Analisis Prediksi Kelulusan Course Pada E-Learning Menggunakan Model Klasifikasi
Gita Cahyani Lestari 1* , Sri Supatmi 2
1,2 Jurusan Magister Sistem Informasi UNIKOM Jl. Dipati Ukur No. 112-116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
1 gita.75120016@mahasiswa,unikom.ac.id
Abstrak — Akademi  Anti  Korupsi  merupakan  platform  belajar  dengan  basis  E-Learning  yang  mudah  diakses  oleh  semua  masyarakat sehingga dapat belajar mengenai korupsi dan cara–cara memeranginya. Pada tahun 2021, jumlah pendaftar E-Learning Akademi Anti Korupsi mengalami penurunan secara drastis sebesar 52% dengan jumlah lulusan sebesar 71%. Akademi Anti Korupsi belum memiliki model yang dapat memprediksi kelulusan course peserta. Solusi untuk memprediksi kelulusan seseorang dapat menggunakan proses data mining. Tujuan dari  penelitian  ini  untuk  memprediksi  kelulusan  course  dengan  membandingkan  metode  data  mining  klasifikasi  yaitu  Decision  Tree  dan Random Forest, berdasarkan nilai akurasi menggunakan software orange yang memiliki keunggulan dalam visual programming. Data yang akan  digunakan  sebagai  atribut  yaitu  data  form  registrasi  yang  sudah  dilengkapi  peserta  akademi  anti  korupsi  diantaranya  jenis  kelamin, pekerjaan, pengalaman pendidikan anti korupsi, umur, institusi, pengalaman E-Learning dan alasan mengikuti E-Learning anti korupsi. Pada penelitian  ini,  dilakukan  prediksi  kelulusan  course  menggunakan  dua  dataset  yaitu  dataset  missing  value  dan  dataset  tanpa  missing  value. Hasil penelitian dengan menggunakan dua metode klasifikasi ini menunjukkan bahwa metode Random Forest dengan dataset missing value yang paling baik dalam melakukan prediksi kelulusan course peserta akademi antikorupsi dengan nilai akurasi sebesar 74,6% yaitu klasifikasi cukup (fair classification). Faktor signifikan yang mempengaruhi kelulusan course adalah umur, domisili, dan jenis kelamin. Kata kunci — E-Learning, Data Mining, Klasifikasi, Kelulusan
Abstrac t — The Anti-Corruption Academy is a learning platform based on E-Learning that is easily accessible by all people so they can learn about  corruption  and  ways  to  combat  it.  In  2021,  the  number  of  E-Learning  registrants  for  the  Anti-Corruption  Academy  had  decreased drastically by 52%, with the number of graduates being 71%. The Anti-Corruption Academy does not yet have a model to predict participants' course  graduation.  The  solution  to  prediction  someone's  graduation  can  use  a  data  mining  process.  This  study  aims  to  prediction  course graduation  by  comparing  classification  data  mining  methods,  namely  Decision  Tree  and  Random  Forest,  based  on  accuracy  values  using orange software, which has advantages in visual programming. The data to be used as attributes are registration form data, including gender, occupation, anti-corruption education experience, age, institution, E-Learning experience and reasons for participating in anti-corruption E- Learning. In this study, predictions of course graduation were made by two datasets, namely the missing value dataset and the dataset without missing  values.  The  study's  results  using  these  two  classification  methods  indicate  that  the  Random  Forest  method  with  a  missing  value dataset is the best in predicting the graduation course of anti-corruption academy participants with an accuracy value of 74,6%, which is a fair classification. Significant factors that affect course graduation are age, domicile, and gender.
Index Terms — E-Learning, Data Mining, Classification, Graduation

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dalam  berbagai  bidang  sangatlah  pesat [1],  salah  satunya  teknologi  di  bidang  Pendidikan  yaitu  E- Learning  [2].  Saat  ini    E-Learning  merupakan  sesuatu  yang wajib  untuk  menunjang  proses  pembelajaran  [3].  Akademi Anti Korupsi merupakan platform belajar dengan basis digital yang  mudah  diakses  oleh  semua  masyarakat  sehingga  dapat belajar  mengenai  korupsi  dan  cara–cara  memeranginya. Akademi  Anti  Korupsi  sudah  berjalan  sejak  tahun  2018  [4]. Terdapat  dua  puluh  mata  kuliah  yang  dapat  diakses  secara virtual.  Tidak  terdapat  persyaratan  khusus  untuk  menjadi peserta  di  Akademi  antikorupsi.   Platform  Akademi  Anti Korupsi  menggunakan  website  sebagai  penunjang  utama pelaksanaannya.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  peserta untuk  mengakses  Akademi  Anti  Korupsi  adalah  dengan
melengkapi  form  registrasi  peserta  pada  halaman akademi.antikorupsi.org.  Setiap  modul  pembelajaran  atau course berisikan konten video pembelajaran yang menjelaskan materi  perkuliahan,  kuis,  tugas,  dan  forum  yang  harus diselesaikan  peserta  setelah  menerima  materi  pembelajaran hingga  dapat  mengunduh  sertifikat  pada  aktifitas  terakhir. Kurun  waktu  pembelajaran  dapat  diselesaikan  dalam  waktu tiga bulan.
Akademi Anti Korupsi memiliki jumlah peserta pada kurun waktu  2018-2021  sebanyak  12.385  [5].  Pada  tahun  2021 mengalami  penurunan  jumlah  pendaftar  secara  drastis  dari tahun  sebelumnya  sebesar  52%  [6],  [5].  Tetapi  tidak  relevan juga  dengan  jumlah  presentase  lulusan  yang  dihasilkan  oleh akademi  Anti  Korupsi  sebesar  71%. Akademi  Anti  Korupsi memiliki  tujuan  strategi  bisnis  untuk  meningkatkan  jumlah pendaftaran  peserta  yang  dapat  lulus  [5].  Konsep  e-learning
dapat  memberikan  banyak  informasi  melalui  data  yang dihasilkan  dalam  proses  yang  ada  di  dalam  sistem  untuk mengekstrak  pengetahuan  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi kelulusan course [7]. Beberapa informasi yang bisa  didapatkan  adalah  sasaran  atau  target  adopter  dari program  Akademi  Anti  Korupsi.  Untuk  mengolah  data tersebut  dilakukan  dengan  memantau  prediksi  kelulusan jumlah mata kuliah ( course ) yang dapat diambil melalui form registrasi  peserta  e-learning.  Sehingga  merujuk  pada  data tersebut,  dapat  diketahui  sasaran  atau  target  dalam  Akademi Anti  Korupsi  untuk  mengatasi  permasalahan  menurunnya jumlah  pendaftar  pada  tahun  2021  dan  meningkatkan kelulusan peserta.
Masalah  ini  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  data mining.  Data  mining  dapat  dibangun  menggunakan  teknik perangkingan  yang  pada  dasarnya  menggunakan  teknik klasifikasi  [8],  [9]. Decision  Tree adalah  salah  satu  yang paling terkenal metode klasifikasi karena proses formulasi nya yang  relatif  cepat  dan  mudah  dan  mudah  dipahami  karena kesederhanaan [10]. Decision Tree sebagai metode klasifikasi yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon  dimana  node mewakili  atribut  tertentu  dan  daun  mewakili  kelas  dengan node  paling  atas  menjadi  root  [10].  Metode  ini  dapat digunakan  pada  masalah  seperti  kinerja  siswa  [11],  [12]  dan mengklasifikasikan  mahasiswa  putus  sekolah  [13],  dan memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  [14].  Kemudian terdapat  metode  yang  memiliki  konsep  mirip  decision  tree yaitu  random  forest.  Metode  Random  Forest  ini  merupakan kombinasi  masing-masing  tree  dari  decision  tree  yang kemudian digabungkan menjadi satu model [15]. Studi kasus dengan  menggunakan  Akademi  Antikorupsi  dipilih  sebagai objek  untuk  menerapkan  pendekatan Decision  Tree dan Random  Forest dengan  fokus  pada  penggunaan  klasifikasi untuk  mengetahui  faktor  kelulusan  course  dan  memprediksi kelulusan course.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang menerapkan model  klasifikasi  dibidang  pendidikan.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [16]  melakukan  prediksi  potensi  siswa  putus sekolah dan mengidentifikasi faktor-faktor potensial berkaitan dengan  siswa  putus  sekolah  menggunakan Random  Forest . Utari  dkk  menghilangkan  data missing  value pada  data preparation  dengan  pendistribusian  dataset  adalah  cross- validation. Hasil penelitian diperoleh metode Random Forest mendaptkan akurasi sebesar 93,43%. Kemudian, peneliti [17] melakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan metode Decision  Tree dengan  algoritma  C4.5.  Budiman  dkk menghilangkan  data missing  value pada  data  preparation dengan  pendistribusian  dataset  adalah split  validation .  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  Algoritma  C4.5  memiliki akurasi  (AC)  sebesar  78,57%  dengan  true  positive  rate  (TP) sebesar  76,72%  dengan  menggunakan  data testing 90% memiliki  nilai  akurasi  kinerja  terbaik.  Selanjutnya,  peneliti [18] melakukan prediksi prestasi siswa menggunakan metode Decision  Tree dengan  algoritma  C5.0  merupakan penyempurnaan algoritma C4.5. Benediktus dan Oetama tidak
menghilangkan  data missing  value pada  data  preparation dengan pendistribusian dataset secara random. Hasil diperoleh bahwa aalgoritma C.50 dibagi menjadi data latih sebesar 75% dan data uji sebesar 25% diperoleh akurasi sebesar 71,667%.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang dilakukan sebelumnya dalam melakukan prediksi kelulusan menggunakan  model  klasifikasi,  terdapat  perbedaan  dalam melakukan  persiapan  data.  Beberapa  penelitian  ada  yang menghilangkan data missing value [16], [17]. Tetapi ada juga yang tidak menghilangkan data missing value [18]. Kemudian terdapat perbedaan dalam melakukan pendistribusian dataset. Beberapa  peneliti  ada  yang  menggunakan  cross  validation [16],  secara  random  [18],  dan  menggunakan split  validation [19].    Hal  tersebut  menjadi  salah  satu  fokus  pada  tujuan penelitian  ini,  yaitu  untuk  menentukan  bagaimana  pengaruh missing value pada data dalam melakukan prediksi kelulusan dan  mengetahui  konsistensi  hasil  perhitungan  data training masing-masing  metode  klasifikasi  menggunakan split validation .  Selain  itu,  belum  terdapat  penelitian  terkait perbandingan  metode Decision  Tree dan Random  Forest untuk  melakukan  prediksi  kelulusan  E-Learning.  Sehingga peneliti  juga  akan  membandingkan  keakurasian  dari  model klasifikasi menggunakan metode Decision Tree menggunakan algoritma  C5.0  dan  metode Random  Forest .  Banyak Tool s atau software yang  ditawarkan  untuk  melakukan  proses klasifikasi salah satunya adalah aplikasi Orange [20]. Orange digunakan untuk menganalisa data atau Visual  Programming ( Free  Coding )  pada  data  mining  Orange  dikembangkan menggunakan Bahasa pemrograman Phyton [21].
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi  kelulusan  course  peserta  Akademi  Anti Korupsi  lulus.  Kemudian,  untuk  mengetahui  perbandingan hasil akurasi antara metode Decision Tree dan Random Forest dalam  memprediksi  kelulusan  course.  Selanjutnya  untuk mengetahui  pengaruh  missing  value  dalam  melakukan prediksi kelulusan course dengan model klasifikasi. Serta ntuk mengetahui  konsistensi  perhitungan  masing-masing  metode Decision Tree dan Random Forest pada tingkatan jumlah data training.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan salah satu metodologi standar  dalam  penelitian  Data  Mining  yaitu  metode  CRISP- DM.  [22]  menyatakan  bahwa  CRISP-DM  sebagai  defacto menjadi standar untuk pengembangan proyek data mining dan knowledge  discovery.  Dalam  prosesnya  CRISP-DM mempunyai enam tahapan yaitu:
1. Business Understanding
Pada  tahap  ini,  memahami  tujuan  dan  kebutuhan  dari sudut  pandang  bisnis,  kemudian  menterjemahkan pengetahuan  ini  ke  dalam  pendefinisian  masalah  dalam data  mining.  Pada  penelitian  ini,  kebutuhan  dari  sudut pandang  bisnis  Akademi  Anti  Korupsi  adalah  prediksi kelulusan peserta berdasarkan jumlah course.
2. Data Understanding
Pada  tahap  ini,  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  proses  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  data dan  mengidentifikasi  masalah  kualitas  data.  Dalam penelitian ini, data yang digunakan berasal dari data set pada  LMS  Moodle  Akademi  Anti  Korupsi  data  set  ini terdiri  12.385  data.  Berikut  merupakan  penjelasan  dari masing-masing  atribut  yang  terdapat  pada  tabel  data kelulusan yang dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:

## Tabel 1. Atribut Kelulusan Course
Atribut Indikator Unit Analisis Course 0 1 2 Tidak Lulus Lulus dan dapat mengambil 1 Course Lulus dan mengambil lebih dari 2 course Jenis Kelamin Jenis kelamin peserta Perempuan atau laki-laki Usia Usia peserta 16-25 tahun 26 - 45 tahun >=46 tahun Pengalaman E- Learning Riwayat pengalaman E- Learning peserta Belum pernah Pernah sekali Sudah sering Pengalaman Pendidikan Antikorupsi Riwayat pengalaman pendidikan antikorupsi Belum pernah atau pernah Pekerjaan Pekerjaan peserta ASN/Pegawai Negeri Aktivis Lain – lain Mahasiswa Masyarakat Pelajar
Swasta TNI/Polri Alasan Mengikuti Alasan peserta mengikuti elearning akademi antikorupsi Ingin lebih mendalami tentang kajian korupsi Ingin memperoleh alat untuk berpartisipasi dalam gerakan pemberantasan korupsi Menambah wawasan secara umum Ingin tahu Lain - lain Institusi Jenis institusi pekerjaan peserta Akademik, Pemerintah, Umum Domisili Alamat peserta berdasarkan kepulauan Jawa Kalimantan Maluku & Papua Nusa Tenggara & Bali Sulawesi Sumatera
Pada tabel 1 merupakan atribut yang akan digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  kelulusan  menggunakan  8 atribut  yang  terdiri  dari  jenis  kelamin,  pekerjaan, pengalaman  pendidikan  anti  korupsi,  umur,  institusi, domisili, pengalaman e-learning dan alasan mengikuti e- learning anti korupsi.
3. Data Preparation
Pada tahap ini, data preparation dilakukan menggunakan software  untuk  melakukan  proses  pembersihan  data dengan  menghilangkan  data  missing  value  dan transformasi data dengan mengubah format data kedalam bentuk  numeric.  Untuk  kemudian  dijadikan  masukan dalam tahap pemodelan.
4. Modelling Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  deskriptif  terlebih dahulu.  Kemudian  dilakukan  pemodelan  dengan  dua metode klasifikasi sebagai berikut:
a. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk  mendeskripsikan karakteristik peserta akademi anti korupsi berdasarkan  variabel  dependen  dan  variabel independen.
b. Memodelkan dengan metode Decision Tree
Gambar 1. Pemodelan Dengan Metode Decision Tree
Langkah-langkah untuk memodelkan dengan metode Decision  Tree  menggunakan  algoritma  C5.0  dapat dilihat  pada  gambar  1.  Langkah-langkah  klasifikasi menggunakan  algoritma  C5.0  yang  harus  dilakukan pertama  kali  adalah  input  data  dengan  memilih atribut  yang  akan  digunakan  pada  saat  proses klasifikasi. Pada penelitian ini menggunakan 8 atribut terdiri  dari  jenis  kelamin,  pekerjaan,  pengalaman pendidikan  anti  korupsi,  umur,  institusi,  domisili, pengalaman  e-learning  dan  alasan  mengikuti  e- learning  anti  korupsi.  Langkah  selanjutnya  yaitu memilih node akar dengan menghitung entropy, gain,
dan gain ratio. Atribut yang memiliki nilai gain ratio tertinggi  dibanding  atribut  lainnya  maka  atribut tersebut yang dijadikan node akar. Setelah mendapat node  akar,  hitung  kembali  entropy,  gain,  dan  gain ratio  pada  atribut  sisanya  untuk  dijadikan  node cabang. Lakukan perhitungan entropy, gain, dan gain ratio  hingga  tidak  ada  atribut  yang  tersisa.  Setelah semuanya  selesai,  maka  akan  terbentuk  pohon klasifikasi menggunakan algoritma C5.0.
c. Memodelkan dengan metode Random Forest
Gambar 2. Pemodelan Dengan Metode Random Forest
Langkah-langkah  klasifikasi  menggunakan  metode Random Forest adalah input data, pada penelitian ini menggunakan  8  atribut.  Menggunakan  teknik resampling  bootstrap  untuk  mengambil  data  sampel. Dilakukan  resample  data  dengan  berulang-ulang dalam  membuat  banyak  simulasi  sampel.  Membuat pohon  klasifikasi  dari  hasil  resampling  bootstrap. Variabel predictor yang diambil secara acak menjadi acuan dalam penentuan pemilahan terbaik. Melakukan  prediksi  klasifikasi  data  sampel berdasarkan  pohon  klasifikasi  yang  terbentuk. Mengulangi  langkah  tersebut  untuk  memperoleh sejumlah  pohon  klasifikasi.  Melakukan  prediksi klasifikasi  menggunakan  aturan  majority  vote. Setelah  semuanya  selesai,  maka  akan  terbentuk model  klasifikasi  menggunakan  metode Random Forest .
5. Evaluation/ Interpretation Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  evaluasi  untuk mengetahui  apakah  model  decision  tree  dan  random forest  dapat  mencapai  tujuan  yang  ditetapkan  pada  fase awal  [23].  Terdapat  beberapa  cara  untuk  mengukur performa  klasifikasi,  beberapa  cara  yang  sering digunakan  adalah  dengan  menghitung  accuracy, precision, dan recall.
• Accuracy merupakan adalah ukuran untuk mengukur ketepatan prediksi pengklasifikasi pada kelas tertentu. Rumus  untuk  menghitung  akurasi  klasifikasi  sesuai persamaan 1.
(1)
• Precision  merupakan  tingkat  keakuratan  antara  data yang  diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan oleh  model  klasifikasi.  Rumus  untuk  menghitung akurasi klasifikasi sesuai persamaan 2.
(2)
• Recall adalah ukuran untuk mengukur berapa banyak data  dari  kelas  tertentu  yang  dapat  diprediksikan secara  benar.  Rumus  untuk  menghitung  akurasi klasifikasi sesuai persamaan 3 (3)
• Skor  F1  adalah  perbandingan  rata-rata  presisi  dan
Recall yang  dibobotkan.  Rumus  untuk  menghitung
F1 dapat dilihat pada persamaan 4. (4)
TP  adalah  True  Positive,  FP  adalah  False  Positive,  TN adalah True Negative, dan FN adalah False Negative. Kemudian,  menggunakan  Kurva  ROC  menunjukan akurasi  dan  membandingkan  klasifikasi  secara  visual. Apabila  garis  linear  ROC  mendekati  nilai  1  maka  lebih baik dalam memodelkan klasifikasi.
6. Perbandingan Metode Decision Tree dan Random Forest Hasil pengujian masing-masing metode akan dibandingkan untuk mendapatkan model prediksi terbaik.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Analisis Deskriptif Analisis  deskriptif digunakan  untuk  menjelaskan karakteristik  peserta  akademi  antikorupsi  berdasarkan  tiga status  kelulusan  course  dan  tujuh  faktor  kelulusan  course dapat dilihat pada gambar 1.
Jenis Kelamin Umur Pekerjaan
Alasan Mengikuti Pengalaman Pendidikan Antikorupsi Domisili Institusi Pengalaman E-Learning
Gambar 3. Analisis Deskriptif Untuk Faktor Kelulusan
Berdasarkan  gambar  3, untuk  warna  menunjukkan apakah  penyimpangan  dari  independensi  positif  (biru)  atau negatif  (merah).  Besar  kecilnya  kotak  menunjukan  proporsi data  yang  menunjukkan  banyaknya  frekuensi  terjadi  dalam dataset.  Untuk  jenis  kelamin  memiliki  proporsi  lulus  lebih tinggi dengan jenis kelamin perempuan. Pada umur diatas usia 16-25  tahun  memiliki  proporsi  lulus  lebih  tinggi.  Pada pengalaman  e-learning  memiliki  proporsi  lulus  lebih  tinggi apabila belum mempunyai pengalaman e-learning. Pengalaman  pendidikan  antikorupsi  memiliki  proporsi  lulus lebih  tinggi  apabila  mempunyai  pengalaman.  Pekerjaan memiliki  proporsi  lulus  lebih  tinggi  apabila  memiliki pekerjaan  sebagai  mahasiswa.  Alasan  mengikuti  memiliki proporsi  lulus  lebih  tinggi  apabila  alasannya  menambah wawasan secara umum. Institusi memiliki proporsi lulus lebih tinggi  dengan  peserta  berasal  dari  akademik.  Domisili memiliki proporsi lulus lebih tinggi dari Kepulauan Jawa.

## B. Faktor Kelulusan Course
Pada  penelitian  ini,  untuk  mengetahui  faktor  yang mempengaruhi  kelulusan  course  dengan  menggunakan metode  decision  tree.  Hasil  analisis  algoritma  decision  tree untuk menentukan faktor kelulusan course dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 4. Metode Decision Tree
Dari  Gambar  4,  terdapat  banyak  simpul  untuk mendapatkan  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kelulusan course  dengan  target  class  lulus.  Simpul  akar  dari  pohon  ini adalah umur yang artinya umur merupakan atribut yang paling informatif  untuk  membangun  sebuah  pohon.  Sehingga diperoleh  kesimpulan  bahwa  faktor  pertama  yang mempengaruhi kelulusan seorang yaitu peserta yang berumur 16-25  tahun.  Kedua,  peserta  yang  berdomisili  di  kepulauan jawa.  Ketiga,  peserta  yang  berjenis  kelamin  perempuan.
Keempat,  peserta  yang  belum  pernah  memiliki  pengalaman pendidikan  antikorupsi.  Kelima,  peserta  yang  memiliki pekerjaan  pelajar,  pegawai  negeri  dan  masyarakat.  Keenam, peserta  yang  memiliki  alasan  mengikuti  yaitu  ingin  lebih mendalami  tentang  kajian  korupsi,  ingin  memperoleh  alat untuk  berpartisipasi  dalam  gerakan  pemberantasan  korupsi, dan ingin tahu. Ketujuh, peserta yang memiliki pengalaman E- learning  sudah  sering.  Kedelapan,  peserta  yang  berasal  dari institusi akademik.

## C. Proporsi Jumlah Data Training
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  mengenai  model klasifikasi  pada  prediksi  kelulusan  seseorang,  terdapat perbedaan  dalam  menangani  pendistribusian.  Pengaruh persentase  split  validation  pada  dataset  kelulusan  adalah adanya  perbedaan  nilai  keakurasian  yang  dihasilkan,  baik pada metode Decision Tree, dan Random Forest. Berikut nilai keakurasian model klasifikasi dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Perhitungan Klasifikasi Berdasarkan Jumlah Data

## Training
Hasil  analisa  dari  gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa  hasil pengklasifikasian dataset dengan model klasifikasi menggunakan orange, split validation berpengaruh pada hasil pengujian.  Hasil  pengujian  untuk  metode  Decision  Tree  dan Random  Forest  memiliki  akurasi  tertinggi  diperoleh  dari pengujian  menggunakan  dataset  dengan  missing  value  pada data  training  sebesar  90%  jumlah  record  11.147  dan  data testing  sebesar  10%  dengan  jumlah  record  1.238.  metode Random  memperoleh  Accuracy  sebesar  75,7  %  sedangkan dengan  menggunakan  Decision  Tree  diperoleh  Accuracy sebesar  74%.  Berdasarkan  nilai  variabilitas,  hasil  pengujian untuk  metode  Random  Forest  dan  Decision  Tree  memiliki variability kurang dari 1. Oleh karena itu dapat menggunakan semua percentage split. Pada penelitian ini akan menggunakan pengujian dengan data training sebesar 70%.

## D. Performa Kelulusan Course
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  mengenai  model klasifikasi  pada  prediksi  kelulusan  seseorang,  terdapat perbedaan  dalam  menangani  data  missing  value  yaitu menggunakan  data  missing  value  atau  menghilangkan  nya. Atribut yang berkorelasi terbesar dengan kelulusan yaitu umur, jenis  kelamin,  dan  institusi.  Pengaruh  missing  value  pada
dataset  kelulusan  adalah  adanya  perbedaan  nilai  keakurasian yang  dihasilkan,  baik  pada  metode  Decision  Tree,  dan Random  Forest.  Berikut  nilai  keakurasian  yang  dihasilkan dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Uji Metode Klasifikasi
Dari  gambar  6,  dapat  terlihat  bahwa  dalam  penerapan model  klasifikasi  berdasarkan  tingkat  keakurasian  yaitu metode  Random  Forest  dan  Decision  Tree  menggunakan dataset dengan missing value memiliki keakurasian lebih baik dibandingkan  menggunakan  dataset  yang  dihilangkan  dahulu data  missing  value.  Hasil  analisa  dari  gambar  6,  dapat diketahui bahwa hasil pengklasifikasian dataset dengan model klasifikasi  menggunakan  dataset  missing  value  berpengaruh pada  hasil  pengujian.  Sehingga  model  klasifikasi  dapat bekerja  secara  baik  dalam  mengatasi  permasalahan  missing value tanpa harus dilakukan imputasi data.
Kemudian  melakukan  pengujian  menggunakan  Kurva ROC  untuk  menunjukan  akurasi  dan  membandingkan klasifikasi  secara  visual.  Kurva  ROC  masing-masing  metode ditandai  dengan  warna  grafik  yang  berbeda.  Untuk  metode Decision  Tree  ditandai  dengan  warna  hijau,  metode  SVM warna biru dan metode Random Forest dengan warna orange. Kurva  ROC  untuk  skema  terbaik  klasifikasi  disajikan  pada Gambar 7.

## Gambar 7. Kurva ROC untuk klasifikasi
Pada kedua metode terlihat bahwa nilai tidak lebih dari 1 untuk  sensitivity  dan  specificity.  Semakin  dekat  kurva mengikuti  batas  kiri  dan  kemudian  batas  atas  ruang  ROC, semakin akurat classifier tersebut. Dari ROC Analysis tersebut
dapat  diketahui  bahwa  menggunakan  dataset  dengan  missing value  metode  Random  Forest  memiliki  keakuratan  dari classifier lebih baik dibandingkan Decision Tree. Hal ini dapat dilihat  bahwa  kurva  dari  metode  Random  Forest  rata-rata mendekati  sumbu  axis  atau  sumbu  Y  yang  menandai  bahwa metode Random Forest memiliki keakuratan lebih baik.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan terhadap metode Decision Tree dan Random Forest dengan  12.385  data  kelulusan,  maka  faktor  yang mempengaruhi  tingkatan  kelulusan  seseorang  berdasarkan model klasifikasi secara berurutan adalah umur, domisili, jenis kelamin,  pengalaman  pendidikan  anti  korupsi,  pekerjaan, alasan  mengikuti  e-learning,  dan  institusi.  Perbandingan metode  Decision  Tree  dan  Random  Forest  memberikan kinerja  yang  cukup  dalam  memprediksi  kelulusan  seseorang. Metode  Random  Forest  memiliki  performance  lebih  baik dibandingkan  Decision  Tree.  Menggunakan  data  training sebesar  70%  dengan  jumlah  record  8.670  dan  data  testing sebesar  10%  dengan  jumlah  record  3.715  diperoleh  hasil Accuracy  74.6%,  Recall  74.6,  Precision  74.3,  F1  69.1  dan nilai AUC 82.6.   Penanganan missing value dapat mempengaruhi  nilai  keakurasian  model  klasifikasi.  Pada metode  Decision  Tree  dan  Random  Forest  penanganan  data missing  value  dengan  tetap  menggunakannya  menghasilkan nilai keakurasian lebih baik dari pada menghilangkan missing value.  Sehingga  metode  Decision  Tree  dan  Random  Forest mempunyai kelebihan mampu mengatasi missing value tanpa harus melakukan imputasi data. Pendistribusian data training  dapat  mempengaruhi  nilai  keakurasian  model klasifikasi.  Hasil  pengujian  untuk  metode  Decision  Tree  dan Random  Forest  memperoleh  akurasi  tertinggi  didapat  dari pengujian  dengan  nilai  split  validation  yaitu  data  training sebesar  90%  dengan  jumlah  record  11.147  dan  data  testing sebesar 10% dengan jumlah record 1.238. 3. Rekomendasi untuk  E-Learning  Akademi  Anti  Korupsi  dalam  melakukan sasaran  atau  target  bisnisnya  yaitu  perempuan  dengan  rentan usia 16-25 tahun yang berdomisili di Jawa.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Komputer  Indonesia  dan  Akademi  Anti  Korupsi yang  telah  memberikan  kesempatan  dan  bimbingan  yang sangat membantu dalam penelitian.
D AFTAR PUSTAKA
[1] APJII, ‘Bulletin APJII 2020’, 2020.
[2] T. McCue, ‘E Learning Climbing To $325 Billion By 2025 UF Canvas Absorb Schoology Moodle’, Forbes.com , 2018. https://www.forbes.com/sites/tjmccue/2018/07/31/e- learning-climbing-to-325-billion-by-2025-uf-canvas- absorb-schoology-moodle/?sh=642fb843b395.
[3] W. Hartanto, ‘Penggunaan E-Learning sebagai Media
Pembelajaran’, J. Pendidik. Ekon. , vol. 10, no. 1, pp. 1–18, 2016.
[4] Indonesia Corruption Watch, ‘Laporan Akhir Tahun ICW 2018’, 2019.
[5] Indonesian Corruption Watch, ‘Laporan Akhir Tahun ICW 2021’, 2022.
[6] Indonesian Corruption Watch, ‘Laporan Akhir Tahun ICW 2020’, p. 13, 2021.
[7] S. Wahyuddin, F. I. Estiko, and E. Rijanto, ‘Analysis of Factors Affecting Tuition Fee in a Private University: A Data Mining Using VAR Model’, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 662, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/662/2/022050.
[8] S. Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klaterisasi Data , Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung, 2019.
[9] S. F. Fabrianne, A. Triayudi, I. D. Sholihati, P. Bachhal, S. Ahuja, and S. Gargrish, ‘A Comparative Study to Predict Student ’ s Performance Using Educational Data Mining Techniques’, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 215, no. 012036, 2017, doi: 10.1088/1757-899X/215/1/012036.
[10] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques . Morgan Kaufmann, 2016.
[11] D. G. D. Funcion, ‘Predicting Student Academic Performancein Computer Organization Course: Using J48 Algorithm’, Indian J. Sci. Technol. , vol. 11, no. 47, pp. 1–8, 2017, doi: 10.17485/ijst/2018/v11i47/130870.
[12] M. Hemantkumar and A. Adholiya, ‘Predicting Students’ Performance using J48 Decision Tree’, Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 4, no. March 2019, pp. 132–136, 2019.
[13] S. Wiyono, D. S. Wibowo, and M. F. Hidayatullah, ‘Comparative Study of KNN , SVM and Decision Tree Algorithm for Student ’ s Performance Prediction’, Int. J. Comput. Sci. Appl. Math. , vol. 6, no. 2, pp. 50–53, 2020.
[14] D. Y. Putri, R. Andreswari, and M. A. Hasibuan, ‘Analysis of Students Graduation Target Based on Academic Data Record Using C4.5 Algorithm Case Study: Information Systems Students of Telkom University’, 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–6, 2019, doi:
10.1109/CITSM.2018.8674366.
[15] D. Petkovic et al. , ‘Using the random forest classifier to assess and predict student learning of Software Engineering Teamwork’, Proc. - Front. Educ. Conf. FIE , pp. 1–7, 2016, doi: 10.1109/FIE.2016.7757406.
[16] M. Utari, B. Warsito, and R. Kusumaningrum, ‘Implementation of Data Mining for Drop-Out Prediction using Random Forest Method’, 2020 8th
Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2020 , 2020, doi: 10.1109/ICoICT49345.2020.9166276.
[17] E. Budiman, Haviluddin, N. Dengan, A. H. Kridalaksana, M. Wati, and Purnawansyah, ‘Performance of Decision Tree C4.5 Algorithm in Student Academic Evaluation’, Int. Conf. Comput. Sci. Technol. , vol. 488, pp. 380–389, 2018, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8276-4_36.
[18] N. Benediktus and R. S. Oetama, ‘The Decision Tree C5.0 Classification Algorithm for Predicting Student Academic Performance’, Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 14–19, 2020, doi:
10.31937/ti.v12i1.1506.
[19] W. Baswardono, D. Kurniadi, A. Mulyani, and D. M. Arifin, ‘Comparative analysis of decision tree algorithms: Random forest and C4.5 for airlines customer satisfaction classification’, J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1402, no. 6, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1402/6/066055.
[20] A. Ishak, K. Siregar, Asfriyati, R. Ginting, and M. Afif, ‘Orange Software Usage in Data Mining Classification Method on the Dataset Lenses’, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1003, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/1003/1/012113.
[21] A. Ram and H. Vishwakarma, ‘Diabetes Prediction using Machine learning and Data Mining Methods’, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1116, no. 1, p. 012135, 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1116/1/012135.
[22] G. Mariscal, Ó. Marbán, and C. Fernández, ‘A survey of data mining and knowledge discovery process models and methodologies’, Knowl. Eng. Rev. , vol. 25, no. 2, pp. 137–166, 2010, doi: 10.1017/S0269888910000032.
[23] I. Sumitra, R. Fachrudin, and S. Supatmi, ‘Forecasting the Inflation using Hybrid SARIMA-Single Exponential Smoothing for Determining Minimum Costs of Living Index in Bandung City’, 2019, doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2287710.