## Perbandingan Tingkat Akurasi Metode KNN Dan Decision Tree Dalam
Memprediksi Lama Studi Mahasiswa

## Endang Etriyanti
Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl. Yos Sudarso No. 97 A, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan Telp : 081996312599 E-mail : endang.etriyanti@gmail.com

## Abstract
One of the qualities of graduates from a tertiary institution can be seen from the length of study of students. In addition, the length of study for students illustrates the level of student achievement in their education. The length of study also greatly affects the quality of the study program because the length of study for students is one of the criteria  for  accreditation  assessment.  Often  the  problem  faced  by  a  university  is  the  number  of  students  who complete their education in more than the specified time period. STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau also experienced this. To anticipate this, it is necessary to predict the length of study for students because the length of study  for  students  is  one  of  the  important  things  that  need  to  be  considered  in  the  study  program  section  of  a university. This research contributes theoretically to the implementation of data  mining to predict student study time. This research applies data preprocessing to obtain good quality data before the mining process is carried out  using  the  K-Nearest  Neighbor  and  Decision  Tree  methods  on  the  Rapid  Miner  Tools,  both  methods  are validated using the K-Fold. Cross Validation (with 10 iterations / repetitions) and Confusion Matrix are used to validate the accuracy of the predicted results. The highest accuracy value from the results of the application of the two methods will be recommended to solve the problem of predicting student study time. From the research results, the  accuracy  value  of  the  Decision  Tree  method  (60.38%)  is  better  than  the  accuracy  value  of  the  K-Nearest Neighbor method (53.08%).
Keywords: Predictionsi, Lenght of  Study, K-Nearest Neighbor, Decision Tree

## Abstrak
Kualitas lulusan dari sebuah Perguruan Tinggi salah satunya dapat dilihat dari lama studi mahasiswa. Selain itu lama studi mahasiswa menggambarkan tingkat capaian mahasiswa dalam pendidikannya. Lama studi juga sangat berpengaruh  pada kualitas  program  studi karena  lama  studi  mahasiswa  merupakan  salah  satu  kriteria  penilaian akreditasi.  Seringkali  masalah  yang  dihadapi  oleh  suatu  Perguruan  Tinggi  adalah  banyaknya  mahasiswa  yang menyelesaikan  pendidikannya  lebih  dari  jangka  waktu  yang  ditetapkan.  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau juga mengalami hal tersebut. Untuk mengantisipasi hal tersebut perlu adanya prediksi lama studi mahasiswa  karena  lama  studi  mahasiswa  menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  yang  perlu  diperhatikan  bagian program studi dalam suatu Perguruan Tinggi. Penelitian ini berkontribusi secara teoretis dalam implementasi data mining  untuk  memprediksi  lama  studi  mahasiswa.Penelitian  ini  menerapkan preprocessing data  untuk memperoleh  data  dengan  kualitas  baik  sebelum  dilakukan  proses  mining  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor dan Decision  Tree pada Tools  RapidMiner ,  kedua  metode  divalidasi  menggunakan K-Fold  Cross Validation (dengan 10 kali iterasi/pengulangan) dan Confusion Matrix digunakan untuk memvalidasi nilai akurasi hasil prediksi. Nilai akurasi yang paling tinggi dari hasil penerapan kedua metode akan direkomendasikan untuk menyelesaikan  masalah  prediksi  lama  studi  mahasiswa.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  nilai  akurasi  metode Decision Tree (60,38%) lebih baik jika dibandingkan dengan nilai akurasi metode K-Nearest Neighbor (53,08%).
Kata kunci: Prediksi, Lama Studi, K-Nearest Neighbor, Decision Tree

## 1. Pendahuluan
Kualitas  lulusan  dari  sebuah  Perguruan  Tinggi  salah satunya dapat dilihat dari lama studi mahasiswa. Selain itu  lama  studi  mahasiswa  menggambarkan  tingkat capaian  mahasiswa  dalam  pendidikannya.  Lama  studi juga  sangat  berpengaruh  pada  kualitas  program  studi karena  lama  studi  mahasiswa  merupakan  salah  satu kriteria penilaian akreditasi [1]. Lama studi merupakan jangka  waktu  yang  diperlukan  mahasiswa  dalam menyelesaikan  pendidikanya.  Lama  studi  mahasiswa
telah  diatur  dalam  ketetapan  Kementerian  Pendidikan dan Kebudayaan Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi tentang  Sistem  Pendidikan  Tinggi  yang  menyatakan bahwa untuk memenuhi standar kompetensi lulusan bagi mahasiswa program sarjana (S1) beban wajib yang harus ditempuh adalah paling sedikit 144  - 160 satuan kredit semester (sks) dengan lama studi selama 8 - 10 semester atau  4  -  5  tahun  [2].  Oleh  karena  itu  lama  studi mahasiswa  menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  yang perlu  diperhatikan  bagian  program  studi  dalam  suatu Perguruan Tinggi.
Seringkali masalah yang dihadapi oleh suatu Perguruan Tinggi adalah banyaknya mahasiswa yang menyelesaikan  pendidikannya  lebih  dari  jangka  waktu yang ditetapkan. Hal tersebut juga dialami oleh STMIK Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau.  Banyaknya mahasiswa  yang  menyelesaikan  masa  pendidikannya lebih dari jangka waktu yang ditetapkan mengakibatkan turunnya  mutu  lulusan  [2].  Untuk  mengantisipasi  hal tersebut  perlu  adanya  prediksi  lama  studi  mahasiswa. Jika lama studi mahasiswa dapat diprediksi maka bagian program  studi  dapat  mengambil  tindakan/keputusan untuk  mengantisipasi  banyaknya  mahasiswa  yang diprediksi  masa  studinya  lebih  dari  waktu  yang ditetapkan tersebut.
[3]  mendefinisikan  prediksi  sebagai  proses  keilmuan untuk  mendapatkan knowledge secara  berurutan berdasarkan bukti-bukti. Sedangkan [4] mendefinisikan prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan  estimasi, hanya saja prediksi digunakan untuk menduga nilai-nilai tertentu yang akan terjadi dimasa mendatang. Salah satu cara  untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi  adalah menggunakan  teknik data  mining . Data  mining merupakan cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah pengalian informasi atau pola yang penting atau menarik [1] dan  pengetahuan abstrak dari sebuah database yang besar [5] yang  meliputi bentuk dan/atau hubungan antar data.  [6]  juga  mendefinisikan data  mining sebagai proses ektraksi informasi untuk memperoleh pengetahuan dan menemukan pola pada tumpukan data berskala  besar.  Dari  beberapa  definisi  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa data  mining merupakan  proses menganalisa  data  dalam  jumlah  yang  besar  menjadi suatu informasi yang lebih bermakna.
Ada banyak metode data mining yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah prediksi. Algoritme yang populer  antara  lain Artificial  Neural  Network, Algoritme C4.5, Nearest Neighbour Rule, Fuzzy Logic, Naive  Bayes,  K-Mean,  Support  Vector  Machine, dan lain-lain.  Penelitian  yang  mengangkat  topik  tentang prediksi  dan  mengukur  tingkat  akurasi  masing-masing metode data mining. telah banyak dilakukan sebelumnya.  Penelitian  [7]  dan  [8]  membandingkan kinerja  antara  Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan Decision Tree dalam melakukan prediksi. Temuan dari penelitian  tersebut  menunjukan  tingkat  akurasi  metode Algoritma Decision  Tree lebih  baik  dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor . Hasil yang sama diperoleh pada penelitian [9] membandingkan metode data mining untuk memprediksi mahasiswa lulus tepat waktu dengan menggunakan  tiga  metode  yaitu Decision  Tree,  Naive Bayes  Classifier dan K-Nearert  Neighbor. Secara berturut-turut diperoleh tingkat akurasi sebesar 98.04%, 96% dan 90%. Pada penelitian [10] juga menunjukkan bahwa  menunjukan  tingkat  akurasi  metode  Algoritma Decision  Tree lebih  baik  dibandingkan  dengan K-Nearest  Neighbor .  Dan  pada  penelitian  [4] memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa, dengan
hasil  penelitian Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi 76,69% dan K-Nearert Neighbor yaitu 69,82%.
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi lama studi mahasiswa STMIK Bina Nusantara  Jaya  dengan  2  metode  yaitu Decision  Tree dan K-Nearest Neighbor . Pada penelitian ini data yang digunakan berjumlah 260 data mahasiswa program studi Sistem  Informasi  tahun  angkatan  2013  s.d.  2015  yang telah  menyelesaikan  masa  studinya.  Penelitian  ini berkontribusi  secara  teoretis  dalam  implementasi  data mining  untuk  memprediksi  lama  studi  mahasiswa. Selain  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi manfaat  bagi  institusi  untuk  dapat  mengantisipasi banyaknya mahasiswa yang tidak mampu menyelesaikan  pendidikanya  sesuai  waktu  yang ditetapkan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  cabang  ilmu  baru  untuk mengatasi masalah penggalian informasi atau pola yang penting atau menarik dari data dalam jumlah besar  [1]. Ada  pula  yang  menyatakan  bahwa  data  mining  adalah proses ektraksi informasi untuk memperoleh pengetahuan dan menentukan pola pada tumpukan data dalam  database  berskala  besar  [6].  Dan  [10] mendefinisikan data mining sebagai bidang ilmu untuk proses  mendapatkan  pengetahuan  atau  pola  dari  basis data,  sehingga  dapat  dijadikan  solusi  pengambilan keputusan.
2.2 K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan algoritma yang berfungsi untuk mengklasifikasikan suatu data berdasarkan  data  pembelajaran (train  data  sets), yang diambil dari K tetangga terdekatnya (nearest neighbor), dengan  K  adalah  banyaknya  tetangga  terdekat  [8]. Dengan  kata  lain  tujuan  dari  algoritma  ini  yaitu mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan sample dari data training. Contoh kasus, misalkan untuk memprediksi  lama  studi  mahasiswa  digunakan  data mahasiswa yang telah menyelesaikan masa studinya.
Tahapan metode KNN [8]:
1) Penentuan nilai K;
2) Perhitungan  jarak  antar  data  training  dan  data testing  (uji).  Perhitungan  jarakke  tetangga menggunakan  algoritma  euclidean  seperti  pada persamaan 1:
3) Pengurutan data hasil perhitungan;
4) Menentukan  kelompok  data  hasil  uji  berdasarkan label mayoritas dari K tetangga terdekat.
2.4 Decision Tree
Decision  Tree atau  pohon  keputusan  merupakan  alat pendukung  keputusan  yang  menggunakan  model keputusan  yang  berbentuk  seperti  pohon  [8]. Decision Tree memprediksi  sebuah  kelas  (klasifikasi)  atau  nilai (regresi)  berdasarkan  aturan-aturan  yang  dibentuk setelah mempelajari data [7].
Tahapan metode Decision Tree [8]:
1) Pilih atribut sebagai simpul akar;
2) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai;
3) Bagi kasus dalam cabang;
4) Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama;
5) Pemilihan atribut  sebagai simpul, baik akar (root) atau  simpul  internal  didasarkan  pada  nilai  gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.

## 2.3 RapidMiner
Dalam melaksanakan proses mining biasanya digunakan alat bantu berupa software. Salah satu alat bantu tersebut adalah RapidMiner.  RapidMiner digunakan  untuk merancang aliran secara visual untuk menganalisis data science dan machine  learning di  dalam  tim  mulai  dari analis hingga pakar.
Dalam  penggunaannya Rapidminer tergolong  mudah untuk  digunakan  mulai  dari  kempuannya  untuk mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber,  eksplorasi data secara statistik, tersedianya berbagai macam model mechine learning dan model validasi.
2.5 Prediksi
[4]  mendefinisikan  prediksi  hampir  sama  dengan klasifikasi dan estimasi, hanya saja prediksi digunakan untuk  menduga  nilai-nilai  tertentu  yang  akan  terjadi dimasa  mendatang.  [3]  juga  mendefinisikan  prediksi sebagai proses keilmuan untuk mendapatkan knowledge secara berurutan berdasarkan bukti-bukti.
2.6 K-Fold Cross-Validation
K-Fold Cross Validation digunakan untuk memvalidasi nilai akurasi kedua metode yang diterapkan. Teknik ini diterapkan  dengan  membagi  data  menjadi  k  bagian (folds) , satu bagian digunakan untuk pengujian dan dan sisanya  (k-1 folds) untuk  pemasangan  model  dengan proses iterasi dilakukan sampai seluruh folds digunakan sebagai  pengujian  [6].  [11]  mendefinisikan K-Fold Cross  Validation sebagai  teknik  validasi  dengan membagi  data  secara  acak  ke  dalam  k  bagian  dan masing-masing bagian akan dilakukan proses klasifikasi, dengan teknik ini akan dilakukan pengujian sebanyak  k.  Secara  umum  pengujian  nilai  k  dilakukan sebanyak 10 kali untuk memperkirakan akurasi estimasi.

## 2.7 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan matrix  dua  dimensi  yang mengambarkan  perbandingan  antara  hasil  prediksi dengan  kenyataan  [11].  [4]  juga  menyatakan  bahwa Confusion  Matrix merupakan  tabel  perhitungan  yang digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  model klasifikasi  berdasarkan  perhitungan  objek  mana  yang diprediksi benar dan tidak benar.
Confusion  Matrix digunakan  untuk  mengevaluasi tingkat  akurasi  perfomansi  model  klasifikasi.  Untuk mengukur performa medel klasifikasi dilakukan dengan membandingkan  seluruh  data  uji  yang  diklasifikasikan benar  dengan  banyaknya  data  uji  [6].  Akurasi  adalah ukuran rasio prediksi yang benar terhadap total jumlah sampel dievaluasi [12].  Dengan kata lain, akurasi adalah tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual (sebenarnya).

## 3.   Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  digunakan  sebagai  acuan  atau kerangka  proses  penelitian  sehingga  rangkaian  proses penelitian dapat dilakukan secara sistematis dan terarah [13]. Tahap pertama yang dilakukan adalah pengumpulan  data.  Data  yang  diperoleh  adalah sebanyak 326 data set mahasiswa tahun angkatan 2013 s.d. 2015 yang telah menyelesaikan studinya dengan 11 atribut. Tahap kedua dilakukan preprocessing data atau pengolahan  data  awal  untuk  mendapatkan  data  yang baik  sebelum  data  diolah  menggunakan  menggunakan metode Decision Tree dan K-Nearest Neighbor. Setelah preprocessing data  dilakukan  maka  data  set  yang diperoleh adalah 260 data mahasiswa dengan 9 atribut. Tahap  ketiga,  proses  mining  dilakukan  menggunakan metode Decision  Tree dan K-Nearest  Neighbor pada tools  RapidMiner .  Penerapan  tehnik K-Fold  Cross Validation digunakan  untuk  memvalidasi  nilai  akurasi kedua metode yang diterapkan dan tingkat akurasi dapat dilihat  berdasarkan Confusion  Matrix .  Tahap  terakhir yaitu  hasil  pengujian  dari  metode Decision  Tree dan K-Nearest Neighbor akan dibandingkan, dengan tujuan untuk  mengetahui  metode  terbaik  dengan  melihat tingkat akurasi yang paling tinggi.
Metode  penelitian  yang  diusulkan  tersebut  dapat digambarkan seperti pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  mahasiswa  program studi  Sistem  Informasi  tahun  angkatan  2013  s.d.  2015 yang telah menyelesaikan masa studinya. Data diperoleh dari bagian akademik sebanyak 326 data set mahasiswa dengan  11  atribut  atau  variabel.  Variabel  yang digunakan  antara  lain  adalah  NIM,  Nama,  Jenis Kelamin, Status Sekolah, Asal Sekolah,  IP semester  1, IP  semester  2,  IP  semester  3,  IP  semester  4,  IPK semester  4  dan  Lama  Studi.  Contoh  data  set  yang digunakan  dalam  penelitian  seperti  pada  gambar  2 berikut:
Gambar 2. Data Set

## 3.2 Preprocessing Data
Dalam  penelitian  ini  prediksi  dilakukan  menggunakan data  mahasiswa  yang  telah  menyelesaikan  masa studinya.  Sehingga  data  yang  yang  digunakan  dalam penelitian ini telah memiliki variabel tujuan yaitu lama studi  yang  dikategorikan  menjadi  3  (tiga)  yaitu  lama studi  3.5  tahun,  4  tahun  dan  >  4  tahun.  Hal  ini dimaksudkan  agar  dapat  diketahui  nilai  akurasi  hasil prediksi  berdasarkan  penerapan  dari  dua  metode data mining yang  digunakan.  Penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  [4]  penelitian  tersebut  menggunakan  data alumni mahasiswa sebagai data set.
Dari  hasil  pengumpulan  data  diperoleh  sebanyak  326 data set mahasiswa tahun angkatan 2013 s.d. 2015 yang telah  menyelesaikan  masa  studinya  dengan  11  atribut. Namun tidak seluruhnya data record dan atribut tersebut dapat  digunakan  karena  perlu  dilakukan  tahap preprocessing data  atau  pengolahan  awal  data  untuk mendapatkan  data  set  dengan  kualitas  baik.  Adapun rincian 11 atribut yang belum dilakukan preprocessing data terlihat seperti dalam Tabel 1 berikut:
Tabel.1 Atribut Sebelum Preprocessing Data
Pentingnya preprocessing data diuraikan pada beberapa penelitian  berikut.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan oleh [4] yang menyatakan bahwa teknik preproccesing dilakukan  agar  kualitas  data  yang  diperoleh  lebih  baik dengan  cara:  data validation dan  data discretization . Selanjutnya  [7]  dalam  penelitiannya  menerapkan preprocessing data  yang  dilakukan  dengan  data cleaning. Dan dalam penelitian yang dilakukan oleh [14] menyatakan  pentingnya preproccesing data  sebelum data  siap  diolah.  Dalam  penelitiannya preproccesing meliputi proses cleaning yaitu membuang duplikasi data dan memperbaiki kesalahan pada data, transformasi data yaitu mengubah nilai variabel ke format yang sesuai, dan mereduksi  data  yaitu  data  yang  hanya  mempunyai atribut yang berhubungan saja yang akan digunakan. Berdasarkan pada beberapa penelitian di atas, maka pada penelitian  ini preprocessing data    dilakukan  untuk mendapatkan data dengan kualitas baik. Preprocessing data yang penulis gunakan antara lain seperti pada tabel 2 berikut:
No. NIM Nama Mahasiswa Jenis Kelamin IP-S1 ... IP-S4 IPK- S4 Status Sekolah Asal Sekolah Lama Studi 1 2013.01.0001 Ahma d Sha l i hi n La ki -l a ki 3,41 ... 3,18 3,2 Swa s ta SMA 4 2 2013.01.0003 Irma  Ti l a wa ti Perempua n 3,23 ... 3,1 3,1 Negeri SMA 4 3 2013.01.0004 Muha mma d Hi da ya tul l a h La ki -l a ki 3,27 ... 3,14 3,1 Negeri SMK 4 4 2013.01.0005 Nurhi da ya h Perempua n 3,32 ... 3,05 3,1 Negeri SMK 4 5 2013.01.0006 Sutri s no Ra ja  Guk Guk La ki -l a ki 3,18 ... 3,06 3,1 Negeri SMA 4 6 2013.01.0007 Feri Dona Putra La ki -l a ki 2,64 ... 1,4 2,4 Negeri SMK > 4 7 2013.01.0008 Duwi Santoso La ki -l a ki 2,91 ... 2,29 2,3 Swa s ta SMK > 4 8 2013.01.0009 Hesti Kurnia Perempua n 3,05 ... 3 2,9 Negeri SMK > 4 9 2013.01.0010 Edi  Li a nto La ki -l a ki 3,73 ... 3,58 3,6 Negeri SMA 3,5 10 2013.01.0011 Ri na Perempua n 3,59 ... 3,75 3,8 Swa s ta SMA 4
No Nama Jenis Data 1 NIM Karakter 2 Nama Karakter 3 Jenis Kelamin Kategorikal 4 Status Sekolah Kategorikal 5 Asal Sekolah Kategorikal 6 IP-S1 Numerik 7 IP-S2 Numerik 8 IP-S3 Numerik 9 IP-S4 Numerik 10 IPK-S4 Numerik 11 Lama Studi Kategorikal
Tabel.2 Preprocessing Data No Kegiatan Tujuan 1 Pembersihan Data Menghilangkan  (menghapus) data  yang  kosong  dan  tidak lengkap  untuk  menghindari adanya missing  value dalam data set. 2 Reduksi Data
Dilakukan  guna  mendapatkan data  set  dengan record dan
jumlah  atribut  yang  bersifat informatif saja. Sebagai contoh atribut  NIM  dan  Nama  tidak digunakan  pada  proses  mining karena tidak relevan. 3 Transformasi Data digunakan untuk mengubah IP- S1,  IP-S2,  IP-S3,  IP-S4  dan IPK-S4 yaitu nilainya dibuatkan  interval  yang  lebar dan kedalamannya sama. Implementasi  dilakukan  pada tool RapidMiner, preprocessing data  dilakukan menggunakan operator Discretize .
Setelah  dilakukan preprocessing data,  maka  data  set yang  digunakan  pada  proses  mining  adalah  162  data mahasiswa  dengan  9  atribut  yang  telah  dinormalisasi dan missing value tidak terdapat pada data set tersebut . Adapun  rincian  atribut  yang  digunakan  pada  proses mining terlihat seperti pada Tabel 3:
Tabel 3. Atribut Data Setelah Preprocessing Data
No Nama Jenis Data 1 Jenis Kelamin Kategorikal 2 Status Sekolah Kategorikal 3 Asal Sekolah Kategorikal 4 IP-S1 Numerik 5 IP-S2 Numerik 6 IP-S3 Numerik 7 IP-S4 Numerik 8 IPK-S4 Numerik 9 Lama Studi Kategorikal
3.3 Proses Mining dan Validasi Nilai Akurasi
Proses  mining  diterapkan  pada Tools  RapidMiner  5.3 menggunakan metode perhitungan K-Nearest Neighbor dan Decision  Tree. Dan  validasi  tingkat  akurasi  kedua metode  dilakukan  dengan  cara  menambahkan  operator X-Validation  (k-Fold  Cross  Validation) dengan melakukan 10 kali iterasi atau pengulangan (k=10 fold). Dalam 10 kali iterasi data dibagi menjadi 10 subset data. Dari  10  subset  data  tersebut Cross-Validation akan menggunakan  9 fold untuk  pelatihan  dan  1 fold untuk untuk pengujian.
3.4 Evaluasi Tingkat Akurasi
Nilai  akurasi  dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat berdasarkan Confussion  Matrik seperti  pada  Gambar 7
dan  Gambar  11 . Tabel  matrix menanpilkan  hasil evaluasi  model  klasifikasi.  Misalnya  data  set  terbagi menjadi kelas A dan kelas B, maka kelas A diasumsikan sebagai  variabel  positif  dan  kelas  B  diasumsikan sebagai  variabel  negatif.  Nilai accuracy , reccal dan precission dapat  diperoleh  dari  hasil  evaluasi menggunakan Confusion Matrix . Gambar 3 merupakan contoh Confusion Matrix :
Gambar 3. Confusion Matrix
Perhitungan nilai akurasi, precission dan reccal dinyatakan dalam persamaan berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑐𝑎𝑙 = 𝑇𝑃 𝑃 (3)
Keterangan: TP (True Positive) :  Jumlah  variabel  positif  yang dilabeli  dengan  benar  oleh classifier
TN (True Negative) :  Jumlah  variabel  negatif  yang dilabeli  dengan  benar  oleh classifier
FP (False Positive) :  Jumlah  variabel  negatif  yang salah dilabeli oleh classifier
FN (False Negative) :  Jumlah  variabel  positif  yang salah dilabeli oleh classifier
P
:  Jumlah sampel positif
N :  Jumlah sampel negatif

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Implementasi Metode K-Nearest Neighbor
Langkah-lanngkah proses mining menggunakan metode K-Nearest Neighbor pada Tools RapidMiner 5.3 adalah sebagai berikut:
1. Pilih  data  yang  akan  diproses  (penelitian  ini menggunakan data dengan extensi excel).
2. Tentukan kelas data dan label tujuan (kelas tujuan dalam penelitian ini adalah “lama Studi”, sehingga nilai atribut yang digunakan pada variabel tersebut adalah “Label”.
Gambar 4. Penentuan Variabel Tujuan
3. Penerapan Operator yang digunakan Operator  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah Discretize by Binning dan X-Validation . Operator Discretize by Binning digunakan untuk mengubah nilai data IP-S1, IP-S2, IP-S3, IP-S4 dan IPK-S4, nilainya dibuatkan interval 2. Sedangkan operator X-Validation digunakan untuk menghitung kualitas pemodelan dan menghasilkan tingkat keakurasian berdasarkan data set. Konfigurasi proses implementasi pada tool RapidMiner 5.3 menggunakan  operator  operator Discretize dan operator X-Validation terlihat seperti pada Gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Penerapan Operator Yang Digunakan
4. Proses Training dan Testing Tahap  ini  adalah  memilih  model  klasifikasi  yang digunakan,  dalam  penelitian  ini  model  yang digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor .  Proses training  dan  testing  dilakukan  dengan  cara  pada kolom training diterapkan  algoritma  yang  dipilih yaitu K-Nearest  Neighbor ,  sedangkan  dikolom testing diterapkan Apply Model dan Performance.
Gambar 6. Penerapan Metode K-Nearest Neighbor
Apply  Model berfungsi  untuk  menjalankan  model K-Nearest  Neighbor ,  tahap  ini  digunakan  untuk memproses  data training dan  data testing. Performance digunakan  untuk  menghubungkan Apply Model dan melihat hasil akurasi dari model yang digunakan.
5. Hasil Akurasi Implementasi Metode KNN
Implementasi  metode K-Nearest  Neighbor pada Tools RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sebesar 53,08% yang  dievaluasi  menggunakan Confussion  Matrix. Gambar  7  menampilkan  detail  hasil  proses  mining menggunakan metode K-Nearest Neighbor.
Gambar. 7 Nilai Akurasi Metode K-Nearest Neighbor
Dari  hasil  implementasi  metode K-Nearest  Neighbor diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  53,08%  yang dievaluasi berdasarkan confussion matrix . Dari 260 data set,  terdapat  97  data  yang  sesuai  prediksi  yaitu  Lama Studi = 4 tahun, 49 data yang diprediksi Lama Studi = 4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = >4 tahun dan 26 data yang diprediksi Lama Studi = 4 tahun ternyata  termasuk  dalam  klasifikasi  Lama  Studi  =  3.5 tahun.  Yang  kedua  prediksi  Lama  Studi  =  >4  tahun terdapat 39 data yang sesuai, yang diprediksi Lama Studi = >4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = 4 tahun sebanyak 16 data dan yang diprediksi Lama Studi = >4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = 3.5 tahun tidak ada. Yang terakhir yaitu prediksi Lama  Studi  =  3.5  tahun  terdapat  2  data  yang  sesuai prediksi,    yang  diprediksi  Lama  Studi  =  3.5  tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = 4 tahun sebanyak 22 data dan yang diprediksi Lama Studi = 3.5 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi =  >4 tahun sebanyak 9 data.
Akurasi  merupakan  proporsi  tuple  positif  yang diidentifikasi benar terhadap jumlah semua tuple. Nilai akurasi  yang  diperoleh  dari  implementasi  metode
K-Nearest  Neighbor berdasarkan confussion  matrix menghasilkan  akurasi  53,08%  yang  diperoleh  dari perhitungan berikut ini:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 97+39+2 135+97+28
2. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 138
260
3. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  0,5307
4. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  53,07%
4.2 Hasil Implementasi Metode Decision Tree

## Langkah-lanngkah proses mining menggunakan metode
Decision  Tree pada Tools  RapidMiner 5.3  adalah sebagai berikut:
1. Pilih  data  yang  akan  diproses  (penelitian  ini menggunakan data dengan extensi excel).
2. Tentukan kelas data dan label tujuan (kelas tujuan dalam penelitian ini adalah “lama Studi”, sehingga nilai atribut yang digunakan pada variabel tersebut adalah “Label”.
Gambar 8. Penentuan Variabel Tujuan
3. Penerapan Operator yang digunakan Operator  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah
Discretize by Binning dan X-Validation . Operator Discretize by Binning digunakan untuk mengubah nilai data IP-S1, IP-S2, IP-S3, IP-S4 dan IPK-S4, nilainya dibuatkan interval 2. Sedangkan operator X-Validation digunakan untuk menghitung kualitas pemodelan dan menghasilkan tingkat keakurasian berdasarkan data set. Konfigurasi proses implementasi pada tool RapidMiner 5.3 menggunakan  operator  operator Discretize dan operator X-Validation terlihat seperti pada Gambar 9 berikut ini:
Gambar 9. Penerapan Operator Yang Digunakan
4. Proses Training dan Testing
Tahap  ini  adalah  memilih  model  klasifikasi  yang digunakan,  dalam  penelitian  ini  model  yang digunakan  adalah Decision  Tree .  Proses  training dan  testing  dilakukan  dengan  cara  pada  kolom training diterapkan  algoritma  yang  dipilih  yaitu Decision  Tree ,  sedangkan  dikolom testing diterapkan Apply Model dan Performance.
Gambar 10. Penerapan Metode K-Nearest Neighbor
Apply  Model berfungsi  untuk  menjalankan  model Decision  Tree ,  tahap  ini  digunakan  untuk memproses  data training dan  data testing. Performance digunakan  untuk  menghubungkan Apply Model dan melihat hasil akurasi dari model yang digunakan.
5. Hasil Akurasi Implementasi Metode Decision Tree
Implementasi  metode Decision  Tree pada Tools RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sebesar 60,38% yang  dievaluasi  menggunakan Confussion  Matrix. Gambar  11  menampilkan  detail  hasil  proses  mining menggunakan metode Decision Tree.
Gambar 11. Nilai Akurasi Metode Decision Tree
Dari hasil implementasi metode Decision Tree diperoleh tingkat  akurasi  sebesar  60,38%  yang  dievaluasi berdasarkan confussion  matrix .  Dari  260  data  set,
terdapat 135 data yang sesuai prediksi yaitu Lama Studi = 4 tahun, 75 data yang diprediksi Lama Studi = 4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = >4 tahun dan  28  data  yang  diprediksi  Lama  Studi  =  4  tahun ternyata  termasuk  dalam  klasifikasi  Lama  Studi  =  3.5 tahun.  Yang  kedua  prediksi  Lama  Studi  =  >4  tahun terdapat 22 data yang sesuai, yang diprediksi Lama Studi = >4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = 4 tahun tidak ada dan yang diprediksi Lama Studi = >4 tahun ternyata masuk dalam klasifikasi Lama Studi = 3.5 tahun juga tidak ada. Yang terakhir yaitu prediksi Lama Studi  =  3.5  tahun,  tidak  ada  data  yang  sesuai  dengan yang diprediksi.
Akurasi  merupakan  proporsi  tuple  positif  yang diidentifikasi benar terhadap jumlah semua tuple. Nilai akurasi  yang  diperoleh  dari  implementasi  metode Decision Tree berdasarkan confussion matrix menghasilkan  akurasi  60,38%  yang  diperoleh  dari perhitungan berikut ini:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 135+22+0
135+97+28 5. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 157 260
6. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  0,6038
7. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  60,38%
4.3  Perbandingan  Hasil  Akurasi  Metode K-Nearest Neighbor dan Decision Tree
Hasil  dari  implementasi  yang  telah  dilakukan, perbandingan  tingkat  akurasi  antara  metode K-Nearest Neighbor dan Decision Tree :
Tabel 5. Perbandingan Nilai Akurasi Metode K-Nearest Neighbor dan Decision Tree No Metode Nilai Akurasi 1 K-Nearest Neighbor 53,08% 2 Decision Tree 63,38%
Berdasarkan tabel diatas, prediksi lama studi mahasiswa menggunakan  metode Decision  Tree memiliki  nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai akurasi metode K-Nearest Neighbor yaitu 63,38%. Hal ini sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh [7] dan penelitian yang dilakukan oleh [12] dimana nilai akurasi metode Decision Tree lebih besar dari metode K- Nearest Neighbor .

## 5.   Kesimpulan
5.1 Simpulan
Kesimpulan dari penelitian ini bahwa hasil prediksi lama studi  mahasiswa  pada  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau berdasarkan data set yang diimplementasikan dengan metode K-Nearest Neighbor menunjukan nilai Accuracy yaitu 53,08%. dan prediksi menggunakan  metode Decision  Tree diperoleh  nilai Accuracy yang  lebih  besar  yaitu  60,38%.  Karena Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  metode K-Nearest
Neighbor maka
metode
Decision Tree
direkomendasikan untuk digunakan dalam menyelesaikan masalah prediksi lama studi  mahasiswa pada STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau.
5.2 Saran
Untuk  pengembangan  dan  penelitian  selanjutnya, penulis  memberikan  beberapa  saran,  yang  pertama sebaiknya jumlah data perlu ditambah guna meningkatkan nilai Accuracy . Yang kedua, yaitu bukan hanya  faktor  intern  atau  faktor  akademik  saja  yang dijadikan  sebagai  variabel  atau  kriteria  namun  faktor eksternal  misalnya  status  bekerja,  status  pernikahan, faktor pembiayaan, dll perlu dijadikan sebagai variabel atau  kriteria.  Selanjutnya  penelitian  sejenis  dapat dilakukan dengan menerapkan metode data mining yang berbeda dengan metode yang telah penulis gunakan. Dan untuk pengembangan penelitian dapat dilakukan dengan mengadopsi  hasil  prediksi  untuk  dijadikan  sebagai pendukung  dalam  proses  pengambilan  keputusan  oleh para pemangku keputusan.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Azahari,  Y.  Yulindawati,  D.  Rosita,  and  S. Mallala, “Komparasi Data Mining Naive Bayes dan  Neural  Network  memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  S1,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, p. 443, 2020.
[2] S. Gunawan and P. Palupiningsih, “Pembentukan  Model  Klasifikasi  Data  Lama Studi Mahasiswa Stmik Indonesia Menggunakan  Decision  Tree,”  pp.  116–121, 2017. [3] S.  Salmu  and  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,” no. April, pp. 701– 709, 2017.
[4] M.  Zainuddin  and  A.  Noercholis,  “Studi komparasi algoritma decesion tree (c4.5) dengan algoritma  k-nn  dalam  memprediksi  kelulusan tepat waktu mahasiswa,” vol. 10, 2019.
[5] D.  P.  Mulya,  “Analisa  dan  Implementasi
Association  Rule  Dengan  Algoritma  FP- Growth,” vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2019.
[6] D.  P.  I.  Putri,  D.  Anggreani,  and  A.  prasetya Wibawa, “PREDIKSI LAMA STUDI
MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES,”  vol.  2, no. 1, pp. 41–50, 2020.
[7] D.  L.  Syarif  and  K.  Umam,  “Perbandingan Tingkat  Akurasi  Prediksi  Aritmia  dengan Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor dan,” no. Snik, pp. 10–15, 2020.
[8] D. M. Meliala and P. Hasugian, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Decision  Tree  Dalam  Memprediksi  Penjualan Makanan  Hewan  Peliharaan  Di  Petshop  Dore Vet Clinic,” vol. XV, no. November, pp. 35–39, 2020.
[9] A.  Budiyantara,  Irwansyah,  E.  Prengki,  P.  A. Pratama,  and  N.  Wiliani,  “KOMPARASI ALGORITMA  DECISION  TREE  ,  NAIVE BAYES  DAN  K-NEAREST  NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA LULUS,” vol. 5, no. 2, pp. 265–270, 2020.
[10] A. Rohman and M. Rochcham, “KOMPARASI METODE  KLASIFIKASI  DATA  MINING UNTUK PREDIKSI Abstrak,” vol. 5, no. 1, pp. 23–29, 2019.
[11] M. S. Maulana, R. Sabarudin, and W. Nugraha, “Prediksi  Ketepatan  Kelulusan  Mahasiswa
Diploma dengan Komparasi Algoritma
Klasifikasi,” vol. 7, no. 3, pp. 202–206, 2019.
[12] S. Widaningsih, “PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK PREDIKSI NILAI DAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA,” vol. 13, no. 1, pp.
16–25, 2019.
[13] M.  Zainuddin,  “Perbandingan  4  Algoritma Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (  pso  ) Untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu Mahasiswa,” vol. 13, no. 1, pp. 1–12, 2019.
[14] M.  Windarti  and  A.  Suradi,  “Perbandingan Kinerja  6  Algoritme  Klasifikasi  Data  Mining untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa,” Telematika , vol. 12, no. 1, p. 14, 2019.