Komparasi Algoritma Data Mining Untuk Akurasi Penentuan Beasiswa Kurang Mampu IAIN Syekh Nurjati Cirebon

## Arif Maulana
Fakultas Ilmu Komputer, Dian Nuswantoro University Email: id.arifmaulana@gmail.com
Abstract:  The  scholarships  reserved  for  students  who  are economically disadvantaged to pay the cost of study in college. The  number  of  criteria  used  for  the  determination  of scholarships made it difficult to make a decision on granting a scholarship. Besides the time it takes too long. The purpose of this  study  is  the  classification  of  students  are  not  able  to Decision  Tree,  k-NN,  NN,  which  uses  the  algorithm  C4.5. Classification  results  are  evaluated  and  validated  using  the area  under  the  curve  (AUC)  of  the  ROC  curve.  Given  this comparison  can  facilitate  and  accelerate  decision-making  to provide scholarships for students can not afford.
Keywords: classification, scholarship, k-NN, neural network, decision tree, random forest, random tree, data mining.

## 1 PENDAHULUAN
Pemberian beasiswa terhadap mahasiswa  yang tidak  mamapu  merupakan  wujud  dari  pemrintah akan  kepedulian  terhadap  masyarakat  khususnya bagi para siswa/mahaiswa.
Keefektifan  pemberian  beasiswa  terhadap mahasiswa  haruslah  tepat  guna.  Komparasi merupakan salah satu metode untuk mengukur dari pendukung  keputusan  terhapat  calon  mahasiswa yang ingin mendapatkan beasiswa.

## 2 TINJAUAN STUDI
Analisis  mengenai  komparasi  klasifikasi  data mining  sebelumnya  sudah  dilakukan  salah  satunya oleh Hastuti,  Khafiizh Analisis  Komparasi  Algoritma Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Mahasiswa  Non  Aktif Semantik 2012. pp. 241-249. ISSN 979 - 26 - 0255 – 0.

## 3 LANDASAN TEORI

## 3.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  proses  yang menggunakan data statistic, matematika, kecerdasan buatan serta machine learning untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat untuk orang lain dan dalam ilmu pengetahuan yang terkait  dari  berbagai  database  yang  ada.(Turban Efraim, & liang, 2005)
Sehingga  Data  mining  adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak  diketahui  secara  manual.(Kusrini  &  Taufik, 2009)
Menurut  (B  Neel,  2011)  teknik  data  mining didukung  oleh  tiga  teknologi  yaitu  pengumpulan data  secara  masif  (besar),  multiprocessor  pada computer dan algoritma data mining. Tugas dari data mining yaitu Deskritif – menemukan gambaran pola yang menarik dari data dan Prediktif - memprediksi perilaku dari model berdasarkan data yang ada.
Menurut  Larose,  data  mining  dapat  dibagi menjadi beberapa kelompok yaitu:
1.Deskripsi,  2.Estimasi,  3.Prediksi,  4.Klasifikasi,
5.Klustering, 6. Asosiasi
Tahapan dalam data mining dapat digambarkan pada gambar berikut.
Gambar 1.Tahapan Data Mining

## 3.2 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menentukan  suatu obyek kedalam suatu kelas atau kategori yang telah ditentukan.  Penentuan  obyek  dapat  menggunakan suatu  model  tertentu  bebeapa  model  yang  bisa digunakan  antara  lain: classification  (IF-THEN) rules , decision  trees ,  formula  matematika  atau neural networks (Han, J., Kamber, M.,  dan Pei,  J.,
2006).
3.3 Algoritma K-nearest neighbor (k-NN)
K-nearest  neighbor  adalah  salah  satu  contoh instance-based  learning,  dengan  set  data  pelatihan (training set) disimpan, sehingga klasifikasi untuk record  baru  yang  belum  terklasifikasi  dapat ditemukan  hanya  dengan  membandingkannya
dengan  record  paling  mirip  dalam  training  set (Larose 2005).
Jika  A  adalah  sekumpulan  data  pelatihan maka  ketika  data  uji d disajikan,  algoritma  akan menghitung jarak antara setiap data dalam D dengan data uji d. perhitungan jaraj dilakukan menggunakan Euclidian distance.
Kemudian, k buah datadalam D yang memiliki jarak terdekat denagn d diambil. Himpunan k merupakan k-nearest neighbor.

## Gambar 2.flowchart k-NN

## 3.4 Algoritma decision tree (C4.5)
Algoritma C4.5 banyak digunakan peneliti untuk melakukan tugas klasifikasi. Output dari algoritma C4.5 adalah  sebuah  pohon  keputusan  atau  sering  dikenal dengan decissin  tree. Dalam  beberapa  penelitian algoritma C4.5 ini menjadi pilihan terbaik dibandingkan dengan beberapa algoritma klasifikasi lain.
Decision tree sendiri merupakan metode klasifikasi dan prediksi  yang  sangat  kuat  dan terkenal  . Dalam decissin tree ini  data  yang  berupa  fakta  dirubah menjadi sebuah pohon keputusan yang berisi aturan dan
tentunya  dapat  lebih  mudah  dipahami  dengan  bahasa alami.  Model  pohon  keputusan  banyak  digunakan  pada kasus data dengan output yang bernilai diskrit. Walaupun tidak menutup kemungkinan dapat juga digunakan untuk kasus data dengan atribut numeric.
Gambar 3. Pohon keputusan pada dataset golf

## 3.5 Algoritma random tree (RT)
Dalam  matematika  dan  ilmu  komputer  ,  sebuah pohon  acak  adalah  pohon  atau  arborescence  yang terbentuk  oleh  proses  stokastik  .  Jenis  pohon  acak meliputi :
1. Uniform spanning tree
2. Random minimal spanning tree
3. Random binary tree
4. Random recursive tree
5. Treap
6. Rapidly exploring random tree
7. Brownian tree
8. Random forest

## 9. Branching process
3.6 Algoritma neural network (NN)
Menurut  (Budi  Santoso,  2007),  kelebihan  utama
Neural  network  adalah  kemampuan  memprediksi, kecepatan dan robust terhadap missing data.
Neuron adalah suatu unit pemroses informasi dalam neural network yang terdiri atas:
1. Set  synapsis  atau  link  penghubung  yang ditandai dengan adanya bobot.
2. Penambah,  untuk  menjumlahkan  signal  input yang diberi bobot yang disebut kombinasi linier.
3. Fungsi  aktivasi,  untuk  membatasi  besarnya output dari suatu neuran.
3.7 Algoritma random forest (RF)
Iterative  Dichotomiser 3  (ID3)  merupakan  sebuah metode  yang  digunakan  untuk  membangkitkan pohon  keputusan.  Algoritma  pada  metode  ini berbasis pada Occam’s razor: lebih memilih pohon keputusan  yang  lebih  kecil  (teori  sederhana) dibanding yang lebih besar. Tetapi tidak dapat selalu menghasilkan  pohon  keputusan  yang  paling  kecil dan  karena  itu  occam’s  razor  bersifat  heuristik. Occam’s  razor  diformalisasi  menggunakan  konsep dari entropi informasi.

## 4 METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  penulis    dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  mengkomparasikan  5 algoritma kalsifikasi dengan menggunakan 1 dataset dan untuk teknik evaluasi menggunakan perbandingan  AUC,  accuracy  dari  setiap  masing masing  algoritma,  untuk  struktur  penelitian tergambar dalam gambar dibawah ini :
Gambar 4.Struktur Metodologi Dalam mengetahui presiksi beasiswa terhadap  mahaiswa  yang  kurang  mampu  dalam penelitian ini menggunakan perbandingan dengan 5 metode  algoritma  data  mining  yaitu  :  1.  k-Nearest Neighbor, 2.Decison Tree, 3.Random Tree, 4.Neural Network, 5.Random Forest.
Struktur dalam penelitian ini antara lain yaitu: 1.Dataser, 2.Algoritma klasifikasi, 3.Metode validasi 4.Metode evaluasi, 5.Metode perbandingan menggunankan T-test.
4.1 Data Set
Pada  penelitian  ini  penulis  mengambil  dataset berupa  dataset  privat  yang  diperoleh  dari  Institut Agama  Islam  Negri  Syekh  Nurjati  Kota  Cirebon, dataset yang diambil berupa daftar nilai,penelusuran ekonomi,serta keaktifan dalam keagamaan.
Gambar 5.Dataset
4.2 Evaluasi
Pada  tahap  ini  peneliti  melihat  nilai  hasil  dari accuracy dari confusion matrix dan nilai area under curve (AUC)  dari  ROC curve  yang  digunakan sebagai  indikator  pengukuran  tingkat  akurasi performansi  dari  masing  –  masing  algoritma klasifikasi.Nilai accuracy dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  tabel confusion  matrix RapidMiner. AUC  mengukur  performansi  metode  klasifikasi berdasarkan  ROC curve .  Nilai  AUC  ditunjukkan dalam  skala  0  sampai  1  dimana  angka  0 menunjukkan  tingkat  negatif  dan  angka  1 menunjukkan tingkat positif.

## 4.3 Perbandingan
Peneliti  menggunakan  metode  perbandingan  uji beda  parametrik t-test untuk  membandingkan akurasi  algoritma  klasifikasi.  Nilai  akurasi  yang diperoleh  dibandingkan  menggunakan t-test untuk memastikan  apakah  ada  perbedaan  signifikan  pada akurasi algoritma.

## 5 HASIL PENELITIAN
Pada  eksperimen  yang  dilakukan  penulis menggunakan aplikasi bantui yaitu Rapidminer 6.2 dengan  spesifikasi  computer  Intel  Core  i3,  dengan RAM 6 Gb serta menggunakan OS Windows 8.

## 5.1 DT

## Tabel.1 Performa DT
Gambar 6.AUC DT 5.2 K-NN Tabel.2 Performa k-NN
5.3 RT Tabel.3 Performa RT Gambar. 8 AUC RT 5.4 NN Tabel.4 Performa NN
accuracy: 89.04% +/- 3.91% (mikro: 88.96%)
true TIDAK true YA class precision pred. TIDAK 132 16 89.19% pred. YA 1 5 83.33% class recall  99.25% 23.81% accuracy: 82.50% +/- 7.15% (mikro: 82.47%) true TIDAK true YA class precision pred. TIDAK 121 15 88.97% pred. YA 12 6 33.33% class recall  90.98% 28.57%
accuracy: 86.46% +/- 4.21% (mikro: 86.36%) true TIDAK true YA class precision pred. TIDAK 133 21 86.36% pred. YA 0 0 0.00% class recall  100.00% 0.00% accuracy: 89.67% +/- 4.11% (mikro: 89.61%) true TIDAK true YA class precision pred. TIDAK 131 14 90.34% pred. YA 2 7 77.78% class recall  98.50% 33.33%
Tabel.5 Performa ID3 Gambar.10 AUC ID3
Hasil  pengukuran  dari confution  matrix yang diterapkan pada dataset tersebut tambak bahwa algoritma  C4.5  khususnya descision  tree memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  yaitu  88,96  %,  yang diikuti oleh neural network 87.02%, k-NN 87.01%,
serta RF 86.56%
Tabel 6. confution matrix
Hasil  yang  didapat  dalam  klasifikasi  5 algoritma  klasifikasi  pada  data  mining  dengan menggunakan  dataset  tersebut  adalah  sebagai berikut :
Dari  gambar  T-Test  terlihat  algoritma  C4.5 decision  tree  menunjukkan  yang  paling  baik
dibandingkan dengan algoritma k-NN, RT, NN, RF dengan tingakat selisih yang tidak terlalu signifikan.

## Gambar.11 Hasil T-test

## 6 Kesimpulan
Dari  hasil  komparasi  5  algoritma  yang digunakan  untuk  prediksi  pemberian  beasiswa mahasiswa  kurang  mampu  pada  IAIN  Syekh Nurjati,  dengan  dataset  pengabungan  dari  report nilai,serta  penelusuran  ekonomi  bahwa  algoritma C4.5  dengan  algoritma  decision  tree  merupakan algoritma yang paling akurat dengan nilai presentase 88.96%  dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5 lainnya.saran dalam penelitian ini yaitu, memperbanyak  atribut  yang  dihitung  agar  tinggkat akurasi makin membaik.

## REFERENSI
Turban Efraim, Aronson Jay E, and Liang, Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems ,  7th  ed.: Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2005
Kusrini  and  Emha  Taufiq  Lutfhfi, Algoritma  Data Mining .: ANDI Yogyakarta, 2009.
Larose DT. 2005. Discovering  Knowledge in Data An Introduction to Data Mining . New Jersey (US): J Wiley.
Lindawati, Data  Mining  dengan  Teknik  Clustering Dalam  Pengklasifikasian  Data  Mahasiswa  Studi Kasus Prediksi Lama Studi Mahasiswa Universitas Bina Nusantara , 2008.
accuracy: 86.46% +/- 4.21% (mikro: 86.36%) True TIDAK true YA class precision pred. TIDAK 133 21 86.36% pred. YA 0 0 0.00% class recall  100.00% 0.00% k-NN DT
RT NN ID3
A cc uracy 82.47 %
88.96 % 86.36 % 89.61 % 86.36 %
Han,  J.,  Kamber,  M.,  dan  Pei,  J., Data  Mining: Concepts andTechniques . Morgan Kaufmann, 2006.
X. Wu, V. Kumar, J. R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G. J. Mclachlan, A. Ng, B. Liu, P. S. Yu, Z. Z. Michael, S. David, and J. H. Dan, Top 10 algorithms in data mining . 2007.
J.  Han  and  M.  Kamber, Data  Mining:  Concepts  and Techniques Second Edition . Elsevier, 2006.
D. Widiastuti, “Analisa Perbandingan Algoritma SVM, Naïve Bayes, dan Decission Tree dalam Mengklasifikasikan  Serangan  (Attack)  pada  Sistem Pendeteksi  Intrusi,” Jur.  Sist.  Inf.  Univ.  Gunadarma , 2007.
Kusrini  and  L.  E.  Taufiq, Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
B.  Santosa, Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data untuk  Keperluan  Bisnis ,  Edisi  Pert.  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2007.