## PENENTUAN ANGGOTA ASRAMA DENGAN ITERATIVE DICHOMOTISER THREE
Muhammad Hasan 1 , Muliadi 2 , Dodon Turianto Nugrahadi 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email: muhammadhasan.wagiso@gmail.com

## Abstract
Determination of the members of the boarding will done through assessment the  criteria  for  determining  the  status  of  the  members  of  the  Sorority.  This determination is usually consultation between members according to their respective conscience. Therefore, determination of the members of the boarding will done using Iterative  Dichomotiser  Three  by  displaying  the  root  criteria  so  that  it  becomes  a reference node in the assessment of the Member. Determination of the Member of a dormitory  with  Iterative  Dichomotiser  Three  produce  entropy  values  i.e.  (Kitchen 0.121596288; Hall 0.091945213; Bathroom 0.114734253; Living room 0.159141033; Terrace  0.271219296;  Manners  0.228396102;  Religious  0.217768967;  sensitivity 0.339842104; and the money base of 0). The results of calculation of the information gain is generating decision tree with nodes of the criteria each branch. Based on the results  that  sensitivity  of  root  and  the  money  Base  into  base  of  decision  tree  with reference to the value of the information gain. The result also shows determination of the predictive reports members of the dormitory with Iterative Dichomotiser Three
Keywords:  Members  of  the  boarding,  Iterative  Dichomotiser  Three,  Entropy, lnformation Gain, Decision Tree

## Abstrak
Penentuan  anggota  asrama  dilakukan  melalui  penilaian  kriteria-kriteria untuk  menentukan  status  anggota  asrama.  Penentuan  ini  biasanya  melalui musyawarah  antar  anggota  sesuai  hati  nurani  masing-masing.  Oleh  karena  itu, penentuan  anggota  asrama  dilakukan  menggunakan  Iterative  Dichomotiser  Three dengan  menampilkan  root  kriteria  sehingga  menjadi  acuan  node  dalam  penilaian anggota  asrama.  Penentuan  anggota  asrama  dengan  Iterative  Dichomotiser  Three menghasilkan  nilai  entropy  yaitu  0,89357112  dan  nilai  information  gain  dari  9 kriteria  penilaian  anggota  asrama  yaitu  (Dapur  0,121596288;  Aula  0,091945213; Kamar  Mandi  0,114734253;  Ruang  Tamu  0,159141033;  Teras  0,271219296;  Tata Krama  0,228396102;  Keagamaan  0,217768967;  Kepekaan  0,339842104;  dan  Uang Pangkal  0).  Hasil  perhitungan    information  gain  menghasilkan  pohon  keputusan dengan  node-node  kriteria  tiap  cabangnya.  Berdasarkan  hasil  bahwa  Kepekaan menjadi root dan Uang Pangkal menjadi pangkal pohon keputusan dengan mengacu pada nilai information gain. Hasilnya juga menampilkan laporan prediksi penentuan anggota asrama dengan Iterative Dichomotiser Three.
Kata  kunci  :  Anggota  asrama,  Iterative  Dichomotiser  Three,  Entropy,  lnformation Gain, Pohon Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Penentuan  anggota  di  asrama  melalui  tahapan  yaitu  masa  percobaan.  Masa percobaan  ini  dilakukan  pada  saat  anggota  baru  masuk  ke  asrama.  Setelah  itu menjalani  masa  percobaan  sesuai  aturan  asrama.  Penilaian  masa  percobaan meliputi  kerja  piket  (Dapur,  Aula,  Ruang  Tamu,  Kamar  Mandi,  dan  Teras),  Tata Krama dalam asrama, Keagamaannya, Kepekaan terhadap asrama, dan pembayaran Uang Pangkal. Setelah anggota tersebut melaksanakan masa percobaan maka akan di  evaluasi  kinerjanya.  Evaluasi  penilaian  ini  meliputi  penilaian  masa  percobaan, apabila bagus maka akan menjadi anggota asrama tetapi sebaliknya mereka keluar dari asrama atau mengulang kembali masa percobaannya.
Penentuan  anggota  asrama  masih  menggunakan  sistem  tradisional.  Sistem tradisional  di  asrama  adalah  masih  menggunakan  naluri  dan  perasaan  dalam menentukan  anggota  asrama  sehingga  banyak  hal  yang  harus  dipertimbangkan. Oleh  karena  itu,  dalam  penentuan  anggota  asrama  yang  baik  dan  tepat  dengan menggunakan  Iterative  Dichomotiser  Three  dalam  menentukannya  sesuai  aturan asrama masing-masing.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Iterative Dichomotiser Three
Algoritma  ID3  membentuk  pohon  keputusan  dengan  cara  pembagian  dan menguasai sampel secara rekursif dari atas ke bawah. Algoritma ID3 dimulai dengan semua data yang ada sebagai akar dari pohon keputusan, sebuah atribut yang dipilih akan menjadi pembagi dari sampel tersebut [5] .
Dasar  dari  algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  tidak  ada  noise  di  domain, mencari  untuk  menjelaskan  konsep  untuk  mengklasifikasikan  data  uji  secara sempurna. Namun, aplikasi pada dunia nyata domain membutuhkan metode untuk menangani  data  yang  noise.  Pada  kenyataannya,  dibutuhkan  sebuahmekanisme yang  untuk  mendeskripsikan  konsep  induksi  data,  dan  ini  memerlukan  kendala lemah  bahwa  deskripsi  induksi  harus  mengklasifikasikan  data  uji  dengan sempurna [2] .
Algoritma  ID3  atau  Iterative  Dichotomiser  Three  (ID3)  merupakan  sebuah metode yang digunakan untuk membangkitkan pohon keputusan. Algoritma pada metode ini menggunakan konsep dari entropi informasi. Secara ringkas, cara kerja Algoritma ID3 dapat digambarkan sebagai berikut :
a. Pilih atribut dimana nilai information gainnya terbesar,
b. Buat simpul yang berisi atribut tersebut,
c. Proses perhitungan information gain akan terus dilaksanakan sampai semua data telah termasuk dalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain [3] . Konsep perhitungan dalam algoritma ID3 adalah menentukan objek yang akan dijadikan  sebagai  atribut  utama.  Semua  objek  yang  ada  dihitung  nilai kemungkinannya terlebih dahulu, dari perhitungan tersebut diketahui mana objek yang memiliki nilai atribut paling tinggi yang kemudian dijadikan sebagai atribut utama [6] . Entropy mengukur jumlah dari informasi yang ada pada atribut dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   −𝑃 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 + − 𝑃 − 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 − … … … … … … … … … … … (1)
S adalah ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. P+ adalah jumlah yang  bersolusi  positif (mendukung) pada  data  sample  untuk  kriteria  tertentu.  P_ adalah jumlah yang bersolusi negatif (tidak mendukung) pada data sampel untuk kriteria  tertentu.  Dari  rumus  entropy  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  definisi entropy  (S)  adalah  jumlah  bit  yang  diperkirakan  dibutuhkan  untuk  dapat mengekstrak suatu kelas (+ atau-) dari sejumlah data acak pada suatu ruang sampel S.  Entropy  bisa  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk  meyatakan  suatu  kelas. Semakin  kecil  nilai  entropy  maka  semakin  baik  digunakan  dalam  mengekstraksi suatu  kelas.  Pada  algoritma  ID3  pengurangan  entropy  disebut  dengan  informasi gain [4] . Pembagian sample S terhadap atribut A dapat dihitung information gain dengan rumus :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ |𝑆 𝑉 | |𝑆| 𝑣 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝐴) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 |𝑆 𝑉 | … … … . . . (2)
Dimana : A : atribut V : suatu nilai yang mungkin untuk atribut A Value (A) : himpunan yang mungkin untuk atribut A |Sv| : Jumlah sampel untuk nilai v |S|
: jumlah seluruh sampel data [4] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Gambaran Umum
Penentuan  Anggota  Asrama  dengan  Iterative  Dichomotiser  Three  dilakukan dengan  penilaian  kriteria-kriteria  dalam  masa  percobaan.  Iterative  Dichomotiser Three dalam penentuan anggota asrama dimulai dengan menghitung entropy dari semua kriteria penilaian. Setelah itu, menghitung information gain kriteria penilaian yang nilainya tertinggi menjadi atribut utama atau root sampai terendah. Hasil dari penentuan  anggota  asrama  berupa  pohon  keputusan  yang  terdiri  node-node kriteria dari hasil perhitungan information gain tertinggi sampai terendah. Selain pohon  keputusan  juga  menampilkan  laporan  prediksi  yang  dapat  menjadi  acuan penentuan anggota asrama sesuai hasil prediksi.

## 3.2 Perhitungan
Perhitungan  Iterative  Dichomotiser  memiliki  2  atribut  dalam  menentukan anggota  asrama  yaitu  atribut  tujuan  dan  atribut  penilaian.  Atribut  tujuan  adalah hasil dengan value Lulus atau Tidak Lulus, sedangkan atribut penilaiannya adalah kriteria  penilaian  berupa  dapur,  aula,  ruang  tamu,  teras,  tata  krama,  keagamaan, kepekaan, dan uang pangkal. Atribut penilaian memiliki bobot yang masing-masing kriteria berbeda pembobotannya. Dalam penentuan anggota asrama ada 2 macam pembobotan  yaitu  ya  atau  tidak;  dan  baik  sekali,  baik,  atau  kurang  yang  didapat berdasarkan aturan asrama. Untuk menentukan anggota asrama diperlukan sampel data seperti berikut :

## Tabel 1. Sampel Data Asrama
JML KASUS  TIDAK  LULUS Total 58 18 40 Dapur Ya 42 8 34 Tidak 16 10 6 Aula Ya 55 15 40 Tidak 3 3 0 Kamar Mandi Ya 49 12 38 Tidak 9 7 2 Ruang Tamu Ya 53 13 40 Tidak 5 5 0 Teras Ya 50 10 40 Tidak 8 8 0 Tata Krama Baik Sekali 43 7 36 Baik 12 8 4 Kurang 3 3 0 Keagamaan Baik Sekali 45 8 37 Baik 10 7 3 Kurang 3 3 0 Kepekaan Baik Sekali 37 3 34 Baik 19 13 6 Kurang 2 2 0 Uang Pangkal Ya 58 18 40 Tidak 0 0 0

## 3.2.1 Entropy (S)
Entropy digunaka sebagai suatu parameter untuk mengukur homogenitas dari suatu kumpulan sampel data seperti pada persamaan 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   −𝑃 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 + − 𝑃 − 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 − … … … … … … … … … … … (1) S adalah kolek dari 58 data dengan 40 data positif dan 18 data negatif, ditulis dengan  notasi  [40+,  18-].  Nilai  positif  disini  maksudnya  value  Hasil  =  Lulus, sedangkan negatif maka value Hasil = Tidak Lulus Pencarian Nilai Entropy :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = [40+, 18 − ] =   − ( 40 58 ) 𝑙𝑜𝑔2  ( 40 58 ) − ( 18 58 ) log 2  ( 18 58 ) = 0,893571

## 3.2.2 Information Gain
Gain  (S,A)  adalah  ukuran  dalam  mengukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam mengklasifikasikan data seperti pada persamaan 2
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)
∑ |𝑆 𝑉 | |𝑆|
𝑣 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝐴)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 |𝑆 𝑉 | … … … . . . (2)
Pada  iterasi  ini,  mencari  information  gain  seluruh  kriteria  penilaian  untuk menjadi root/ puncak pohon keputusan, yaitu :
a. Value (Dapur) = Ya, Tidak S Ya = [34+, 8-], |S Ya | = 42 S Tidak = [6+, 10-], |S Tidak | = 16 Entropy S Ya = [34+, 8-]
= - (34/42) log2 (34/42) – (8/42) log2 (8/42) = 0,702466551
Entropy S
Tidak
= [6+, 10-] = - (6/16) log2 (6/16) – (10/16) log2 (10/16) = 0,954434003 Gain Dapur = Gain (S,Dapur)
= Entropy(S) – (42/58) Entropy (S Ya ) – (16/58) Entropy
(S Tidak ) = 0,121596288 b. Value (Aula) = Ya, Tidak
S Ya = [40+, 15-], |S Ya | = 55 S Tidak = [0+, 3-], |S Tidak | = 3 Entropy S Ya = [40+, 15-] = - (40/55) log2 (40/55) – (15/55) log2 (15/55)
= 0,845350937
Entropy S Tidak
= [0+, 3-] = - (0/3) log2 (0/3) – (3/3) log2 (3/3) = 0
Gain Aula
= Gain (S,Aula) = Entropy(S) – (55/58) Entropy (S Ya ) – (3/58) Entropy (S Tidak) = 0,091945213
c. Value (Kamar Mandi) = Ya, Tidak
S Ya = [38+, 12-], |S Ya | = 49 S Tidak = [2+, 7-], |S Tidak | = 9 Entropy S Ya = [38+, 12-]
= - (38/49) log2 (38/49) – (12/49) log2 (12/49) = 0,781524422
Entropy S Tidak
= [2+, 7-] = - (2/9) log2 (2/9) – (7/9) log2 (7/9)
= 0,764204507
Gain K. Mandi = Gain (S,Kamar Mandi)
= Entropy(S) – (49/58) Entropy (S Ya ) – (9/58) Entropy (S Tidak) = 0,114734253
d. Value (Ruang Tamu) = Ya, Tidak
S Ya = [40+, 13-], |S Ya | = 53 S Tidak = [0+, 5-], |S Tidak | = 5 Entropy S Ya = [40+, 13-]
= - (40/53) log2 (40/53) – (13/53) log2 (13/53) = 0,803715924
Entropy S Tidak
= [0+, 5-] = - (0/5) log2 (0/5) – (5/5) log2 (5/5) = 0 Gain R. Tamu = Gain (S, Ruang Tamu)
= Entropy(S) – (53/58) Entropy (S Ya ) – (5/58) Entropy (S Tidak) = 0,803715924
e. Value (Teras) = Ya, Tidak
S Ya = [40+, 10-], |S Ya | = 50 S Tidak = [0+, 8-], |S Tidak | = 8 Entropy S Ya = [40+, 10-]
= - (40/50) log2 (40/50) – (10/50) log2 (10/10) = 0,721928095
Entropy S Tidak
= [0+, 8-] = - (0/8) log2 (0/8) – (8/8) log2 (8/8) = 0
Gain Teras
= Gain (S, Teras) = Entropy(S) – (50/58) Entropy (S Ya ) – (8/58) Entropy (S Tidak) = 0,271219296
f. Value (Tata Krama) = Baik Sekali, Baik, Kurang
S Baik Sekali = [36+, 7-], |S Baik Sekali | = 43 S Baik = [4+, 8-], |S Baik | = 12 S Kurang = [0+, 3-], |S Kurang = 3 Entropy S Baik Sekali = [36+, 7-] = - (36/43) log2 (36/43) – (7/43) log2 (7/43) = 0,640944185
Entropy S Baik = [4+, 8-] = - (4/12) log2 (4/12) – (8/12) log2 (8/12) = 0,918295834
Entropy S Kurang = [0+, 3-] = - (0/3) log2 (0/3) – (3/3) log2 (3/3)
= 0
Gain Tata Krama  = Gain (S, Tata Krama) = Entropy(S) – (43/58) Entropy (S Baik Sekali ) – (12/58) Entropy (S Baik) – (3/58) Entropy (S Kurang ) = 0,228396102
g. Value (Keagamaan) = Baik Sekali, Baik, Kurang
S Baik Sekali = [37+, 8-], |S Baik Sekali | = 45 S Baik = [3+, 7-], |S Baik | = 10 S Kurang = [0+, 3-], |S Kurang = 3
Entropy S Baik Sekali = [37+, 8-] = - (37/45) log2 (37/45) – (8/45) log2 (8/45) = 0,67519144
Entropy S Baik = [3+, 7-] = - (3/10) log2 (3/10) – (7/10) log2 (7/10) = 0,88129089
Entropy S Kurang = [0+, 3-] = - (0/3) log2 (0/3) – (3/3) log2 (3/3) = 0 Gain Keagamaan  = Gain (S, Keagamaan) = Entropy(S) – (45/58) Entropy (S Baik Sekali ) – (10/58) Entropy (S Baik) – (3/58) Entropy (S Kurang ) = 0,217768967
h. Value (Kepekaan) = Baik Sekali, Baik, Kurang
S Baik Sekali = [34+, 3-], |S Baik Sekali | = 37 S Baik = [6+, 13-], |S Baik | = 19 S Kurang = [0+, 2-], |S Kurang = 2 Entropy S Baik Sekali = [34+, 3-] = - (34/37) log2 (34/37) – (3/37) log2 (3/37) = 0,405977038
Entropy S Baik
= [6+, 13-] = - (6/19) log2 (6/19) – (13/19) log2 (13/19) = 0,899743759
Entropy S Kurang
= [0+, 2-] = - (0/2) log2 (0/2) – (2/2) log2 (2/2)
= 0
Gain Kepekaan = Gain (S, Kepekaan)
= Entropy(S) – (37/58) Entropy (S Baik Sekali ) – (19/58) Entropy (S Baik) – (2/58) Entropy (S Kurang ) = 0,339842104
i. Value (Uang Pangkal) = Ya, Tidak
S Ya = [40+, 18-], |S Ya | = 58 S Tidak = [0+, 0-], |S Tidak | = 0 Entropy S Ya = [40+, 18-] = - (40/58) log2 (40/58) – (18/58) log2 (18/58) = 0,893571102
Entropy S Tidak = [0+, 0-] = - (0/0) log2 (0/0) – (0/0) log2 (0/0) = 0 Gain Uang Pngkal  = Gain (S, Uang Pangkal) = Entropy(S) – (58/58) Entropy (S Ya ) – (0/0) Entropy (S Tidak ) = 0
Setelah semua atribut diketahui nilai gainnya, maka diketahui gain tertinggi yang  nilainya  mendekati  angka  1  yaitu  gain  pada  atribut  Kepekaan.  Dengan begitu  Kepekaan  dijadikan  sebagai  root  pohon  keputusan.  Dan  Uang  Pangkal menjadi pangkal dari pohon keputusan dengan nilai gain terendah yaitu 0. Untuk
menghitung node di bawahnya dihitung melalui perhitungan nilai value masing- masing  atribut  kriteria  penilaian  mulai  dari  Kepekaan  sampai  dengan  Uang Pangkal. Hasil dari perhitungan tersebut seperti berikut :
Tabel 2. Nilai information gain semua kriteria
ENTROPY INFORMATION GAIN Total 0,893571102 Dapur 0,121596288 Ya 0,702466551 Tidak 0,954434003 Aula 0,091945213 Ya 0,845350937 Tidak 0 Kamar Mandi 0,114734253 Ya 0,781524422 Tidak 0,764204507 Ruang Tamu 0,159141033 Ya 0,803715924 Tidak 0 Teras 0,271219296 Ya 0,721928095 Tidak 0 Tata Krama 0,228396102 Baik Sekali 0,640944185 Baik 0,918295834 Kurang 0 Keagamaan 0,217768967 Baik Sekali 0,67519144 Baik 0,881290899 Kurang 0 Kepekaan 0,339842104 Baik Sekali 0,405977038 Baik 0,899743759 Kurang 0 Uang Pangkal 0 Ya 0,893571102 Tidak 0
Sumber  :  Sistem  Pendukung  Keputusan  Anggota  Asrama  Mahasiswa/i  Dengan  Iterative Dichomotiser Three (ID3). 2015

## 3.3 Hasil
Berikut hasil dari penentuan anggota asrama dengan Iterative Dichomotiser Three yang telah dibuat :
a. Pohon Keputusan
Pada  pohon  keputusan  ini,  mempunyai  node-node  mulai  dari  root  yaitu Kepekaan sampai dengan pangkal pohon yaitu Uang Pangkal. Pohon keputusan ini  didapat  dari  hasil  perhitungan  di  atas  melalui  nilai  gain  terbesar  sampai dengan  terkecil.  Oleh  karena  itu,  penentuan  anggota  dengan  Iterative Dichomotiser  Three  dapat  ditentukan  melalui  pohon  keputusan  ini,  sebagai berikut :
Kepekaan Kurang Baik Baik Sekali
Menyapu Teras Tata Krama Tidak Lulus Baik Kurang Baik Sekali Ya Tidak Ya Tidak Baik Sekali Baik Tidak Lulus Tidak Lulus Keagamaan Membersihkan
Kamar Mandi Lulus Tidak Lulus Membersihkan Dapur Lulus Ya Tidak Bayar Uang Pangkal Lulus Ya Keagamaan Baik Sekali Menyapu Teras Ya Merapikan
Ruang Tamu
Ya Membersih kan Aula Ya Tidak Lulus Keagamaan Baik Sekali Kurang Baik Tata Krama Kurang Baik Baik Sekali Tidak Lulus Bayar Uang Pangkal Ya Merapikan Ruang Tamu Tidak Ya Merapikan Ruang Tamu Tidak Lulus Tata Krama Baik Baik Sekali Bayar Uang Pangkal
Lulus
Ya Membersihkan Kamar Mandi Ya Membersihkan Aula Ya Membersihkan Dapur Tidak Lulus Tidak Lulus Lulus Ya Membersihkan Kamar Mandi Ya Membersihkan Aula Ya Membersihkan Dapur Tidak Lulus

## Gambar 1. Pohon Keputusan ID3
Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Anggota Asrama Mahasiswa/i Dengan Iterative Dichomotiser Three (ID3). 2015
b. Laporan Prediksi
Pada laporan prediksi ini berisi hasil prediksi penilaian anggota asrama dalam penentuan anggota dengan hasil prediksi dapat disesuaikan dengan hasil fakta di lapangan sesuai dari data penilaiannya. Laporan prediksinya, sebagai berikut :

## Tabel 3. Laporan Prediksi Penentuan Anggota
Tingkat Akurasi : (94.82758620689656 %)
Nama Dapur Aula Kamar Mandi Ruang Tamu Teras Tata Krama Keagamaan Kepekaan Uang Pangkal Hasil Prediksi Fakta Akhmad Usuluddin Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Akhmad Khalik Ilmi Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Budi Hariyanto Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Baik Ya Lulus Lulus Faturrahman Sidik Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus M. Virgiansyah Noor Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Baik Sekali Ya Lulus Lulus Muhammad Zairullah Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Muhammad Hasan Tidak Ya Tidak Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Nurdin Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Syamsuddin Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Zainal Ilmi Ya Ya Tidak Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Tidak Lulus Lulus Hendrayana Tidak Ya Tidak Ya Tidak Baik Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Moh. Nasrullah Ya Ya Ya Ya Ya Baik Kurang Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Sogian Toni Tidak Ya Ya Ya Tidak Kurang Kurang Kurang Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Hendrayana ** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Muhammad Hasrul R. ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Moh. Nasrullah ** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Sogian Toni ** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Kurang Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Syah Budi Agung P. ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Agung Wibisono *** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Hendrayana *** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Sekali Baik Ya Lulus Lulus Moh. Nasrullah *** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Sekali Baik Ya Lulus Lulus
Nama Dapur Aula Kamar Mandi Ruang Tamu Teras Tata Krama Keagamaan Kepekaan Uang Pangkal Hasil Prediksi Fakta Sogian Toni *** Tidak Ya Ya Tidak Ya Baik Baik Baik Ya Lulus Lulus Ahmad Farhan Tidak Tidak Tidak Ya Ya Baik Kurang Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Fajar Anugerah P. P. Ya Ya Ya Ya Tidak Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus M. Athoriqi Tidak Ya Tidak Tidak Ya Kurang Baik Sekali Baik Sekali Ya Tidak Lulus Tidak Lulus M. Wiranata Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Baik Sekali Baik Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Muhammad Bahril Tidak Tidak Ya Ya Ya Kurang Baik Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Wahyu M. Akbar Ya Ya Tidak Ya Tidak Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Ahmad Farhan ** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Baik Baik Sekali Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Chandra Andy S. ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus M. Wiranata ** Ya Ya Tidak Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Muhammad Shobir ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Slamet Solikin ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Syahrul ** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Ahmad Farhan *** Tidak Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Joko Prayitno *** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus M. Athoriqi *** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus M. Ikhsan H. H. U. *** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus M. Wiranata *** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Muhammad Bahril *** Ya Ya Ya Tidak Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Abdur Rohim Ya Ya Tidak Tidak Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Ahmad Ardiansyah Ya Ya Ya Ya Tidak Baik Baik Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Rahmat Ya Ya Ya Tidak Tidak Baik Sekali Baik Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Riza Mahmud N. Ya Ya Ya Ya Tidak Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Tidak Lulus Tidak Lulus Abdur Rohim** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Ahmad Ardiansyah* * Ya Ya Ya Ya Ya Baik Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Rahmat** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Lulus Lulus
Nama Dapur Aula Kamar Mandi Ruang Tamu Teras Tata Krama Keagamaan Kepekaan Uang Pangkal Hasil Prediksi Fakta Riza Mahmud N.** Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Ya Lulus Lulus Antung Permitaria Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Fatimatul Aulia Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Hermawati Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Nurul Hikmah Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Prisnasari Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Ratna Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Raudah Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Rini Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Sri Sumiati Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus Wardatul Yulia S. Ya Ya Ya Ya Ya Baik Sekali Baik Sekali Baik Sekali Ya Lulus Lulus
Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Anggota Asrama Mahasiswa/i Dengan Iterative Dichomotiser Three (ID3). 2015

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian dan pengamatan dari sistem yang telah dibuat, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
a. Algoritma  Iterative  Dichomotiser  Three  dalam  menentukan  anggota  asrama mahasiswa melalui pohon keputusan dari hasil perhitungan gain.
b. Tahapan  perhitungan  yang  dilakukan  yaitu,  melakukan  perancangan  sistem dengan mengacu pada algoritma Iterative Dichomotiser Three didapat gain dari 9  kriteria  (Dapur,  Aula,  Kamar  Mandi,  Ruang  Tamu,  Teras,  Tata  Krama, Keagamaan,  Kepekaan  dan  Uang  Pangkal)  yaitu  0,121596288;  0,091945213; 0,114734253;  0,159141033;  0,271219296;  0,228396102;  0,217768967; 0,339842104;  dan 0.
c. Kriteria  Kepekaan  menjadi  root  pohon  keputusan  tertinggi  dengan  nilai  gain tertinggi dari kriteria lain yaitu 0,339842104 dan terendah pada kriteria Uang Pangkal dengan nilai 0.
d. Algoritma  Iterative  Dichomotiser  Three  dapat  digunakan  dalam  penentuan anggota asrama mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Hasan,  Muhammad.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Anggota Asrama  Mahasiswa/i  Dengan  Algoritma  Iterative  Dichomotiser  Three”, Skripsi  Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Universitas  Lambung  Mangkurat, Banjarbaru, 2015.
[2]. Clark, Peter, dan Niblett, Tim. 1989. “The CN2 Induction Algorithm, Machine Learning 261-283”. Netherlands: Kluwer Academic Publisher.
[3]. Kusrini  &  Luthfi,  E.  T.  2009.  “Algoritma  Data  Mining”.  Yogyakarta:  Andi Publishing.
[4]. Munawaroh,  Holisatul,  dkk.  Juni,  2013.  “Perbandingan  Algoritma  ID3  Dan C5.0 Dalam Identifikasi Penjurusan Siswa SMA”, Vol. 1, No. 1, pp. 1-12, Jurnal Sarjana Teknik Informatika.
[5]. Nugroho,  Fanuel,  Kristanto,  Harianto  &  Oslano,  Yetli.  2007.  “Validitas  Suatu Alamat  Menggunakan  Decision  Three  Dengan  Algoritma  ID3”,  Jurnal Informatika 3:2.
[6]. Suyanto, 2007. “Artificial Intelligence (Searching, Reasoning, Planning dan Learning)”. Bandung: Informatika