Vol. 15, No. 1, March 2022, pp. 73~83 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i1.11816  73
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes dan Artificial Neural Network: Studi Kasus Fakultas Teknik UNIS Tangerang
Ummu Habibah R 1 , Achmad Solichin 2
1 Department of Informatic, Universitas Tangerang Raya, Indonesia
2 Department of Information System, Universitas Budi Luhur, Indonesia
Article Info

## ABSTRACT

## Article history:
Received 10 Jan 2022 Revised 20 Feb 2022 Accepted 16 Mar 2022
Sheikh - Yusuf Islamic University (UNIS) is one of the leading Islamic Universities in Tangerang City which has a vision of making Islamic Higher  Education  superior  in  the  field  of  science  and  technology  in Southeast  Asia  by  2036.  With  the  vision  of  the  university,  the engineering  faculty  must  produce  graduates  in  the  engineering  field who  are  superior,  strong,  and  able  to  compete  at  national  and international levels. The problems faced by the Faculty of Engineering, UNIS Tangerang, are the low percentage of students who graduate on time compared to students who graduate late. This study aims to assist the Faculty of Engineering in predicting student graduation so that it can  be  anticipated  earlier.  This  study  uses  the  attribute  number  of credits, IP from semesters 1 to 4. The methods used in this study are Naïve Bayes and Artificial Neural Network. The data used in this study used 330 student records who graduated from 2012 to 2016. Accuracy results  obtained  after  testing  with  a  system  using  20%  data  testing obtained an accuracy of 63.63%, precision 71.05%, recall 67.5%, and AUC 62.6%.
Keywords: Predictions
Graduate Students
Naïve Bayes
Artificial Neural Network
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Ummu Habibah Romlah Department of Informatic, Universitas Tangerang Raya, Indonesia Komp. Perumahan Sudirman Indah, Jl. Ki Mas Laeng Jl. Syeh Mubarok No. 25 Tigaraksa Kab. Tangerang – Banten Email: uhabibahr@untara.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Lulus  tepat  waktu  adalah  keinginan  seluruh  mahasiswa,  tidak  hanya  itu  lulus  tepat  waktu  adalah keuntungan  bagi  kedua  belah  pihak,  yaitu  mahasiswa  dan  instansi  pendidikan.  Dalam  mengukur  status kelulusan dapat diperoleh dari indeks prestasi mahasiswa setiap semester. Jika indeks prestasi mahasiswa lebih rendah maka mahasiswa akan mengakibatkan lulus tidak tepat waktu [1].
Permasalahan terkait dengan jumlah  mahasiswa lulus tidak  tepat  waktu  terbilang sedikit  dibanding dengan mahasiswa lulus tepat waktu, namun hal tersebut perlu ditindak lanjuti karena jumlah mahasiswa lulus tidak  tepat  waktu  akan  berdampak  pada  nilai  akreditasi  fakultas.  Banyak  faktor  penyebab  mahasiswa  lulus tidak tepat waktu, namun belum diketahui penyebab pasti faktor keterlambatan kelulusan mahasiswa tersebut.
Perlu  dilakukan  penggalian  data  yang  masih  tersembunyi  dan  pengelolaan  data  sehingga  menjadi pengetahuan  serta  informasi  baru  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  menindak  lanjuti  mahasiswa  yang bermasalah pada akademik berjalan atau mahasiswa yang masih aktif.
Klasifikasi  merupakan  proses  penemuan  model  (fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan kelas  data  atau  konsep  yang  bertujuan  agar  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label
74 kelasnya tidak diketahui. Proses klasifikasi didasarkan pada empat komponen yaitu kelas predictor, training dataset dan testing dataset [2].
Gambar 1. Grafik Perbandingan Kelulusan Mahasiswa
Pada Gambar 1 merupakan grafik perbandingan kelulusan mahasiswa pada Fakultas Teknik dengan tahun masuk angkatan 2012-2016 untuk semua program studi. Pada jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu pada tahun akademik 2012 mengalami kenaikan, dan pada tahun akademik 2016 mahasiswa lulus tidak tepat waktu mengalamai kenaikan kembali dibandingkan dengan tahun akademik sebelumnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  penelitian  pendahulu,  penelitian  ini menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  neural  network  untuk  mengatasi  masalah  yang  ada  yaitu  rendahnya presentase  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  dibanding  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu.  Peneliti sebelumnya menggunakan algoritma yang sama tetapi data yang digunakan berbeda. Atribut yang digunakan pada penelitian ini serta sudah ditentukan oleh pakar pada penelitian sebelumnya  yaitu Asal Sekolah, Total SKS, Total Cuti, Kemampuan Finansial, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4. Penelitian dilakukan di Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh Yusuf (UNIS) Tangerang.

## Tabel 1. Penelitian Terkait Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Paper Tujuan Penelitian Hasil Penelitian [3] Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan  hasil  pengujian  metode decision  tree memiliki akurasi sebesar 74,51% dan artificial neural network sebesar 79,74%. [4] Prediksi Kelulusan Mahasiswa berbasis Neural Network Hasil  dari  penelitian  ini  mendapatkan  nilai  akurasi  hingga 99,9% menggunakan 166 sample data tersebut. [5] Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes hasil prediksi dari ketepatan lama studi dari mahasiswa angkatan 2008 adalah sebesar 254 mahasiswa diprediksi ”Tepat Waktu” dan sisanya yaitu 4 orang diprediksi ”Tidak Tepat Waktu” [6] Prediksi Masa Studi Mahasiswa menggunakan Algoritma C4.5
Jumlah data trainig yang akan digunakan sebanyak 83 dengan tingkat kesalahan 5% baik prediksi tepat waktu dan data pred- iksi tidak tepat waktu secara acak ( simple random sampling ). [7] Prediksi Lama Studi Mahasiswa dengan Algoritma Neural Network (Backpropagation) Setelah dilakukan pembelajaran, dan pengujian pola- pola yang dilatih, diperoleh hasil bahwa 99% % test terhadap pola-pola tersebut benar (akurat) sesuai dengan target.
Penelitian ini  menggunakan metode Naïve Bayes dan Neural Network berdasarkan data yang telah didapatkan  dengan  mencari  beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  prediksi  kelulusan  mahasiswa,  dalam penelitian  tersebut  beberapa  menggunakan  Naïve  Bayaes  saja  dan  Neural  Network  saja,  sedangkan  dalam penelitian  ini  ialah  membandingkan  kedua  metode  tersebut  yaitu  Naïve  Bayes  dan  Neural  Network  yang nantinya  akan  dipilih  salah  satu  metode  terbaik  setelah  dilakukan  testing  menggunakan  data  yang  telah didapatkan.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  ialah  menghasilkan  model  prediksi  kelulusan mahasiswa  dengan  metode  Naïve  Bayes  atau  Neural  Network  tersebut,  diharapkan  dengan  adanya  model prediksi ini dapat membantu fakultas untuk melakukan pencegahan dini terhadap mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu.
0 50 100 2012 2013 2014 2015 2016

## Perbandingan Kelulusan …
Tepat Waktu
Tidak Tepat
Waktu

## 2. METODE
Tujuan  penelitian  ini  ialah  untuk  memprediksi  sejak  dini  mahasiswa  yang  Lulus  Tepat Waktu  dan Tidak Tepat Waktu. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode CRISP-DM. CRISP-DM adalah metode yang dibentuk oleh komisi eropa pada tahun 1996 yang menerapkan standar dalam proses data mining. Dalam CRISP-DM terdapat 6 (enam) fase yang akan dilakukan pada penelitian pengembangan data mining.
Gambar 2. Tahapan Proses Penelitian

## Identifikasi Masalah
Gambar 1 telah menjelaskan masalah yang terdapat pada Fakultas Teknik UNIS Tangerang yaitu jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu tidak sebanding dengan mahasiswa lulus tepat waktu.

## Studi Pustaka
Dalam penelitian ini dilakukan studi pustaka sebelumnya, dengan mencari penelitian sebelumnya yang terkait dengan judul penelitian.

## Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian
Setelah  dilakukan  identifikasi  masalah  maka  tujuan  dari  penelitian  ialah  menemukan  model  prediksi kelulusan mahasiswa dengan metode Naïve Bayes dan Artificial Neural Network.

## Penentuan Atribut dan Pengumpulan Data
Penentuan  atribut  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  beberapa  atribut  pada  penelitian sebelumnya dengan tujuan yang sama. Kemudian dilakukan pengumpulan data, dataset yang digunakan pada penelitian ini ialah data mahasiswa yang telah lulus dengan tahun masuk Angkatan 2012 hingga 2016 pada Fakultas  Teknik  untuk  semua  program  studi  yaitu  Teknik  Informatika,  Teknik  Industri,  Teknik  Kimia,  dan Teknik Sipil. Data mentah yang dikumpulkan dari divisi IT sejumlah 1.589 record dari data ini sudah terdapat atribut  yang  dibutuhkan  tetapi  ini  hanya  data  lulusan  2(dua)  tahun,  sedangkan  yang  dibutuhkan  ialah  data lulusan  5(tahun)  terakhir.  Selanjutnya  data  didapat  dari  divisi  tata  usaha  yaitu  diberikan  buku  wisudawan 5(lima) tahun terakhir. Kemudian karena dinilai tidak efisien data didapat kembali dari divisi IT dalam bentuk softcopy sejumlah 2.471 record telah ditambahkan dengan data yang sebelumnya didapat dari divisi IT, dalam data tersebut hanya terdapat mahasiswa jurusan teknik informatika dan yang dibutuhkan ialah semua program studi pada fakultas teknik yaitu teknik informatika, teknik sipil, teknik kimia dan teknik industri. Selanjutnya data didapatkan.
Identifikasi Masalah Studi Pustaka Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Penentuan Atribut Pengumpulan Data Pra Pemrosesan Pemodelan Algoritma Evaluasi Pemodelan Perancangan Prototipe

## Tabel 2. Data awal dari Divisi IT

## Pra Pemrosesan
Pada fase ini dilakukan pra pemrosesan data yang telah didapatkan, dengan melakukan pembersihan data yaitu menyatukan seluruh data sesuai dengan atribut yang dibutuhkan dan melakukan reduksi terhadap data yang tidak dibutuhkan. Setelah mereduksi data yang tidak dibutuhkan, kemudian dilakukan transformasi data yaitu merubah data yang didapat sesuai dengan data  yang dibutuhkan dengan cara  membentuk atribut baru sebagai parameter dan generalisasi pada data yang berlebihan dari yang dibutuhkan.

## Gambar 3. Komposisi Dataset Awal
Pada gambar 3 merupakan sekumpulan dataset awal yang didapatkan yaitu data mahasiswa yang telah lulus  dari  divisi  IT  berjumlah  2.471  record  dan  data  mahasiswa  yang  telah  lulus  dari  bagian  akademik berjumlah 337 record, data keuangan mahasiswa yang telah lulus dari bagian keuangan 14.265 record. Dataset tersebut  berisi  seluruh  data  mahasiswa  pada  tahun  2012-2016,  terdapat  data  mahasiswa  yang  telah  lulus, mahasiswa tidak aktif, dan mahasiswa drop out dan history pembayaran mahasiswa yang telah lulus

## Pemodelan Algoritma
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  algoritma  menggunakan  tools  yaitu  WEKA  dengan  melakukan eksplorasi  dan  eksperimen  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  terbaik.  Proses  pemodelan  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Multilayer Perceptron.

## Evaluasi Pemodelan
Fase ini dilakukan evaluasi pemodelan sebelum merancang prototipe yaitu evaluasi menggunakan jupyter notebook  python untuk  membuktikan  ketepatan  hasil  pengujian  yang  didapat.  Model  pembelajaran  dengan metode naïve bayes dan neural network berdasarkan penelitian awal yang telah dilakukan sebelumnya. Metode yang terbaik setelah dilakukan eksplorasi  menggunakan aplikasi WEKA  pada penelitian ini  ialah algoritma multilayer  perceptron lebih  tinggi  akurasinya  dan  untuk  algoritma naïve  bayes pada  urutan  kedua  setelah dilakukan eksprimen menggunakan WEKA untuk mendapatkan hasil perbandingan akurasi terbaik maka tidak bisa  menggunakan  eksplorasi  dengan  1(satu)  algoritma  saja  dan  kemudian  dilakukan  pemodelan  juga
Id periode NIM Id statusmhs Ips Ipk Sem mhs Sks smt Sks total Ipk lulus Sks lulus 20121 1204030008 A 3 3 1 11 11 3 11 20122 1204030008 A 2,67  2,88  2 6 17 2,88 17 20151 1204030008 A 3,68  3,35  7 20 97 3,35 97 20152 1204030008 L 0,86  3,37  8 14 104 3,37 104 20151 1504030098 A 3,18  3,18  1 20 20 3,18 20
Data Divisi IT 2.471 record 10 atribut
Data Bag. Akademik 337 record 9 atribut Pra Pemrosesan Data Bag. Keuangan 14.265 record 11 atribut
77 menggunakan jupyter  notebook dengan  bahasa  pemrograman python .  Dimulai  dengan  melakukan import library yang akan digunakan, selanjutnya mengintsal library jika masih ada library yang belum tersedia pada library python tersebut. Setelah didapatkan kernel terbaik maka selanjutnya mengevaluasi prediksi dengan data testing.

## Gambar 4 . Eksplorasi menggunakan WEKA

## Perancangan Prototipe
Tahap terakhir ialah perancangan prototipe yaitu menggunakan framework flash dari hasil model yang telah dibuat terlebih dahulu menggunakan aplikasi WEKA dan Jupyter Notebook.

## Naïve Bayes
Metode  naïve  bayes  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  paling  popular  untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah besar dan dapat digunakan untuk probabilitas keanggotaan suatu class.
Algoritma Naïve bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Naïve bayes merupakan  pengklasifikasian  metode  probabilistik  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  bayes.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan  Naïve  dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naïve bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri kelas lainnya[8].
Naïve bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasar pada penerapan teorema  bayes  (aturan  bayes)  dengan  asumsi  independensi  (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif).  Dengan kata lain, dalam naïve bayes model yang digunakan adalah model fitur independent.
P(H|E)= P(E|H) x P(H) 𝑃(𝐸) ……………………………...............................................................................................(1)
Penjelasan dari persamaan (1) adalah sebagai berikut :
P(H|E)  : Probabilitas akhir bersyarat  ( conditional probability ) suatu hipotesis H terjadi jika diberikan bukti ( evidence ) E terjadi.
P(E|H)  : Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan memengaruhi hipotesis H.
P(H) : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(E) : Probabilitas awa; (priori) bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis Atau bukti yang lain.

## Artificial Neural Network
Multilayer perceptron merupakan model yang paling banyak digunakan untuk melakukan proses prediksi. Pada Multilayer Perceptron variabel independen maupun dependen dapat memiliki tingkat pengukuran metrik maupun  nonmetric .  Multilayer  Perceptron ialah  ANN  turunan  dari perceptron, berupa  ANN  umpan  balik ( feedforward ) dengan satu atau lebih layer tersembunyi ( hidden layer ).
Seleksi Fitur 10 Folds Cross Validation Naïve Bayes
Multilayer Perceptron Akurasi Presisi Recall AUC Dataset
78

## Gambar 5. Model Arsitektur Neural Network
Neural network (jaringan saraf tiruan) adalah model non-linear yang rumit dibangun dari komponen yang secara individu berperilaku mirip seperti model regresi. Neural network dapat direpresentasikan sebuah grafik, dan beberapa sub-grafik tampaknya ada integritas  yang sama dengan gerbang logika. Struktur dari jaringan neuron  atau  saraf  secara  terperinci  dirancang  terlebih  dahulu. Neural  network adalah  model  mesin pembelajaran yang meniru aspek pembelajaran dari pengalaman masa lalu untuk memprediksi masa depan [9].
Neural Network adalah model algoritmik yang terinspirasi oleh bagaimana neuron dalam otak manusia bekerja. Setiap neuron di otak manusia saling terhubung dan informasi mengalir dari masing-masing neuron tersebut. Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi metode pengumpulan data, dan metode algoritma neural network menggunakan data training, learning, maupun testing[10].
Artificial  Neural  Network  (ANN) sejak  diperkenalkan  pada  sekitar  tahun  1940  telah  banyak diimplementasikan pada berbagai bidang keilmuan. ANN banyak digunakan untuk melakukan prediksi atau peramalan. Artificial neural network (ANN) terinspirasi dari kesadaran atas complex learning system pada otak yang terdiri dari set- set neuron  yang saling berhubungan  secara dekat. Jaringan neuron mampu  melakukan tugas yang sangat kompleks seperti klasifikasi dan pemahaman pola. ANN dapat memperkirakan rentang yang cukup luas suatu model statistika dan fleksibel dalam menggambarkan model (linier maupun nonlinier). ANN dapat digunakan untuk permasalahan yang sama dengan permasalahan statistika multivariat seperti multiple regression , analisa diskriminan, dan analisa kluster.

## Algoritma Back-Propagation
Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot- bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).  Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap  perambatan  maju (feedforward) harus dikerjakan terlebih dahulu [11].
Masukan  dari  node  input  diteruskan  ke  hidden  layer  kemudian  dilanjutkan  ke  node  output.  Setiap hubungan dari unit i ke unit j memiliki bobot w ij yang mengindikasikan kekuatan dari koneksi. Jumlah dari pembobotan, a j , untuk suatu input x ij dan bobot w ij . Nilai galat , E j (n), antara output actual y j (n) dan nilai output dari neuron d j (n) dihitung dengan persamaan 2.
E j (n)=d j (n)y j (n)………………………………………………………………………………………………………… (2)

## Multilayer Perceptron
Multilayer Perceptron lebih baik daripada Single Layer Perceptron (SLP). Setiap node hi pada 1 hidden layer berbobot (Gambar 2a)  dianalogikan sebagai garis- garis yang membentuk pola polygon konveks (Gambar 2b). Pola ini akan semakin bertambah seiring dengan bertambahnya jumlah hidden layer. Dengan kemampuan ini, MLP dapat meningkatkan kemampuan belajar (training) dari algoritma JST [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Eksplorasi menggunakan WEKA
Eksplorasi menggunakan WEKA dilakukan sebelum menggunakan python . Dalam eksplorasi ini untuk membandingan  algoritma  yang  digunakan  dengan  menggunakan  dataset  yang  sudah  selesai  dilakukan prapemrosesan atau atribut yang siap digunakan untuk digunakan. Dalam penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 330 record yang dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji.
Tabel 3. Hasil
Eksplorasi Perbandingan Algoritma
Tabel  3  merupakan  hasil  eksplorasi  perbandingan  algoritma  menggunakan  WEKA,  dari  eksplorasi tersebut  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  dan  Nilai  AUC  tertinggi  yaitu Multilayer  Perceptron .  Kemudian penelitian dilanjutkan menggunakan Multilayer Perceptron .

## 3.2.  Eksperimen dengan WEKA
Setelah  melakukan  eksplorasi  dengan  WEKA  maka  dilakukan  kembali  eksperimen.  Perbedaan  dari eksplorasi dan eksperimen ialah eksplorasi perbandingan menggunakan algoritma satu persatu, jika eksperimen perbandingan semua algoritma menjadi satu.
Tabel 4. Hasil eksperimen perbandingan algoritma
Pada tabel  4 merupakan  hasil eksperimen  menggunakan WEKA, dilakukan eksperimen tersebut  maka algoritma multilayer perceptron tetap unggul dibandingkan dengan algoritma naïve bayes. Berdasarkan hasil eksperimen  tersebut  maka  pengembangan  atau  perancangan  prototipe  menggunakan  algoritma  multilayer perceptron.

## 3.3.  Pemodelan dengan WEKA
Setelah  melakukan  eksplorasi  dan  eksperimen  menggunakan  WEKA  maka  dilakukan  pula  pemodelan menggunakan WEKA sebelum melakukan deployment pada python. Dengan menentukan beberapa parimeter dalam Multilayer Perceptron menggunakan WEKA untuk mendapatkan error per epoch terkecil.
Algoritma (Klasifikasi) Akurasi Presisi Recall Nilai AUC Naïve Bayes 0.735 0.75 0.74 0.75 Multilayer Perceptron 0.853 0.86 0.85 0.88 Algoritma (Klasifikasi) Akurasi Presisi Recall Nilai AUC Naïve Bayes 0.719 0.723 0.720 0.742 Multilayer Perceptron 0.871 0.876 0.871 0.882
80
Gambar 6. Model multilayer perceptron
Pada  gambar  6  merupakan  model  pertama  yang  digunakan  dengan  beberapa  parameter  yaitu  3  (tiga) hidden layer, dengan learning rate 0.1 dan momentum 0.2, dan kemudian untuk epochnya 500. Maka didapatkan hasil error per epoch yaitu 0.0777273.
Gambar 7. Model Kedua multilayer perceptron
Pada  gambar  7  merupakan  model  kedua  menggunakan multilayer  perceptron menggunakan  beberapa parameter yaitu terdapat 5(lima) hidden layer, dengan learning rate 0.3 dan momentum 0.2, kemudian untuk epochnya menggunakan 700 maka didapatkan hasil error per epoch yaitu 0.0702772.
Gambar 8. Model ketiga multilayer perceptron
81
Pada  gambar  8  dilakukan  eksplorasi  kembali  dengan multilayer  perceptron karena  pada  model  kedua yaitu  0.70  sedangkan  untuk  eksplorasi  model  ketiga  menggunakan  beberapa  parimeter  yaitu  terdapat 100(seratus) hidden  layer ,  dengan  learning  rate  yang  digunakan  ialah  0.001  dan  momentumnya  0.9,  serta menggunakan epoch 500 maka didapatkan hasil error per epoch yaitu 0.1864394.
3.4.  Visualisasi Data Training
Gambar 9. Plot Matrix Data Mining
Pada gambar 9 merupakan hasil visualisasi dari data training yang digunakan yaitu 80%. Hasil visualisasi menggunakan atribut IP Semester 3, dengan berwarna  merah ialah  Lulus Tidak Tepat Waktu dan berwarna biru ialah Lulus Tepat Waktu.

## 3.5.  Implementasi Pemodelan

## Gambar 10. Grafik akurasi
Gambar  10  merupakan  hasil  dari  pemodelan multilayer  perceptron menggunakan Jupyter  Notebook python yaitu  grafik  akurasi  alpha  dengan  menggunakan  parameter  alpha  0.0005  dan learning  rate 0.0001 dengan maksimal epoch yang digunakan ialah 100 epoch.
Setelah  dilakukan  eksplorasi  dan  eksperimen  menggunakan  WEKA  dan Jupyter  Notebook maka implementasi  pada  penelitian  ini  ialah  menggunakan  algoritma multilayer  perceptron ,  karena  hasil  akurasi yang  didapatkan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  dan  dilakukan  uji  coba  menggunakan  data testing tetap yang didapatkan ialah algoritma multilayer perceptron lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes.
Gambar 11. Pembagian data testing dan data training
82
Gambar 12. Hasil pembagian data testing dan data training
Pada gambar 11 dan 12 merupakan Implementasi pemodelan multilayer perceptron menggunakan jupyter notebook setelah sebelumnya dilakukan pula pemodelan menggunakan WEKA. Pada gambar 4.5 merupakan uji  coba  kembali  menggunakan jupyter  notebook dengan  menggunakan  data  testing  20%  dari  keseluruhan dataset yang telah dibagi sebelumnya yaitu data testing tersebut terdapat 66 record .

## 4. PENUTUP
Pada  penelitian  ini  menggunakan  atribut  input  yaitu  Total  SKS,  KEMAPUAN  FINANSIAL,  IP SEMESTER 1, IP SEMESTER 2, IP SEMESTER 3, IP SEMESTER 4. Menggunakan class atau output yaitu Lulus Tepat Waktu dan Tidak Tepat Waktu. Hasil pemodelan yang didapatkan menggunakan aplikasi WEKA dengan  algoritma Multilayer  Perceptron akurasi  yang  didapat  0,871,  presisi  0,876,  recall  0,871  dan  AUC 0,882.  Setelah  dilakukan  uji  coba  dengan  sistem  menggunakan  data  testing  20%  maka  didapatkan  akurasi 63,63%, presisi 71,05%, recall  67,5%, dan AUC 62,6%.
Model  yang  dihasilkan  pada  penelitian  saat  ini  dapat  memberikan  peluang  masa  depan  bagi  Fakultas Teknik UNIS Tangerang untuk mencegah pencegahan dini mahasiswa Lulus Tidak Tepat Waktu, penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  menggunakan  dengan  menambahkan  fitur  lain  yang  berpengaruh  serta membandingkan beberapa metode klasifikasi yang terbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Ali dan S. Lana, “Optimasi Parameter Artificial Neural Network Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” vol. 18, no. 1, hal. 54–59, 2019.
[2] D. Salmu, S. dan A. Solichin, “Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Prediction of Timeliness Graduation of Students Using Naïve Bayes : A Case Study at Islamic State University Syarif Hidayatullah Jakarta,” Pros. Semin. Nas. Multidisiplin Ilmu , no. April, hal. 701–709, 2017.
[3] E. P. Rohmawan, “Menggunakan Metode Desicion Tree,” J. Ilm. MATRIK Vol.20 No.1, April 201821- 30 , hal. 21–30, 2013.
[4] B.  Rahmani  dan  H.  Aprilianto,  “Early  model  of  student’s  graduation  prediction  based  on  neural network,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 12, no. 2, hal. 465–474, 2014, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v12i2.1603.
[5] A. Jananto, “Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa,” Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 1, hal. 9–16, 2013.
83
[6] S. Haryati, A. Sudarsono, dan E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, hal. 130–138, 2015.
[7] D.  Kartini,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Neural  Network  (Backpropagation)  Untuk Prediksi Lama Studi Mahasiswa,” Pros. Semin. Nas. Sisfotek , vol. 3584, hal. 235–241, 2017, [Daring]. Tersedia pada: www.seminar.iaii.or.id %7C ISSN 2597-3584 (media online).
[8] S. Salmu dan A. Solichin, “Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,” Semin. Nas. Multidisiplin Ilmu 2017 , no. April, hal. 701–709, 2017.
[9] N. Purwati, R. Nurlistiani, dan O. Devinsen, “Data Mining Dengan Algoritma Neural Network Dan Visualisasi Data Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. , vol. 20, no. 2, hal. 156–163, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i2.2273.
[10] R. Ridwan, H. Lubis, dan P. Kustanto, “Implementasi Algoritma Neural Network dalam Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  286,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2035.
[11] M.  D.  Y.  M.  F.  Amin,  “Implementasi  Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Mahasiswa,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, hal. 169, 2018.
[12] E.  Tungadi,  I.  Thalib,  M.  Nur,  dan  Y.  Utomo,  “Machine  Learning  Penentuan  Penerima  Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST),”  no. August 2019, 2018.