiliki  peran  penting  dalam  proses  analisis  data,  karena  melibatkan  evaluasi  mendalam terhadap temuan-temuan, penerjemahan makna dari hasil analisis, dan pengambilan keputusan yang didukung oleh bukti-bukti  yang  terkandung  dalam  data.  Dalam  tahap  ini,  kami  akan  merangkum  temuan-temuan  kunci  dan mengidentifikasi  pola-pola  atau  tren  yang  signifikan.  Kesimpulan  yang  diambil  akan  menjadi  dasar  untuk memberikan jawaban terhadap pertanyaan-pertanyaan penelitian yang diajukan awalnya, serta memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan di masa depan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi ini menghasilkan temuan yang signifikan dalam mengeksplorasi kelayakan penurunan Uang Kuliah Tunggal (UKT) mahasiswa melalui penerapan metode Decision Tree. Hasil  analisis menyoroti identifikasi faktor utama yang memainkan peran krusial dalam penentuan keputusan penurunan UKT. Variabel seperti tingkat pendapatan keluarga,  indeks  prestasi  akademik,  dan  partisipasi  dalam  kegiatan  ekstrakurikuler  memunculkan  diri  sebagai faktor-faktor  penentu  yang  mempengaruhi  kebijakan  penurunan  UKT.  Model  Decision  Tree  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  memberikan  sebuah  hierarki  yang  jelas  terkait  kriteria  kelayakan.  Dengan  demikian, pengambil keputusan, termasuk universitas dan pihak kebijakan, dapat dengan mudah memahami prioritas dan tingkat  pengaruh  masing-masing  faktor.  Faktor-faktor  sosio-ekonomi  dan  akademik  diidentifikasi  sebagai elemen-elemen  yang  saling  terkait  dan  berkontribusi  pada  kelayakan  penurunan  UKT,  menunjukkan  perlunya pendekatan  holistik  dalam  memahami  konteks  kehidupan  mahasiswa [12] .  Langkah-langkah  kejelasan  dalam pengambilan  keputusan  merupakan  kontribusi  berharga  dari  model  Decision  Tree.  Institusi  pendidikan  dapat menghindari ketidakpastian dan memberikan keputusan yang transparan kepada mahasiswa. Dalam konteks ini, hasil penelitian memberikan implikasi praktis, memandu kebijakan universitas dan pihak terkait untuk merancang strategi  penurunan  UKT  yang  lebih  efisien  dan  berdampak  positif.  Secara  keseluruhan,  temuan  studi  ini mendukung peningkatan aksesibilitas pendidikan tinggi. Dengan memahami kriteria kelayakan dengan lebih baik, institusi  dapat  memastikan  bahwa  kebijakan  penurunan  UKT  efektif  dalam  meringankan  beban  finansial mahasiswa  yang  membutuhkan.  Model  Decision  Tree  juga  memberikan  dasar  untuk  pengembangan  sistem kebijakan yang adil dan tidak diskriminatif, mendukung visi menciptakan lingkungan pendidikan yang inklusif dan  berkeadilan.  Analisis  ini  bukan  hanya  menciptakan  pemahaman  lebih  dalam  tentang  proses  keputusan penurunan  UKT,  tetapi  juga  menyediakan  fondasi  untuk  langkah-langkah  lebih  lanjut  menuju  peningkatan kesetaraan dalam pendidikan tinggi di Indonesia. Berikut gambar 3 menampilkan dataset kelakayakan penurunan UKT mahasiswa[13].
Gambar 3 . Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa
Setelah  pengumpulan  data,  penelitian  ini  melakukan  preprocessing  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan data type terhadap data untuk melihat type data apa saja yang berada di dataset tersebut. Selanjutnya melakukan describe  data  untuk  menghitung  beberapa  data  statistic  seperti  persentil,  mean  dan  std  dari  nilai  numerik daridataset. Setelah itu melakukan missing value untuk melihat apakah terdapat data yang tidak sesuai.   Berikut ini adalah hasil dari pengecekan data type, describe type dan missing values yang telah dilakukan.
Terdapat 100 record data dan 7 attribute yaitu Nama, Tempat Tinggal, Pekerjaan Orang Tua, Penghasilan Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua, Kendaraan, Status Kelayakan dan Nilai IPK Dataset Kelayakan Penurunan UKT Mahasiswa.

## 3.1 Tahap Persiapan Data
Persiapan awal yang dilakukan adalah mempersiapkan kumpulan data yang akan digunakan untuk fase berikutnya secara keselurahan. Pada penelitian ini menggunakan sebanyak 100 record dengan Dataset Mahasiswa. Dataset
menggunakan format file excel agar tools Rapid Miner dapat melakukan pembacaam file. Berikut pada gambar 2 ditunjukkan dataset mahasiswa.
Langkah selanjutnya adalah mengimpor data mahasiswa ke dalam aplikasi Rapid Miner dan menentukan atribut yang akan digunakan sebagai id dan label atau target dengan melakukan perubahan peran. Dalam penelitian ini, atribut  yang  dijadikan  id  adalah  "nomer,"  sedangkan  labelnya  adalah  "program."  Pemilihan  id  dan  label  ini dilakukan karena salah satu persyaratan untuk metode data mining, yaitu klasifikasi, adalah bahwa atribut harus berjenis nominal/numerik, dan label harus berjenis nominal. Pada tahap ini juga dapat mengatasi nilai yang hilang (missing values) dengan mencentang kotak di atas tabel. Konfigurasi untuk mengubah id dan label dilakukan pada bagian  format  your  columns  dengan  mengklik  icon  gear  pada  atribut  yang  akan  dijadikan  id  maupun  label kemudian pilih change role. Secara detail dalam penentuan pengaturan id dan label ditunjukkan pada gambar 3.

## 3.2 Implementasi
Dataset  yang  bersumber  dari  Kaggle  setelah  proses  pembersihan menjadi  100  data,  data  UKT  mahasiswa diambil secara random untuk dipilih menjadi data training pada system klasifikasi uang kuliah tunggal  berjumlah 100 data,  kemudian  data  akan  dihitung  menggunakan algoritma klasifikasi naïve bayes .Dari hasil penelitian ini dan setelah dijalankan maka hasilnya seperti pada Gambar 4.
Pengujian  metode  Decision  Tree  dalam  mengambil  keputusan  terkait  penurunan  UKT  menunjukkan  tingkat keakuratan yang sangat baik. Hal ini membuktikan bahwa metode ini adalah alat yang efektif untuk meningkatkan efisiensi  pengelolaan  bantuan  finansial.  Melalui  hasil  pengujian,  peneliti  dapat  mengonfirmasi  bahwa implementasi  Analisis  Kelayakan  Penurunan  UKT  dengan  Metode  Decision  Tree  telah  berhasil  dalam mengidentifikasi  kelompok  mahasiswa  yang  memenuhi  syarat  untuk  penurunan  UKT.  Pengujian  ini menghasilkan data yang kuat tentang efektivitas metode Decision Tree dalam konteks penurunan UKT. Peneliti telah mengukur tingkat akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi, yang akan menjadi landasan bagi perbaikan lebih lanjut dalam sistem pendukung mahasiswa[12]
Pertama-tama,  data  mengenai  kelayakan  penurunan  UKT  pada  mahasiswa  dikumpulkan  dan  disiapkan  dalam format  yang dapat dimengerti oleh RapidMiner. Data ini  mungkin  mencakup informasi seperti nilai akademis, tingkat penghasilan orang tua, partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, dan data relevan lainnya.
Data yang telah dikumpulkan diimpor ke dalam lingkungan RapidMiner. RapidMiner mendukung berbagai format file, sehingga pengguna dapat mengimpor data dari file Excel, CSV, database, dan sumber data lainnya.
Gambar 4. Pilih label dan ID untuk di Import
Data  kemudian  menjalani  serangkaian  langkah  praproses  untuk  membersihkan,  menormalkan,  dan  mengatasi nilai-nilai yang hilang atau tidak valid. Proses praproses ini melibatkan langkah-langkah seperti pengisian nilai yang hilang, penghapusan outlier, dan transformasi data jika diperlukan.
Fitur-fitur yang paling relevan untuk memprediksi kelayakan penurunan UKT dipilih menggunakan alat-alat yang disediakan oleh RapidMiner. Pengguna dapat menggunakan berbagai metode seleksi fitur yang telah tersedia atau mengimplementasikan metode kustom sesuai kebutuhan. Data dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk  melatih  model Decision Tree, sementara data pengujian digunakan untuk menguji keakuratan model. RapidMiner menyediakan algoritma Decision Tree yang dapat digunakan untuk membangun  model.  Pengguna  dapat  mengkonfigurasi  parameter  model,  seperti  kedalaman  pohon  dan  metode pembagian, untuk mencapai hasil yang optimal.

## Gambar 5. Skema Workspace
Model  Decision  Tree  yang  telah  dibangun  kemudian  divalidasi  menggunakan  data  pengujian  untuk  mengukur seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  kelayakan  penurunan  UKT.  RapidMiner  menyediakan  alat  evaluasi kinerja model yang dapat digunakan untuk menghasilkan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1- score.  Hasil  dari  model  Decision  Tree  diinterpretasikan  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  paling mempengaruhi  kelayakan  penurunan  UKT  pada  mahasiswa.  Ini  dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam merancang kebijakan yang lebih efektif.
Gambar 6 . Hasil Pohon Keputusan Analisis Kelayakan Penurunan UKT pada Mahasiswa
Gambar 7. Deskripsi Rule Pohon Keputusan
RapidMiner  memungkinkan  pengguna  untuk  memvisualisasikan  model  Decision  Tree  yang  dibangun.  Ini membantu  dalam  pemahaman  intuitif  terhadap  aturan  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  model.  Hasil  pohon keputusan  akan  memberikan  wawasan  tentang  faktor-faktor  yang  paling  mempengaruhi  kelayakan  penurunan UKT pada  mahasiswa.  Ini  dapat  mencakup  variabel-variabel  seperti  nilai  akademis,  tingkat  penghasilan  orang tua, dan elemen lainnya yang berkontribusi pada keputusan tersebut. Pohon keputusan memberikan aturan-aturan yang mudah diinterpretasi untuk menentukan apakah seorang mahasiswa memenuhi syarat untuk penurunan UKT atau tidak. Contoh aturan ini bisa berupa "Jika nilai akademis lebih tinggi dari 3.00 dan tingkat penghasilan orang tua kurang dari 2jt, maka mahasiswa memenuhi syarat untuk penurunan UKT." Pohon keputusan memungkinkan segmentasi mahasiswa ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristik kelayakan mereka. Hal ini dapat membantu identifikasi pola-pola khusus di antara mahasiswa yang memenuhi syarat dan yang tidak memenuhi syarat. Pohon keputusan menyediakan alur yang jelas untuk pengambilan keputusan, sehingga dapat digunakan  oleh  pihak  terkait  untuk  membuat  kebijakan  terkait  penurunan  UKT.  Kejelasan  ini  juga  dapat membantu mahasiswa dalam memahami kriteria kelayakan dan proses pengambilan keputusan[1].

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari Analisis Kelayakan Penurunan UKT Pada Mahasiswa dengan Menggunakan Metode Decision Tree adalah hasil  yang  sangat berharga dalam pengambilan keputusan terkait biaya pendidikan dan pemberian bantuan finansial kepada mahasiswa. Melalui metode ini, kita dapat mengevaluasi secara objektif kriteria-kriteria yang  memengaruhi  kelayakan  penurunan  UKT,  yang  pada  gilirannya  memungkinkan  kita  untuk  menciptakan sistem  yang  lebih  adil,  transparan,  dan  efisien  dalam  menyediakan  akses  pendidikan  tinggi.Salah  satu  temuan utama dalam analisis ini adalah peran sentral nilai IPK dalam menentukan kelayakan penurunan UKT. Mahasiswa dengan  IPK  yang  lebih  tinggi  cenderung  lebih  layak  menerima  bantuan  finansial  melalui  penurunan  UKT.  Ini mencerminkan  komitmen  kami  untuk  mendukung  mahasiswa  yang  menunjukkan  kinerja  akademik  yang  baik, sekaligus memberikan insentif bagi mereka untuk terus berkinerja tinggi. Penghasilan orang tua juga memiliki dampak signifikan dalam pengambilan keputusan. Analisis ini mengkonfirmasi bahwa mahasiswa dari keluarga dengan  penghasilan  yang  lebih  rendah  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  mendapatkan  penurunan  UKT, sehingga  membantu  mengatasi  kendala  ekonomi  yang  mungkin  mereka  hadapi.  Ini  adalah  langkah  progresif dalam  meningkatkan  akses  pendidikan  tinggi  bagi  kelompok  yang  lebih  rentan.  Selain  itu,  kami  juga mempertimbangkan jumlah tanggungan orang tua sebagai faktor penting dalam proses pengambilan keputusan. Mahasiswa yang memiliki lebih banyak tanggungan juga memperoleh perhatian dalam hal kelayakan penurunan UKT, mengingat beban ekonomi yang lebih besar yang mereka tanggung. Penerapan Metode Decision Tree dalam analisis ini telah membantu menciptakan proses yang lebih terstruktur dalam menentukan kelayakan. Hasil dari analisis ini juga menyoroti kendala finansial yang dihadapi oleh sejumlah mahasiswa, yang dapat memengaruhi kelancaran studi mereka. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang kondisi ini, kami berkomitmen untuk terus meningkatkan  kebijakan  dan  solusi  finansial  yang  lebih  baik  di  masa  depan.  Dalam  kesimpulan,  Analisis Kelayakan  Penurunan  UKT  dengan  Metode  Decision  Tree  adalah  langkah  penting  dalam  perbaikan  sistem pendidikan tinggi kami. Ini memberikan kerangka kerja yang jelas dan obyektif dalam pengambilan keputusan, yang pada akhirnya menguntungkan mahasiswa dan membantu menciptakan akses pendidikan tinggi yang lebih inklusif  dan  berkelanjutan.  Kami  berharap  bahwa  temuan  ini  akan  menjadi  dasar  untuk  terus  meningkatkan kualitas  dan  keadilan  dalam  pendidikan  tinggi  kami,  serta  memberikan  mahasiswa  peluang  terbaik  untuk mencapai potensi akademik mereka.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan  rendah  hati,  kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  sebesar-besarnya  kepada  Allah  SWT  atas  segala karunia,  petunjuk,  dan  kesempatan  yang  telah  Dia  berikan  dalam  perjalanan  ini.  Kepada-Nya  kami  berserah sepenuhnya.  Kami  juga  ingin  mengungkapkan  penghargaan  yang  mendalam  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi berarti dalam pencapaian ini:
1. Kepada  dosen  pengampu  yang  telah  memberikan  ilmu,  bimbingan,  dan  inspirasi  selama  proses pembelajaran. Terima kasih atas dedikasi Anda dalam membantu kami mengembangkan pengetahuan dan pemahaman.
2. Kepada  dosen  pembimbing  yang  telah  memberikan  panduan  yang  berharga,  dorongan,  dan  koreksi konstruktif selama perjalanan penelitian kami. Tanpa bimbingan Anda, kami tidak akan mencapai titik ini.
3. Kepada tim peneliti yang telah bekerja keras bersama-sama dalam mengumpulkan data, menganalisis hasil, dan mendiskusikan temuan. Kerja tim Anda telah memberikan fondasi yang kuat untuk proyek ini.
4. Kepada  orang  tua  dan  keluarga  kami  yang  selalu  memberikan  dukungan  moral,  emosional,  dan  finansial sepanjang perjalanan ini. Terima kasih atas cinta dan doa-doa Anda yang tak henti-hentinya.
5. Kepada teman-teman kami yang selalu ada di samping kami, memberikan semangat, dan berbagi tawa dan dukungan dalam setiap langkah kami. Kalian adalah bagian berharga dari perjalanan ini.
Semua pencapaian ini bukanlah hasil usaha kami sendiri, tetapi adalah hasil kerjasama, dukungan, dan berkat dari banyak pihak. Kami berharap bahwa hasil penelitian ini akan memberikan manfaat dan kontribusi positif dalam lingkungan  akademik  dan  masyarakat.  Terima  kasih  sekali  lagi  kepada  semua  yang  telah  berperan  dalam perjalanan ini. Semoga  Allah  SWT memberkati  kita semua. Semoga  naskah ini  menjadi sumber inspirasi bagi penelitian selanjutnya dan berkontribusi pada perkembangan ilmu pengetahuan dan praktik di masa depan. Sekali lagi, terima kasih atas dedikasi dan kerja keras dalam menghasilkan naskah publikasi penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Agung, M., Mabe Parenreng, J., Wahid, A., Syahid, M., Wahid, N., Putra, S. A., & Mahdinul Bahar, M. (2020). SISTEM PENENTUAN NILAI UANG KULIAH TUNGGAL (UKT) MAHASISWA BARU UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR . https://ojs.unm.ac.id/JESSI/index
[2] Ainun Sechandini, R., & dan Hasruddin Dute, N. S. (2019). Pembelajaran PAI pada Mahasiswa Multikultural Oleh. In Jurnal Kependidikan dan Keagamaan (Vol. 394, Issue 2). http://hukum.unsrat.ac.id/uu/uu_20_03.htm,
[3] Barito, E. E., Jap, ), Beng, T., & Arisandi, D. (n.d.). Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi .
[4] Herlina, N. S. P. K. (2023). 29.+Herlina+Agustus+JMBI. ANALISIS EFEKTIVITAS DAN KONTRIBUSI PENERIMAAN UANG KULIAH TUNGGAL (UKT) TERHADAP PENDAPATAN UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG .
[5] Izzah, N. N., & Krisnanik, E. (2021). Sistem Monitoring Pengajuan Keringanan UKT Mahasiswa Menggunakan Framework CI 4 (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta). In Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) Jakarta-Indonesia .
[6] Karim, B., Sentinuwo, S. R., & Sambul, A. M. (n.d.). Penentuan Besaran Uang Kuliah Tunggal untuk Mahasiswa Baru di Universitas Sam Ratulangi Menggunakan Data Mining .
[7] Rizki, Y., & Nugraha, A. (2021). IMPLEMENTASI ALGORITME SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI PENYESUAIAN UANG KULIAH TUNGGAL TERDAMPAK PANDEMI COVID-19 (Studi Kasus: Universitas Siliwangi). Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 5 (2).
[8] Rohman, A., Rufiyanto, A., & Kunci, K. (2020). KOMPARASI MODEL DECISION TREE UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI UNIVERSITAS PANDANARAN. In Jurnal NeoTeknika (Vol. 6, Issue 1).
[9] Rois, I. N., Wijaya, A., Prananingrum, A. V., & Artikel, S. (2020). Implementasi Keringanan Uang Kuliah Tunggal Bagi Mahasiswa di Era New Normal Artikel. Jambura Journal of Educational Management , 1 (2), 103–121.
[10]  Setio, P. B. N., Saputro, D. R. S., & Winarno, B. (2020). PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5 . 3 , 64–71. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[11]  Situmorang, J., Alexandro, R., Nibel, H., Studi Pendidikan Ekonomi, P., & Palangka Raya, U. (2022). Analisis Biaya Kuliah Saat Pandemi Covid-19 Pada Mahasiswa Program Studi Pendidikan Ekonomi FKIP UPR. Jurnal Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial (JPIPS), Desember , 2022 (14), 259–265. http://e-journal.upr.ac.id/index.php/JP-IPS
[12]  Susetyoko, R., Yuwono, W., Purwantini, E., & Ramadijanti, N. (2022). Perbandingan Metode Random Forest, Regresi Logistik, Naïve Bayes, dan Multilayer Perceptron Pada Klasifikasi Uang Kuliah Tunggal (UKT) . 7 (1).
[13]  Wibawa, A. P., Guntur, M., Purnama, A., Fathony Akbar, M., & Dwiyanto, F. A. (2018). Metode-metode Klasifikasi. Prosiding Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 3 (1).