## Komparasi Model Prediksi Daftar Ulang Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Decision Tree Dan Adaboost
Muhammad Naufal Rabbani *[1] , Ahmad Yusuf [2] , Dwi Rolliawati [3]
Departemen Sistem Informasi [1][2][3]
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Surabaya, Indonesia bosnaufalemail@gmail.com [1] , ahmadyusuf@uinsby.ac.id [2] , dwi_roll@uinsby.ac.id [3]
Abstract—Every  year,  all  the  colleges  hold  new  student enrollment.  It  is  needed  to  start  a  new  school  academic  year. Unfortunately,  the  number  of  students  who  resigned  is considerably  high  to  reach  837  students  and  caused  324  empty seats.  The  college’s  stakeholders  can  minimize  the  resignation number if the selection phase of new students is done accurately. Making a  machine learning-based model can be the answer. The model will help predict which candidates who potentially complete the enrollment process. By knowing it in the first place will help the management in the selection process. This prediction is based on historical data. Data is processed and used to train the model using  the  Adaboost  algorithm.  The  performance  comparison between Adaboost and Decision Tree model is performed to find the  best  model.  To  achieve  the  maximum  performance  of  the model, feature selection is performed using chi-square calculation. The results of this research show that the performance of Decision Tree  is  lower  than  the  performance  of  the  Adaboost  algorithm. The  Adaboost  model  has  f-measure  score  of  90.9%,  precision 83.7%,  and  recall  99.5%.  The  process  of  analyzing  the  data distribution of prospective new students was also conducted. The results were obtained if prospective students who tended to finish the  enrollment  process  had  the  following  characteristics: graduated  from  an  Islamic  school,  19-21  years  old,  parents' income  was  IDR  1,000,000  to  IDR.  5,000,000,  and  through  the SBMPTN program.
Keywords— Classification,  Adaboost,  Ensemble  Learning, Decision Tree, Enrollment
Abstrak—Pada  tiap  tahunnya,  semua  perguruan  tinggi mengadakan  penerimaan  mahasiswa  baru.  Hal  ini  dilakukan untuk  membuka  tahun  ajaran  baru.  Sayangnya  jumlah mahasiswa yang  mengundurkan  diri  cukup  tinggi  mencapai 837 mahasiswa  dan  menyebabkan  adanya  324  sisa  kursi  kosong. Perguruan  tinggi  dapat  meminimalisir  pengunduran  diri  yang terjadi bila melakukan tahap seleksi calon mahasiswa baru secara tepat.  Membuat  model  berbasis  machine  learning  bisa  menjadi salah  satu  jawabannya.  Model  dapat  membantu  memprediksi kandidat  mana  yang  berpotensi  melakukan  daftar  ulang  pada proses  penerimaan  mahasiswa  baru.  Dengan  mengetahui  lebih awal,  dapat  membantu  pihak  manajemen  dalam  proses  seleksi. Prediksi ini dibuat berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Data  diolah  dan  digunakan  untuk  melatih  model  dengan menggunakan  algoritma  Adaboost.  Selain  itu  juga  dilakukan perbandingan  performa  dengan  model  algoritma  Decision  Tree
guna mencari model terbaik. Demi mendapatkan peforma model yang  maksimal,  maka  dilakukan  proses  feature  selection menggunakan  chi  square.  Hasil  riset  ini  memperlihatkan  bahwa peforma Decision Tree lebih rendah daripada algoritma Adaboost. Model Adaboost memiliki skor f-measure 90.9%, precision 83.7% dan  recall  99.5%.  Proses  analisis  sebaran  data  calon  mahasiswa baru juga dilakukan. Hasilnya didapatkan jika calon mahasiswa yang  cenderung  melakukan  daftar  ulang  memiliki  ciri:  lulusan pondok,  usia  19-21  tahun,  penghasilan  Orang  tua  Rp.  1,000,000 hingga Rp. 5,000,000, dan melalui jalur SBMPTN.
Kata  Kunci—Classification,  Adaboost,  Ensemble  Learning, Decision Tree, Enrollment

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan  kacamata value  chain perguruan  tinggi,  hal yang  menjadi  input  logistik  dalam  kegiatan  utama  perguruan tinggi  adalah  proses  penerimaan  mahasiswa  baru.  Awal keberhasilan perguruan tinggi dimulai dari adanya manajemen yang baik dan efektif dalam proses penerimaan mahasiswa baru [1].  Namun  tidak  mudah  untuk  melakukan  seleksi  calon mahasiswa  baru.  Ini  disebabkan  karena  masih  banyak  calon mahasiswa yang lolos seleksi tapi memilih untuk mengundurkan  diri.  Data  dari  proses  penerimaan  mahasiswa baru di Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Tahun 2019 pada Tabel I mendukung pernyataan bahwa banyak calon mahasiswa  baru  yang  tidak  melakukan  heregistrasi  hingga tahap akhir. Hal ini menyebabkan adanya jumlah kursi kosong yang mencapai 324 kursi. Apabila jumlah kursi kosong dapat diminimalisir,  maka  pemasukan  dari  uang  kuliah  tunggal (UKT) bisa dimaksimalkan.
TABLE I. RANGKUMAN PAGU PENDAFTARAN TAHUN 2019 Fakultas Total Pagu Daftar Ulang Tidak Daftar Ulang Sisa pagu Adab dan Humaniora 460 434 69 26 Dakwah dan Komunikasi 665 645 175 20 Ekonomi dan Bisnis Islam 630 591 116 39 Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 333 310 31 23 Psikologi dan Kesehatan 140 134 11 6 Sains dan Teknologi 420 362 27 58
TABLE I. RANGKUMAN PAGU PENDAFTARAN TAHUN 2019 Fakultas Total Pagu Daftar Ulang Tidak Daftar Ulang Sisa pagu Syariah dan Hukum 760 707 146 53 Tarbiyah dan Keguruan 770 729 131 41 Ushuluddin dan Filsafat 595 537 131 58 837 324
Upaya  pengurangan  jumlah  kursi  kosong  dapat  dilakukan dengan  pendekatan data  mining [2].  Salah  satu  fungsi data mining adalah  untuk  melakukan  prediksi  melalui  klasifikasi berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Sehingga model prediksi ini nantinya dapat membantu proses seleksi [3]. Model akan  memberi  tanda  pada  calon  mahasiswa  yang  berpotensi untuk  mengundurkan  diri  dan  mahasiswa  yang  berpotensi tinggi untuk melanjutkan hingga tahap akhir.
Data  mining pada  bidang  pendidikan  ( Educational  Data Mining ) merupakan hal perlu dirperhatikan agar bisa  menggali informasi baru yang membantu pihak penyelenggara [23]. Baik untuk  kepentingan knowledge  discovery maupun  klasifikasi. Data yang bisa dimanfaatkan untuk proses klasifikasi diambil dari  data  orang  tua  mahasiswa,  data  diri  mahasiswa,  data demografis,  dan  riwayat  pendidikan  [4].  Klasifikasi  dapat dilakukan dengan banyak metode namun metode yang umum digunakan  pada Educational  Data  Mining (EDM)  adalah Decision Tree [19].
Pada  penelitian  sebelumnya  untuk  kasus  EDM,  metode Decision Tree mendapat skor peforma yang lebih baik daripada metode  lainnya    yaitu: Logistic  Regression dan Naïve  bayes [5][6].  Agar  meningkatkan  peforma Decision Tree  lebih  baik lagi, dapat dilakukan Boosting menggunakan metode Adaboost . Selain  mampu  menambah  peforma, Adaboost juga  mampu mengatasi  masalah  data  yang  tidak  seimbang  ( imbalance ) sehingga prediksi yang dihasilkan menjadi lebih akurat [7][8].
Oleh karena itu, penelitian ini melakukan pembuatan model prediksi  (klasifikasi)  menggunakan  metode Adaboost guna meningkatkan  efektifitas  proses  penerimaan  mahasiswa  baru. Proses Boosting menggunakan  metode Adaboost pada  model Decision Tree diharapkan mampu meningkatkan peforma dari model.  Model  yang  dihasilkan  akan  digunakan  untuk memprediksi  kandidat  yang  berpotensi  untuk  melanjutkan proses daftar ulang hingga akhir . Sehingga dengan mengetahui lebih  awal,  dapat  membantu  pihak  manajemen  dalam  proses seleksi dan merencanakan kebutuhan sumber daya [20].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  berjenis  metode  kuantitatif  yang disesuaikan.  Adapun  beberapa  langkah  penelitian  yang dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  akhir  penelitian  sebagai berikut:

## A. Pemilihan Atribut
Langkah  paling  awal  adalah  dengan  menentukan  atribut atau feature dari  data  yang  hendak  digunakan  untuk  proses pengembangan  model  prediksi.  Pemilihan  atribut  ini  diambil berdasarkan  irisan  dari  penelitian-penlitian  sebelumnya  yang dipresentasikan pada Tabel II.
TABLE II. A TRIBUT T ERPILIH BERDASARKAN PENELITIAN TERDAHULU
Atribut Penelitian Terdahulu Wanjau & Muketha [9] Melati, dkk [10] Yahya & Jananto [2] Aradea, dkk. [11] Rozi [12] Ab Ghani, dkk. [5] Jenis Kelamin ✔ ✔ Usia ✔ ✔ Kota Asal ✔ ✔ ✔ Jenis Sekolah Asal ✔ ✔ Pekerjaan Orang Tua ✔ ✔ Penghasilan Orang Tua ✔ ✔ Fakultas ✔ ✔ ✔ Gelombang ✔

## B. Pengolahan Data
Data yang bersih dan valid tentu didapatkan melalui tahap- tahap  pengolahan  data,  yaitu: Data  Validation , Data Integration and  Transformation , Data  Size  Reduction  and discretization [13]. Berikut penjelasan tahapannya:
1) Data Validation
Ekstraksi database merupakan  tahap  pertama  yang dilakukan.  Data  dari  ekstraksi  akan  menjadi  input  utama. Namun  tidak  semua  data  dapat  langsung  digunakan. Data Validation dilakukan  untuk  melakukan  seleksi  pada  data dengan  menghilangkan noise dan outliers .  Hasil  akhirnya berupa  data  yang  konsisten  dan  data  lengkap  atau  tidak    ada missing value [13].

## 2) Data Integration and Transformation
Langkah  kedua  adalah  melakukan  transformasi  data sehingga  nilai  dari  masing-masing  atribut  sesuai  dengan ekspektasi.  Misalnya  pada  atribut  usia,  di  database  tidak  ada kolom usia melainkan hanya tanggal lahir dan periode masuk. Jadi, pada tahap ini akan dihitung usianya berdasarkan selisih tahun masuk dengan tanggal lahir.

## 3) Data Size Reduction and Discretization
Tahap  akhir  pengolahan  data  adalah  melakukan  optimiasi pada ukuran data. Jika proses sebelumnya memerlukan kolom periode  masuk  untuk  menghitung  usia,  maka  pada  tahap  ini kolom  periode  masuk  dihapus  karena  tidak  termasuk  atribut terpilih. Hal ini bertujuan agar mempercepat eksekusi pelatihan model yang dilakukan.

## C. Analisis Data
Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  statistik chi  square yaitu  perhitungan  statistik  untuk  mengetahui  ada atau  tidaknya  hubungan  antara  dua  variabel.  Proses perhitungannya  menggunakan library  python  pingouin [21] . Pemilihan metode chi square disebabkan karena jenis variabel yang ada pada dataset berjenis kategorial yang setara. Setelah mengetahui pengaruhnya, maka dapat dijadikan rujukan untuk proses pemilihan fitur ( feature selection ) pada proses pelatihan model. Rumus perhitungan chi square tertulis pada persamaan (1) [14].
𝑋 2 =   ∑ (𝑂𝑖 − 𝐸𝑖) 2 𝐸𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)

## Keterangan:
𝐸 𝑖 = nilai ekspektasi ke-i
𝑂 𝑖 = nilai observasi ke-i
Namun ada beberapa syarat wajib sebelum menghitung nilai chi square dari data [14]:
● Tidak  boleh  ada  data  dengan   frekuensi  aktual  ( 𝐹 0 )  yang bernilai 0 (nol).
● Jika  tabel  kontingensi  data  memiliki  bentuk  2x2,  maka harus tidak ada data yang memiliki nilai frekuensi harapan ( 𝐹 ℎ ) kurang dari 5.
● Jika bentuk tabel kontingensi lebih dari 2x2 (contoh: 2x3), maka  proporsi  jumlah  sel  dengan  nilai  frekuensi  harapan ( 𝐹 ℎ ) kurang dari 5 tidak lebih dari 20%.

## D. Pelatihan Model
Pelatihan  model  yang  dilakukan  menggunakan  bahasa python dan library scikit-learn [22] . Data hasil preprocessing digunakan untuk melatih model dengan metode Adaboost yaitu teknik ensemble learning yang memiliki weak learner berupa model decision  tree . weak  learner  (Decision  Tree) yang digunakan  memiliki  1  tingkat  percabangan  atau  biasa  disebut decision  stump dan  dilatih  secara  bergantian  dengan  data training yang  sama.  Tiap  proses  pelatihan  akan  memperbaiki distribusi  data  pada  proses  pelatihan  selanjutnya.  Sehingga meningkatkan  peforma weak  learner berikutnya.  Iterasi  akan berhenti  apabila  data training tidak  bisa  diperbaiki  lagi  atau apabila  tercapai  jumlah  model  maksimal  [7].  Contoh  alur pelatihan Adaboost dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Contoh alur pelatihan model Adaboost
Terdapat beberapa skenario pelatihan yang dilakukan sesuai dengan Tabel III.  Penggunaan skenario seperti pada Tabel III bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  jumlah  data  training mempengaruhi  peforma  model  secara  signifikan  atau  tidak. Skenario  terbaik  akan  dipilih  berdasarkan  skor Confusion Matrix: Precision, Recall, dan F Measure tertinggi [15] .
TABLE III. S KENARIO PELATIHAN MODEL Skenario Data Training Data Testing 1 70% 30% 2 50% 50% 3 60% 40%
Confusion  Matrix dapat  dihitung  apabila  sudah  diketahui hasil  prediksinya.  Ada  beberapa  kategori  hasil  prediksi  yaitu:
True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP), dan False Negative (FN) seperti yang dijelaskan pada Tabel IV.
TABLE IV. H ASIL PREDIKSI Confusion Matrix Kelas hasil prediksi
Positif Negatif Kelas Sebenarnya Positif TP FP Negatif FN TN
Masing-masing skor memiliki rumus yang berbeda. Berikut adalah rumus perhitungan dari precision, recall, dan F- measure secara berturut-turut [16]:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐹  =  2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 .𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
F-measure bukanlah  hasil  perhitungan mean biasa, melainkan  perhitungan harmonic  mean dari recall dan precision .  Penggunaan harmonic  mean lebih  kredibel  dan proporsional daripada menghitung mean biasa dalam evaluasi model  [16].

## E. Evaluasi
Evaluasi  hasil  menjadi  tahap  paling  akhir.  Pada  tahap  ini diambil  kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  data  dan pelatihan model yang dilakukan. Evaluasi pada bagian analisis data  menjelaskan  atribut  apa  saja  yang  memiliki  pengaruh terhadap status daftar ulang mahasiswa serta memaparkan ciri mahasiswa  yang  berpontensi  daftar  ulang.  Sedangkan  pada pelatihan  model,  akan  dievaluasi  juga  pengaruh feature selection dan  mencari  tahu  perbandingan  peforma Adaboost dan Decision  Tree .  Tidak  lupa  menjelaskan  skenario  terbaik, dan model terbaik yang dihasilkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengolahan Data
Total  jumlah  keseluruhan  data  awal  yang  didapat  adalah 11735 data.  Kemudian  berkurang  karena  proses  validasi menjadi 7216 data. Komposisi data dipresentasikan pada Tabel V, baik sebelum dan sesudah data diolah. Tabel V menunjukkan perbandingan  jumlah  data  yang  timpang  atau  tidak  seimbang ( imbalance )  antara  yang  tidak  melanjutkan  daftar  ulang  dan yang melanjutkan daftar ulang setelah diolah.
TABLE V. K OMPOSISI SEBARAN DATA
Status Sebelum Sesudah 2018 2019 Total 2018 2019 Total Daftar Ulang 3921 4444 8365 2739 3296 6035 Tidak Daftar Ulang 2102 1266 3370 615 566 1181 Total Data 11735 7216

## B. Analisis Data
Tabel  VI  merupakan  hasil  perhitungan chi  square pada masing-masing  atribut.  Atribut  dikatakan  memiliki  hubungan apabila  nilai p kurang dari a (alpha = 0.05). Berdasarkan hasil yang dipresentasikan, atribut jenis_kelamin dan pekerjaan_orang_tua tidak  memiliki  hubungan  dengan  status daftar ulang calon mahasiswa baru.

## TABLE VI. H ASIL PERHITUNGAN CHI SQUARE
TIAP ATRIBUT Atribut chi2 dof p memiliki hubungan usia 12.92 4 0.012 Ya jenis_kelamin 3.638 1 0.056 Tidak kabupaten_asal 33.659 20 0.029 Ya jenis_asal_sekolah 70.622 10 0 Ya pekerjaan_orang_tua 18.492 14 0.185 Tidak penghasilan_orang_tua 35.875 11 0 Ya fakultas _terpilih 37.895 12 0 Ya jalur_masuk 158.72 4 0 Ya
Meskipun  ada  sedikitnya  3  referensi  penelitian  terdahulu [2][9][10]  yang  menggunakan  jenis  kelamin  dan  pekerjaan orang tua sebagai atribut terpilih, penelitian ini menyatakan jika variabel jenis_kelamin dan pekerjaan_orang_tua tidak  ada hubungannya dengan penerimaan mahasiswa baru karena nilai p lebih besar dari nilai a . Hasil ini berbeda dengan penelitian [2]  yang  menjelaskan  jika  terdapat  hubungan  antara  variabel pekerjaan orang tua dengan penerimaan mahasiswa baru. Untuk memastikan signifikansi hubungan dari kedua atribut tersebut, maka  ditambahkan  beberapa  skenario  pelatihan  dengan  dan tanpa  atribut jenis_kelamin maupun pekerjaan_orang_tua . Model  terbaik  dari  salah  satu  skenario  pelatihan  akan menunjukkan  apakah  kedua  atribut  tersebut  lebih  baik digunakan atau tidak dalam proses pelatihan model.

## C. Training Model
Analisis data menjelaskan bahwa status daftar ulang calon mahasiswa  baru  tidak  memiliki  hubungan  dengan  atribut jenis_kelamin dan pekerjaan_orang_tua .  Oleh  sebab  itu, diadakan  skenario training  model tambahan  tanpa  atribut pekerjaan_orang_tua,  jenis_kelamin, maupun keduanya . Hal ini  biasa  disebut feature  selection (FS).  Dari  proses training didapatkan hasil skor model Adaboost dan model Decision Tree seperti yang ditunjukkan pada Tabel VII dan Tabel VIII.
TABLE VII. SKOR TRAINING MODEL ADABOOST Scenario Train size Test size F Measure Precision Recall Menggunakan semua atribut 1 70% 30% 90.571792 83.505155 98.945031 2 60% 40% 90.573224 83.321654 99.207343 3 50% 50% 90.366059 83.593086 98.333333 Tanpa atribut jenis_kelamin dan pekerjaan_orang_tua 1 70% 30% 90.756729 83.6219 99.222654 2 60% 40% 90.63214 83.362522 99.29078 3 50% 50% 90.23569 83.418223 98.266667 Tanpa atribut pekerjaan_orang_tua 1 70% 30% 90.895257 83.660131 99.500278
2 60% 40% 90.621426 83.432783 99.165624 3 50% 50% 90.180483 83.323912 98.266667 Tanpa atribut jenis_kelamin 1 70% 30% 90.651127 83.364399 99.333703 2 60% 40% 90.412529 83.374428 98.748436 3 50% 50% 90.398412 83.384962 98.7
TABLE VIII. SKOR TRAINING MODEL D ECISION T REE
Scenario Train size Test size F Measure Precision Recall Menggunakan semua atribut 1 70% 30% 81.756757 82.924043 80.621877 2 60% 40% 82.325383 84.080035 80.64247 3 50% 50% 82.356937 83.939079 80.833333 Tanpa atribut jenis_kelamin dan pekerjaan_orang_tua 1 70% 30% 81.895093 83.209169 80.621877 2 60% 40% 81.717687 83.31166 80.183563 3 50% 50% 82.944162 84.226804 81.7 Tanpa atribut pekerjaan_orang_tua 1 70% 30% 82.51551 83.839542 81.232649 2 60% 40% 82.283047 83.721934 80.892783 3 50% 50% 82.793694 84.235943 81.4 Tanpa atribut jenis_kelamin 1 70% 30% 81.598199 82.715345 80.510827 2 60% 40% 82.312925 83.918509 80.767626 3 50% 50% 82.105263 83.66782 80.6
Tiap  model  memiliki  skenario  terbaiknya.  Pada  model Adaboost, skenario  terbaiknya  adalah skenario  1  tanpa menggunakan pekerjaan_orang_tua. Sedangkan  pada  model Decision  Tree, skenario  terbaiknya  adalah  skenario 3  tanpa menggunakan pekerjaan_orang_tua .  Jika  membandingkan skenario  terbaik  pada  tiap  model,  maka  didapatkan  garfik seperti  pada  Gambar  2  yang  menunjukkan  bahwa  peforma Adaboost lebih baik daripada Decision Tree.
Gambar 2. Perbandingan skenario terbaik dari Adaboost dan Decision Tree
Hasil training  model membuktikan  bahwa  proses feature selection dengan chi-square dapat meningkatkan skor metriks
dari model sebesar 0.32% berdasarkan skor F-measure tertinggi dari  setiap  kelompok  skenario.  Selisihnya  tidak  terlalu  besar atau  signifikan,  namun  proses feature  selection mengurangi jumlah  atribut  yang  harus  diproses.  Hasil  ini  selaras  dengan penelitian [13] dan berbeda dengan hasil penelitian [14] yang menjelaskan  tidak  adanya  pengaruh  proses feature  selection menggunakan chi square terhadap peforma model.
Selaras  dengan  komparasi  beberapa  algoritma machine learning yang dilakukan oleh Srivastava dan Saiprasath G. dkk. menunjukkan  bahwa  algoritma Adaboost mengalahkan algoritma decision tree [17][18]. Hasil riset pada penelitian ini menjadi  bukti  tambahan  bahwa Adaboost memliki  peforma yang lebih baik dibandingkan dengan Decision Tree , terutama dalam kasus komposisi data yang tidak seimbang [8].
Untuk  menambah  pemahaman  tentang  model Adaboost , dilampirkan  Gambar  3  yang  merupakan  contoh  salah  satu decision stump yang dihasilkan oleh model Adaboost .
Gambar 3. Contoh decision stump dari model Adaboost
Potongan data yang ditampilkan pada Gambar 3 merupakan data yang sudah diberi label, sehingga perlu diterjemahkan agar lebih mudah untuk dipahami. Berdasarkan data yang ada, tidak ada kategori penghasilan orang tua dengan kode 11.50 yang ada hanyalah  kategori  11  dan  12.  maka  maksud  dari penghasilan_orang_tua  <=  11.50 adalah  kategori  12  yaitu 15.000.000 lebih.
Pada cabang keputusan selanjutnya, tidak ada kategori jalur masuk dengan kode 3.50 namun terdapat kategori jalur masuk 1, 2 dan 3. Maka maksud dari jalur_masuk <= 3.50 adalah jalur masuk  yang  bukan  dari  SNMPTN,  SBMPTN,  dan SPANPTKIN.  Sehingga  apabila  keseluruhan decision  stump diterjemahkan akan menjadi seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil terjemah decision stump Adaboost
Cara membacanya alur keputusan dari decision stump pada Gambar  4  adalah  apabila  calon  mahasiswa  memiliki  data penghasilan_orang_tua lebih  dari  15  juta  dan  masuk  melalui jalur  selain  SNMPTN,  SBMPTN,  dan  SPANPTKIN  maka diprediksi  akan  melanjutkan  daftar  ulang  hingga  tahap  akhir. Namun  apabila    penghasilan  orang  tua  lebih  dari  15  juta  tapi melalui  jalur  SNMPTN,  SBMPTN,  dan  SPANPTKIN  maka diprediksi  akan  mengundurkan  diri.  Sedangkan  mahasiswa dengan  data penghasilan_orang_tua kurang  dari  15  juta diprediksi daftar ulang.

## D. Observasi Sebaran Data
Selain  menghitung chi  square, juga  dilakukan  observasi sebaran  data  untuk  mengetahui  probabilitas  pada  beberapa atribut berdasarkan frekuensi kemunculan dari tiap nilai ( value ) yang  ada  pada  atribut.  Contoh  pada  Tabel  IX   tentang  atribut penghasilan_orang_tua yang  memiliki  12  nilai  unik  berupa kategori penghasilan orang tua. Pada tiap kategori penghasilan orang tua dihitung frekuensi kemunculannya pada class daftar ulang maupun tidak daftar ulang. Lalu dihitung probabilitasnya.
TABLE IX. O BSERVASI PADA ATRIBUT PENGHASILAN ORANG TUA
penghasilan_orang_tua daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang 3.000.001 - 4.000.000 909 144 86.32 4.000.001 - 5.000.000 605 102 85.57 2.500.001 - 3.000.000 557 100 84.78 1.500.001 - 2.000.000 582 106 84.59 2.000.001 - 2.500.000 508 94 84.39 500.001 - 1.000.000 630 121 83.89 1.000.001 - 1.500.000 766 148 83.81 5.000.001 - 7.500.000 582 125 82.32 7.500.001 - 10.000.000 299 65 82.14 10.000.001 - 15.000.000 112 26 81.16 500.000 atau kurang 367 110 76.94 15.000.000 lebih 118 40 74.68
Tabel  IX  memperlihatkan  bahwa  calon  mahasiswa  yang memiliki  probabilitas  di  atas  rata-rata  (82,  54%)  untuk  daftar ulang  adalah  yang  orang  tuanya  berpenghasilan  rentang  Rp. 1,000,000  -  Rp.  5,000,000.  Sedangkan  yang  penghasilannya 1,000,000  ke  bawah  dan  15,000,000  keatas  memiliki porbabilitas di bawah rata-rata untuk melanjutkan daftar ulang.
Berdasarkan  rentang  usia  mahasiswa  baru  S1  yaitu  usia diantara 19 dan 21 tahun, semakin tua usia calon, maka semakin tinggi kemungkinan untuk daftar ulang. Hal ini dibuktikan pada Tabel X.

## TABLE X. O BSERVASI PADA ATRIBUT USIA
usia daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang 17 205 62 76.78 18 3336 638 83.95 19 2023 406 83.29 20 375 63 85.62 21 69 8 89.61 22 11 1 91.67 23 4 2 66.67 24 1 0 100 25 1 0 100 26 1 0 100 39 9 1 90
Tabel berikutnya adalah Tabel XI yang membuktikan jika calon mahasiswa dari lulusan pondok berpotensi paling tinggi untuk  daftar  ulang,  berbeda  dengan  calon  mahasiswa  dari alumni SMAN (sekolah Menengah Atas Negeri) yang memiliki kemungkinan terkecil untuk daftar ulang.
TABLE XI. O BSERVASI PADA ATRIBUT JENIS ASAL SEKOLAH
jenis_asal_sekolah daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang pondok 52 3 94.55 smks 174 19 90.16 pkbm 15 2 88.24 smk 117 18 86.67 smta 13 2 86.67 ma 216 35 86.06 smas 1455 241 85.79 smkn 165 29 85.05 man 1297 231 84.88 madrasah 77 14 84.62 mas 939 172 84.52 sman 1357 393 77.54
Selanjutnya  Tabel  XII  menginformasikan  jika  jalur SPANPTKIN  menghadirkan  calon  mahasiswa  baru  dengan probabilitas  daftar  ulang  terendah.  Berbeda  dengan  jalur SBMPTN  yang  lebih  banyak  membawa  mahasiswa  yang berpotensi daftar ulang.
TABLE XII. O BSERVASI PADA ATRIBUT JENIS ASAL SEKOLAH
jalur_masuk daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang SBMPTN 1186 149 88.84 SNMPTN 455 70 86.67 UMPTKIN 2195 386 85.04 TABLE XII. O BSERVASI PADA ATRIBUT JENIS ASAL SEKOLAH
jalur_masuk daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang MANDIRI 1460 272 84.3 SPANPTKIN 739 304 70.85
Tabel  terakhir  adalah  Tabel  XIII  yang  merupakan  hasil observasi pada atribut fakultas_terpilih. Hasilnya, probabilitas paling  rendah  berasal  dari  fakultas  Filsafat  dan  Ushuluddin, sedangkan probabilitas paling tinggi melanjutkan daftar ulang adalah fakultas Psikologi dan Kesehatan.
TABLE XIII. O BSERVASI PADA ATRIBUT JENIS ASAL SEKOLAH
fakultas _terpilih daftar ulang tidak daftar ulang probabilitas daftar ulang Psikologi dan Kesehatan 173 22 88.72 Adab dan Humaniora 515 81 86.41 Ilmu Sosial dan Politik 402 67 85.71 Ekonomi dan Bisnis Islam 960 171 84.88 Tarbiyah dan Keguruan 904 161 84.88 Dakwah dan Komunikasi 922 199 82.25 Syari'ah dan Hukum 603 136 81.6 Sains dan Teknologi 470 111 80.9 program_magister 182 46 79.82 Ushuluddin dan Filsafat 537 140 79.32 IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data didapatkan sebaran data yang tidak seimbang (imbalance) . Namun sebaran data yang tak seimbang  tersebut  dapat  ditangani  lebih  baik  oleh  model Adaboost daripada model Decision Tree . Hasil pelatihan model menunjukkan  bahwa Adaboost memiliki  peforma  yang  lebih baik  daripada  model Decision  Tree dengan  skor precision 83.66% , recall 99.50%, dan f-measure 90.89%. Hasil riset ini menjadi  bukti  tambahan  bahwa  proses boosting dapat menambah peforma model.
Implementasikan model dapat meminimalisir jumlah kursi kosong  dengan  memberi  tanda  pada  calon  mahasiswa  yang berpotensi  untuk  datar  ulang  maupun  tidak  agar  dapat dipertimbangkan ulang oleh stakeholder . Analisis sebaran data yang dilakukan telah berhasil mengetahui ciri calon mahasiswa baru  yang  berpotensi  untuk  melanjutkan  proses  pendaftaran hingga  akhir  yaitu:  lulusan  pondok,  usia  19-21  tahun, penghasilan  Orang  tua  Rp.  1,000,000  hingga  Rp.  5,000,000, dan melalui jalur SBMPTN.

## R EFERENCES
[1] R.  K.  Niswatin,  “Sistem  Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (WP),” Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2016.
[2] I. S. Melati, L. Linawati, and I. A. D. Giriantari, “Knowledge Discovery Data  Akademik  Untuk  Prediksi  Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa,” JTE , vol. 17, no. 3, p. 325, Dec. 2018, doi:
10.24843/MITE.2018.v17i03.P04.
[3] P. Saini and A. Kumar Jain, “Prediction using Classification Technique for  the  Students&apos;  Enrollment  Process  in  Higher  Educational Institutions,” IJCA ,  vol.  84,  no.  14,  pp.  37–41,  Dec.  2013,  doi: 10.5120/14646-2966.
[4] S.  K.  Wanjau  and  G.  M.  Muketha,  “Improving  Student  Enrollment Prediction Using Ensemble Classifiers,” IJCATR , vol. 07, no. 03, pp. 122– 128, Mar. 2018, doi: 10.7753/IJCATR0703.1003.
[5] N. L. Ab Ghani, Z. Che Cob, S. Mohd Drus, and H. Sulaiman, “Student Enrolment  Prediction  Model  in  Higher  Education  Institution:  A  Data Mining Approach,” in Proceedings of the 3rd International Symposium of Information and Internet Technology (SYMINTECH 2018) , vol. 565, M. A. Othman, M. Z. A. Abd Aziz, M. S. Md Saat, and M. H. Misran, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2019, pp. 43–52.
[6] N. Yahya and A. Jananto, “Komparasi Kinerja Algoritma C 45 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kegiatan Penerimaanmahasiswa Baru (Studi Kasus Universitas Stikubank Semarang),” p. 8, 2019..
[7] F.  Khan,  J.  Ahamed,  S.  Kadry,  and  L.  K.  Ramasamy,  “Detecting malicious URLs using binary classification through adaboost algorithm,” IJECE , vol. 10, no. 1, p. 997, Feb. 2020, doi: 10.11591/ijece.v10i1.pp997- 1005.
[8] A. N. Rais and A. Subekti, “Integrasi SMOTE Dan Ensemble AdaBoost
Untuk Mengatasi Imbalance Class Pada Data Bank Direct Marketing,” JI. Jurnal.  Informatika ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  278–285,  Sep.  2019,  doi: 10.31311/ji.v6i2.6186.
[9] S.  K.  Wanjau  and  G.  M.  Muketha,  “Improving  Student  Enrollment Prediction Using Ensemble Classifiers,” IJCATR , vol. 07, no. 03, pp. 122– 128, Mar. 2018, doi: 10.7753/IJCATR0703.1003.
[10] I. S. Melati, L. Linawati, and I. A. D. Giriantari, “Knowledge Discovery Data  Akademik  Untuk  Prediksi  Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa,” JTE , vol. 17, no. 3, p. 325, Dec. 2018, doi: 10.24843/MITE.2018.v17i03.P04.
[11] Aradea, Satriyo A., Ariyan Z., and Yuliana A., “Penerapan Decision Tree Untuk  Penentuan  Pola  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru,” Jurnal Penelitian Sitrotika , 2011.
[12] A.  F.  Rozi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Calon Siswa/i  Baru  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  SDIT  An- Najah  Jatinom  Klaten),” teknoin ,  vol.  21,  no.  1,  Feb.  2015,  doi: 10.20885/teknoin.vol21.iss1.art2.
[13] Hoiriyah,  “Algoritma  C4.5  Berbasis  Seleksi  Atribut  Menentukan Kemungkinan Pengunduran Diri Mahasiswa,” vol. 9, p. 9, 2018.
[14] A.  Nisa  and  E.  Darwiyanto,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Naive Bayes Classifier dengan Chi-Square Feature Selection Terhadap Penyedia Layanan Telekomunikasi,” p. 10, 2019.
[15] S. Amornsamankul, B. Pimpunchat, W. Triampo, J. Charoenpong, and N. Nuttavut,  “A  Comparison  of  Machine  Learning  Algorithms  and  Their Applications,” International  journal  of  simulation:  systems,  science  & technology , Aug. 2019, doi: 10.5013/IJSSST.a.20.04.08.
[16] Y. Sasaki, “The truth of the F-measure,” p. 5, Oct. 2007.
[17] A. K. Srivastava, “Comparison Analysis of Machine Learning algorithms for Steel Plate Fault Detection,” vol. 06, no. 05, p. 4, 2019.
[18] Saiprasath G., Naren Babu R., ArunPriyan J., Vinayakumar R., Sowmya V.,  and  Soman  K.  P.,  “Performance  Comparison  Of  Machine  Learning Algorithms  For  Malaria  Detection  Using  Microscopic  Images” IJRAR , 2019.
[19] A. A. Saa, M. Al-Emran, and K. Shaalan, “Mining Student Information System  Records  to  Predict  Students’  Academic  Performance,”  in The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (AMLTA2019) , vol. 921, A. E. Hassanien, A. T. Azar, T.  Gaber,  R.  Bhatnagar,  and  M.  F.  Tolba,  Eds.  Cham:  Springer International Publishing, 2018, pp. 229–239.
[20] W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan Metode  Single  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus  Amik  Royal Kisaran),” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , no. 2, p. 8, 2019.
[21] R.  Vallat,  “Pingouin:  statistics  in  Python”. Journal  of  Open  Source Software , vol. 3, 2018, doi: https://doi.org/10.21105/joss.01026
[22] F.  Pedregosa,  G.  Varoquaux,  A.  Gramfort,  V.  Michel,  B.  Thirion,  O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A.  Passos,  D.  Cournapeau,  M.  Brucher,  M.  Perrot,  and  E.  Duchesnay, “Scikit-learn:  Machine  Learning  in  Python,” Journal  of  Machine Learning Research , vol. 12, 2011, pp . 2825–2830.
[23] A. Yusuf and J. A. R. Hakim, “Pengembangan Perangkat Lunak Prediktor Nilai Mahasiswa Menggunakan Metode Spectral Clustering dan Bagging Regresi Linier,” vol. 1, p. 5, 2012.