## Data Induk Mahasiswa sebagai Prediktor Ketepatan Waktu Lulus MenggunakanAlgoritma CART Klasifikasi Data Mining
Arief Jananto [1]* , Sulastri [2] , Eko Nur Wahyudi [3] , Sunardi [4]
Program Studi Sistem Informasi [1],[2], Program Studi Manajemen Informatika [3],[4]
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank, UNISBANK Semarang, Indonesia
ajananto09@edu.unisbank.ac.id [1] , sulastri@edu.unisbank.ac.id [2] , ekowahyudi157@edu.unisbank.ac.id [3], sunardi@edu.unisbank.ac.id [4]
Abstract— Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank  (UNISBANK)  as  one  of  the  faculties  in  higher education in implementing learning activities has produced a lot of  stored  data  and  has  graduated  many  students.  The  level  of timeliness  of  graduation  is  important  for  study  programs  as  an assessment  of  success.  This  research  tries  to  dig  up  the  pile  of student parent data and graduation data in order to get the pass rate  and  graduation  prediction  of  active  students.  By implementing  the  classification  data  mining  technique  and  the CART algorithm, it is hoped that a decision tree can be  used to predict the class timeliness of graduating from active students. By using the graduation data and student parent data totaling 1018 records,  a  decision  tree  model  was  obtained  with  an  accuracy rate  of  63%  from  the  data  testing  test.  Determination  of  split nodes using the Gini Index which breaks the dataset based on its impurity value. Tests conducted in this study show that the order of the variables in the decision tree is gender, origin school status, parental  education,  age  at  entry,  city  of  birth,  parent's occupation. The prediction with the resulting model is that 71% of active S1 Information Systems students can graduate on time and 51% for S1 Informatics Engineering students.
Keywords— Klasifikasi, CART, Gini Index, Data Mining
Abstrak— Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank  (UNISBANK)  sebagai  salah  satu  fakultas  di perguruan  tinggi  dalam  pelaksanaan  kegiatan  pembelajaran telah  banyak  memproduksi  banyak  data  yang  disimpan  dan telah  banyak  meluluskan  mahasiswa.  Tingkat  ketepatan  waktu lulus  menjadi  penting  bagi  program  studi  sebagai  penilaian kesuksesan.  Penelitian  ini  mencoba  menggali  tumpukan  data induk  mahasiswa  dan  data  wisuda  guna  mendapatkan  tingkat kelulusan  dan  prediksi  kelulusan  dari  mahasiswa  aktif.  Dengan mengimplementasikan  teknik  data  mining  klasifikasi  dan algoritma  CART  yang  menggunakan  teknik  partisi  biner berulang  diharapkan  dapat  diperoleh  sebuah  pohon  keputusan yang  mampu  digunakan  memprediksi  kelas  ketepatan  waktu lulus  dari  mahasiswa  aktif.  Dengan  menggunakan  data  wisuda dan  data  induk  mahasiswa  sejumlah  1018  record,  diperoleh sebuah model pohon keputusan dengan tingkat akurasi 63% dari uji  data  testing.  Penentuan  node  split  menggunakan  Gini  Index yang memecah dataset berdasarkan nilai impuritasnya. Uji coba yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukan bahwa urutan variabel  dalam  pohon  keputusan  adalah  jenis  kelamin,  status
sekolah  asal,  pendidikan  orang  tua,  usia  saat  masuk,  kota kelahiran,  pekerjaan  orang  tua.  Prediksi  dengan  model  yang dihasilkan  adalah  71%  mahasiswa  S1  Sistem  Informasi  aktif dapat  lulus  tepat  waktu  dan  51%  untuk  mahasiswa  S1  Teknik Informatika.
Kata Kunci— Klasifikasi, CART, Gini Index, Data Mining

## I. PENDAHULUAN
Dengan  berlandaskan  kebudayaan  bangsa  Indonesia, perguruan tinggi adalah penyelenggara pendidikan tinggi yang melaksanakan jenjang pendidikan setelah pendidikan menengah  dimana  dapat  berbentuk  berbagai  program  mulai dari diploma hingga program spesialis [1].
Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Stikubank (UNISBANK)  sebagai  salah  satu  fakultas  dalam  perguruan tinggi  dalam  pelaksanaan  kegiatannya  dapat  memproduksi data yang cukup besar dan selalu bertambah setiap saat. Mulai dari  data  mahasiswa  regristrasi  hingga  data  kelulusan,  yang selama  ini  masih  banyak  yang  hanya  bersifat  sebagai  data histori  atau  hanya  disimpan  saja.  Salah  satunya  yaitu  angka kelulusan yang menjadi nilai ukur tingkat kesuksesan program studi  dalam  perguruan  tinggi  pada  pelaksanaan  aktivitas pembelajaran [2].
Setiap  mahasiswa  terutama  program  sarjana  diharapkan dapat selesai tepat waktu dalam 8 semester atau 4 tahun sesuai dengan  kurikulumnya.  Sampai  saat  ini  waktu  lulus  dari mahasiswa  di  Fakultas  Teknologi  Informasi  masih  terdapat mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu, hal ini tentunya dapat menjadi  masalah  tersendiri  dan  perhatian  yang  lebih  bagi fakultas  maupun  program  studi.  Permasalahan  ini  sebenarnya bisa  diantisipasi  dengan  melakukan  prediksi  pada  mahasiswa aktif  dengan  mengenali  pola  dari  data  kelulusan  mahasiswa yang  telah  lulus.  Namun  dengan  jumlah  data  yang  cukup banyak  dan  jumlah  atribut  yang  cukup  bervariasi  sebagai pertimbangan maka terkadang hal ini sering sulit dilakukan.
Kegiatan menemukan pola atau informasi penting di suatu kumpulan data yang sudah ditentukan dengan memakai teknik atau  cara  spesifik  disebut  data  mining.  Adapun  teknik,  cara maupun  prosedur  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam
penambangan data sangat banyak ragamnya dengan pertimbangan  pada  tujuan  dan  kegiatan  penambangan pengetahuan  dalam  basis  data  [3].  Teknologi  data  mining dapat digunakan sebagai suatu tools eksplorasi kumpulan data yang  mampu  menghasilkan  suatu  informasi  yang  mungkin selama ini tidak diduga.
Pada  penelitian  sebelumnya  disampaikan  bahwa  untuk memprediksi  masa  studi  dari  mahasiswa  di  Universitas  Sam Ratulangi  dengan  menggunakan  algoritma naïve  bayes dapat didasarkan  pada  pilihan  program  studi,  angka  indek  prestasi semester dan jumlah kredit yang diambil tiap semeternya yang merupakan aspek akademik [4].
Dalam  penelitian  lainnya  menyatakan  bahwa  jurusan  dan IPK adalah vaiabel  yang paling signifikan dalam membedaan waktu kelulusan mahasiswa antara tepat waktu dan tidak tepat waktu  pada  Fakultas  MIPA  Universitas  Pattimura.  Dengan jumlah  sampel  sebanyak  585  lulusan  periode  januari  2010 sampai  dengan  April  2014.  Ketepatan  dari  pohon  klasifikasi yang terbentuk adalah 85,5% [5].
Penggunaan  data  mining  dengan  algoritma  C4.5  dapat diterapkan  untuk  memperkirakan  4  jenis  kinerja  studi mahasiswa  berupa  lulus  dengan  waktu  cepat,  tepat,  terlambat maupun drop-out. Dimana faktor akademik paling berpengaruh adalah indek prestasi pada semester [6].
Karakteristik  dari  tiap  atribut  pada  variable  yang mempengaruhi tingkat kelulusan, dengan menggunakan teknik klasifikasi  dengan  menerapkan  metode Decision  Tree dan algoritma  J48  sebagai  alat  bantu  pada  weka  3.6.8  bahwa variabel  tempat  lahir,  pekerjaan  orang  tua,  asal  sekolah  dan jenis  kelamin  adalah  variabel  yang  menentukan  tingkat kelulusan  mahasiswa  pada  jurusan  Sistem  Informasi Universitas Binadarma Palembang [7].
Pada  penelitian ini  berusaha  mengimplementasikan  teknik data  mining  klasifikasi  untuk  mengetahui  urutan  atribut  dari variabel data induk mahasiswa terhadap ketepatan waktu lulus dengan  algoritma  CART (Classifcation  And  Regression Trees) .  Kemudahan  intepretasi,  cepat  dan  akurat  serta  dapat diimplementasikan  pada  dataset  berukuran  besar,  field berjumlah  besar  pada  skala  field  campuran  dengan  tahapan pembelahan  dua  sisi  (biner)  menjadi  kelebihan  algoritma CART  dalam  kelompok  algoritma  klasifikasi  [8].  Dengan kelebihan tersebut maka peneliti tertarik untuk mengaplikasikannya  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya  pohon keputusan atau model yang dihasilkan dapat  digunakan untuk mengklasifikasikan  dan  memprediksi  jumlah  lulusan  yang tepat  waktu  mapun  tidak  tepat  waktu.  Ruang  lingkup penelitian adalah dengan menggunakan data kelulusan selama 5  tahun  di  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan  data  induk mahasiswa bersangkutan serta alat bantu berupa Bahasa R dan Microsoft Excel .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  pohon keputusan  untuk  menemukan  urutan  atribut  klasifikasi  dari variabel  data  induk  mahasiswa  dalam  suatu  data  kelulusan menggunakan  teknik  klasifikasi  data  mining  terhadap ketepatan waktu lulus.
Dengan  menggunakan  model  pohon  keputusan  yang
dihasilkan maka program  studi dapat  membuat  suatu  prediksi terhadap  ketepatan  waktu  lulus  pada  data  mahasiswa  aktif. Diperolehnya  informasi  mengenai  perkiraan  ketepatan  waktu lulus mahasiswa yang tepat waktu dan tidak tepat waktu, maka dengan demikian bisa segera diambil suatu perlakuan terhadap mahasiswa  yang  diperkirakan  tidak  tepat  waktu  untuk mengantisipasi ketidaktepatan waktu lulusnya. Dalam penelitian  ini  selain  menggunakan  data  induk  tentang  profil mahasiswa  dan  data  wisuda  tapi  juga  profil  orang  tua mahasiswa  sehingga  diharapkan  dengan  lebih  banyak  variasi atribut yang digunakan maka akan diperoleh hasil model yang lebih rinci.

## II. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat digambarkan seperti tampak pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Tahapan    penelitian  dimulai  setelah  studi  pustaka  dan referensi  yang  didalamnya  termasuk  perumusan  masalah hingga  survei  ke  lokasi  penelitian.  Selanjutnya  dilakukan pengumpulan  data  dari  pihak  terkait  yang  kemudian  data memasuki  tahapan preprosesing data.  Tahapan  berikutnya meliputi  data selection ,  data cleaning/preprosesing dan  data transformation .  Data  yang  telah  siap  kemudian  dilakukan proses data  mining yaitu  implementasi  dari  algoritma  CART yang  terdiri  dari  sejumlah  langkah  didalamnya  hingga menghasilkan  pohon  keputusan.  Dari  pohon  keputusan  ini digunakan untuk melakukan prediksi terhadap label kelas dari data  baru.  Tahapan  terakhir  adalah  memberikan  intepretasi hasil  yang  diperoleh.Tahap-tahap  proses  aliran  informasi dalam data mining dapat diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Aliran Informasi dalam data mining [9]

## A. Klasifikasi (Classification )
Klasifikasi  adalah  bagaimana  melaksanakan  proses penggerombolan  dengan  mengacu  pada  karakeristik  tertentu [10].  Proses  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan pohon keputusan ( Decision Tree).
Menurut  Han  &  Kamber  dalam  [11],  bahwa  pohon keputusan  adalah  diagram  alir  yang  menyerupai  struktur pohon, dengan tiap internal  node sebagai  simbol atribut yang dites,  memiliki  cabang  yang  melambangkan  hasil  dari  atribut yang  diuji  dan leaf  node melambangkan  kelas-kelas  khusus atau distribusi dari kelas.

## B. Algoritma CART
Pohon  (Tree)  yang  dibangun  menggunakan  data  latih (training  set) dapat  dimungkinkan  untuk  memposisikan  suatu nilai kelas berdasarkan nilai variable lain maupun independen pada  variable  target  dari  record  baru.  Pembangunan  pohon binary (binary tree) berdasarkan fungsi variabel input tunggal dengan memecah record di setiap node dikenal sebagai CART [12].
Adapun tahapan algoritma CART [13] terdiri dari :
1. Tahap  I,  membuat  daftar  calon  cabang  semua  variabel prediktor secara keseluruhan sehingga menghasilkan daftar calon cabang mutakhir.
2. Tahap  II,  menilai  kinerja  keseluruhan  calon  cabang  yang ada  pada  daftar  calon  cabang  tahap  I  dengan  jalan menghitung nilai besaran kesesuaian (goodness).
3. Tahap  III,  memilih  calon  cabang  yang  akan  dijadikan cabang  dengan  memilih  calon  cabang  yang  memiliki  nilai kesesuaian (goodness) terbesar.
Kemudian  buat  percabangan,  jika  tidak  ada  lagi  noktah keputusan,  proses  algoritma  CART  selesai  namun  jika  tidak maka proses algoritma dilanjutkan dengan kembali ke tahap II dengan  tidak  memperhitungkan  lagi  calon  cabang  yang  telah dijadikan  cabang  sebelumnya  sehingga  mendapatkan  daftar calon cabang yang baru.
Pada  fase  pembangunan  pohon  keputusan  sebagai  model CART  pemilihan split atribut  memakai  nilai impurity .  Nilai impurity pada  CART  dapat  diformulasikan  berupa  nilai Gini Index [14].

## C. Gini Index
Untuk  dataset  yang mempunyai m kelas, maka G ini  Index untuk atribut D dapat diformulasikan [15], sebagai berikut :
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐷) = 1 −  ∑ 𝑝 𝑖 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dimana m adalah  banyaknya  atribut  kelas  pada  dataset, p i adalah  probabilitas  suatu  record  pada  dataset  memiliki  atribut kelas Ci dan  dihitung  dengan  membagi  banyaknya  atribut kelas Ci pada dataset terhadap jumlah record dataset .
Pembelahan  dataset  menjadi  2  bagian  dengan Gini  Index terendah. Jika data dipilah menjadi 2 subset yaitu D1 dan D2 , Gini Index dapat dirumuskan [15] sebagai berikut :
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐴 = |𝐷 1 | |𝐷| 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐷 1 ) + |𝐷 2 | |𝐷| 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐷 2 ) (2)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Data  induk  mahasiswa  pada  tahap  persiapan  diambil  dari bagian Biro Administrasi Akademik Fakultas yang telah lulus pada data wisuda berupa nim, nama mahasiswa, jenis kelamin, kota  lahir,  tanggal  lahir,  nama  sekolah  asal  selama  5  tahun yang  terdistribusi  dalam  setiap  semester.  Dari  proses  ini diperoleh data sejumlah 1151 record seperti tampak pada tabel I.

## TABEL I. JUMLAH DATA WISUDAWAN
No Tahun Periode Wisdua Jumlah Wisudawan FTI Jumlah Wisudawan SI & TI 1 I-Ganjil 67 112 102 2 I-Genap 68 168 150 3 II-Ganjil 69 121 105 4 II-Genap 70 178 172 5 III-Ganjil 71 89 88 6 III-Genap 72 149 143 7 IV-Ganjil 73 92 82 8 IV-Genap 74 138 120 9 V-Ganjil 75 78 76 10 V-Genap 76 135 112 Total 1260 1151
Data  tersebut  di  atas  digabungkan  menjadi  satu  tabel dengan mengambil hanya pada beberapa field yang digunakan yaitu : NIM, Nama Mahasiswa, Jenis Kelamin, Tempat Lahir, Tanggal  Lahir,  Nama  Sekolah  Asal,  Tanggal  Lulus,  Periode Wisuda.

## B. Pembersihan data (Cleanning)
Permasalahan  data  yang  ada  adalah  tidak  diisi    atau  diisi dengan  nilai  0,  usia  saat  masuk  diatas  80  tahun  dan  dibawah 16 tahun serta masa studi dibawah 3,4 tahun.
Proses  pembersihan  data  yang  bermasalah  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  menghilangkan  data  dari  tabel  data utama.

## C. Transformasi Data
Proses  transformasi  berupa  diskritisasi  menjadi  data kategorikal  digunakan  untuk  lebih  memudahkan  proses mining selanjutnya.
1. Kota  kelahiran  ditransformasi  ke  dalam  3  kategori,  yaitu untuk  kota  kelahiran  (KK)  Semarang  dan  Kab  Semarang menjadi Dalam Kota (DK), kota kelahiran diluar Semarang namun  masih  dalam  pulau  Jawa  maka  dikonversi  menjadi Luar Kota (LK) sedangan yang diluar Semarang dan diluar pulau jawa sebagai Luar Pulau (LP).
2. Jenis kelamin (JK) dari data set tidak dilakukan konversi. P untuk  jenis  kelamin  putri  dan  L  untuk  jenis  kelamin  laki- laki.
3. Kategori  sekolah  asal  (STA)  dikelompokan  menjadi  dua nilai  yaitu  N  untuk  sekolah  berstatus  negeri  dan  S  untuk sekolah berstatus swasta.
4. Usia  Saat  Masuk  (USM)  Kuliah  adalah  usia  mahasiswa saat  masuk  atau  terdaftar  sebagai  mahasiswa  di  Fakultas Teknologi Informasi. Pada data usia saat  masuk kuliah ini hanya  dibagi  dalam  2  kategori  yaitu  kurang  dari  sama dengan  19  Tahun  (<=19)    dan  lebih  besar  dari  19  Tahun (>19).
5. Pendidikan Orang Tua (PDO) adalah pendidikan orang tua mahasiswa saat siswa tersebut terdaftar sebagai mahasiswa. Untuk data pendidikan orang tua dikelompokan  menjadi  4  kategori  yaitu  S0  untuk pendidikan  orang  tua  yang  Tidak  Tamat  SD,  Tamat  SD, Tamat SMP, Tamat SMP, Tamat SMA. Kategori  S1 untuk pendidikan  orang  tua  D3  atau  S1.  Kategori  S2    untuk pendidikan orang tua S2 dan S3 untuk penddidikan S3.
6. Pekerjaan  orang  tua  (PKO)  adalah  pekerjaan  orang  tua siswa  saat  siswa  tersebut  terdaftar  sebagai  mahasiswa. Untuk data pendidikan orang tua dikelompokan menjadi 2 kategori  yaitu  Masih  Bekerja  (MB)  untuk  (PNS,  ABRI, Pegawai  Swasta,  Usaha  Sendiri)  dan  Tidak  Bekerja  (TB) untuk (Tidak Bekerja, Pensiunan, Lain-lain).
7. Sedangkan  untuk  masa  studi  (SL)  yang  merupakan variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  variabel  terikat menjadi  nilai  kelas  dari  setiap  record  data  tersebut.  Data masa  studi  dikonversikan  menjadi  dua  kelas  yaitu  Tepat Waktu  (Tepat)  untuk  masa  studi  dibawah  5  Tahun  dan sisanya  diatas  5  Tahun  dianggap  Tidak  Tepat  Waktu (Tidak).
Pada  tabel  II  ditampilkan  contoh  dari  sebagian  perolehan dataset  sejumlah  1018  record  yang  siap  untuk  proses datamining selanjutnya.

## TABEL II. CONTOH DATA SIAP PROSES DATAMINING
Kot a Ke la h ir an Je n ik Ke la m in
S tat u s
S ek ol ah A sal U sia S aat M as u k P en d id ik a n
Or an g T u a P ek er jaan
Or an g T u a S tat u s M as a S tu d i (KK) (JK) (STA) (USM) (PDO) (PKO) (SL) LK P S >19 S0 MB Tidak DK P S <=19 S1
MB Tidak
Kot a Ke la h ir an Je n ik Ke la m in S tat u s S ek ol ah A sal U sia S aat M as u k P en d id ik a n Or an g T u a P ek er jaan Or an g T u a S tat u s M as a S tu d i LK P S
>19 S0 TB Tidak DK L N <=19 S0 TB Tidak LK L N <=19 S0 MB Tidak LK L S <=19 S0 MB Tidak LK L N >19 S0 TB Tidak DK L S >19 S0 TB Tidak DK L S <=19 S1 MB Tidak LK L S <=19 S0 MB Tidak

## D. Pembentukan Pohon Keputusan
Data latih (training dataset) dipakai sebagai set data untuk membangun  pohon  keputusan.  Pemeriksaan  model  dilakukan dengan menguji model memakai data tes (test dataset) [16].
Test  dataset digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketepatan dari  model (classifier) ,  dengan  menghitung  presentase klasifikasi benarnya. Jika tingkat akurasi model dapat diterima maka model dapat digunakan pada klasifikasi data baru.
Variabel  dalam  dataset  terdiri  atas  variabel  bebas  yang meliputi  6  variabel  yaitu  kota  kelahiran,  jenis  kelamin,  status sekolah asal, usia saat masuk kuliah, pendidikan orang tua dan pekerjaan  orang  tua.  Sedangkan  variabel  terikat  dalam penelitian  ini  adalah  ketepatan  waktu  lulus  yang  terdiri  dari dua  kategori  yaitu  tepat  waktu  (tepat)  dan  tidak  tepat  waktu (tidak).
Jumlah  data  awal  sebelum preprosesing adalah  sebanyak 1151  record  yang  kemudian  dilakukan preprosesing menjadi 1018 record.
Pembentukan  pohon  keputusan  dengan  menggunakan algoritma  CART  pada  dasarnya  terdiri  dari  3  tahap.  Berikut langkah-langkah  algoritma  CART  dalam  pembentukan  pohon keputusan  dimana  digunakan  percobaan  pertama  dengan proporsi 70% data training dan 30% data testing.
1) Menyusun Calon Cabang (Candidat Split)
Penyusunan  calon  cabang  dilakukan  terhadap  seluruh variabel prediktor. Daftar calon cabang mutakhir dapat dilihat pada Tabel III.

## TABEL III. DAFTAR CALON CABANG
Calon Cabang Nomor Kiri Kanan 1 KK=DK KK=LK,LP 2 KK=LK KK=DK,LP 3 KK=LP KK=DK,LK 4 JK=P JK=L 5 STA=N STA=S 6 USM<=19 USM>19 7 PDO=S0 PDO=S1,S2,S3 8 PDO=S1 PDO=S0,S2,S3 9 PDO=S2 PDO=S0,S1,S3 10 PDO=S3 PDO=S0,S1,S2 11 PKO=MB PKO=TB
2) Menilai Kinerja Keseluruhan Calon Cabang
Perhitungan  kinerja  setiap  calon  cabang  (Tabel  III)  harus dilakukan  terlebih  dahulu  sebagai  langkah  kedua.  Hasil  tahap ini  akan  digunakan  untuk  penentuan  atribut  pembelahan dataset dengan menggunakan homogenitas yang tinggi.

## a) Menghitung Gini Index Dataset
Sebelum  digunakan  membangun  pohon  keputusan  maka tingkat  homogenitas  kelas  atribut  harus  diperhitungkan terlebih  dahulu  menggunakan Gini Index .  Jika  diperoleh  nilai 0 hal ini berarti dataset sudah sampai pada terminal node yang artinya dataset tidak perlu dibelah lagi.
Pada  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  711  record,  dengan  dua  nilai  atribut  kelas  Tepat  dan Tidak. Jumlah record atribut kelas Tepat adalah sebanyak 400 record  dan  311  record  untuk  kelas  Tidak. Gini  Index dataset dapat diperoleh sebagai berikut :
Gini(D) = 1 – (400/711)^2 – (311/711)^2 = 0.492166
b) Menghitung Gini Index untuk masing-masing atribut.
Untuk  atribut  Kota  Kelahiran  (KK)  mempunyai  3  nilai yaitu Dalam Kota (DK), Luar Kota (LK) dan Luar Pulau(LP). Dengan demikian maka atribut  KK kemungkinan mempunyai subset  sebanyak  (2^3-2)/2=(8-2)/2=3,  dimana  subset  yang mungkin adalah {(DK),(LK,LP)},{(LK),(DK,LP)} dan {(LP),(DK,LK)}.  Untuk  subset  {(DK),(LK,LP)}  dibagi menjadi  partisi D1 untuk  subset  DK  dan  partisi D2 untuk subset (LK,LP). Ada 316 record memenuhi kondisi D1 dan D2 sebanyak 395 record yang memenuhi. Dimana nilai Gini Index dapat disajikan perhitungannya sebagai berikut  :
Ginikk(DK)(D) = (316/711) Gini(D1) + (395/711)* Gini(D2)
Ginikk(DK)  (D) =  (316/711)*(1-(177/316)^2-(139/316)^2)  + (395/711)*(1-(223/395)^2-(172/395)^2)
Ginikk(DK) (D) = 0.492156
Tabel  IV  menunjukan  daftar  nilai Gini  Index untuk masing-masing atribut dengan setiap subset kemungkinannya.
TABEL IV. NILAI GINI INDEX ATRIBUT PREDIKTOR
Atribut D1 D2 Gini Index KK KK=DK KK=LK,LP 0.492155815 KK=LK KK=DK,LP 0.491916182 KK=LP KK=DK,LK 0.490310986 JK JK=P JK=L 0.447179670 STA STA=N STA=S 0.483679762 USM USM<=19 USM>19 0.491252023 PDO PDO=S0 PDO=S1,S2,S3 0.491542709 PDO=S1 PDO=S0,S2,S3 0.491469827 PDO=S2 PDO=S0,S1,S3 0.491793581 PDO=S3 PDO=S0,S1,S2 0.491059865 PKO PKO=MB PKO=TB 0.492129697

## c) Menentukan Calon Cabang yang Menjadi Cabang
Dengan  melihat  perhitungan  nilai  Gini  index  dari  semua atribut  dengan  semua  kemungkinan  subset  yang  terbentuk, untuk iterasi-1 adalah atribut Jenis Kelamin (JK) dengan Gini Index  terendah  yaitu  0.447179670.  Dengan  demikian  untuk iterasi-1  sebagai  atribut  pembelah  adalah  Jenis  Kelamin  (JK) dengan subset JK=P dan JK=L.
Selanjutnya  untuk  iterasi-2  dan  seterusnya  dilakukan  hal yang  sama  tetapi  dengan  membuang  atribut  (tidak mengikutkan  kembali  dalam  perhitungan  Gini  Index)  untuk atribut yang telah menjadi node split atau pembelah dataset.
Pembentukan pohon keputusan dibantu dengan menggunakan perangkat lunak Bahasa R dengan memanfaatan fungsi package rpart.
Adapun  tahapan  klasifikasi  pembentuk  pohon  keputusan dengan menggunakan fungsi rpart adalah:
• Memuat(load) data sampel
Data1 <- read.csv("~/cobar7/Data1.csv")
• Membagi data sampel menjadi 2 subset ind<-
sample(2,nrow(Data1),replace=TRUE, prob=c(0.70,0.30))
train.data <- Data1[ind == 1,] test.data <- Data1[ind == 2,]
• Memanggil/mengaktifkan library/package rpart library(rpart)
• Pembentukan pohon keputusan dengan mode spliting gini index
pohontrain<- rpart(SL~KK+JK+STA+USM+PDO+PKO,train.data, parms=list(split="gini"),cp=0.0003)
• Menampilkan summary summary(pohontrain)
• Menampilkan pohon keputusan dalam bentuk split node print(pohontrain)
• Menampilkan pohon keputusan yang terbentuk dengan menggunakan fungsi plot grafik dari rpart. library(rpart.plot)
prp(pohontrain,faclen=9,cex=0.8,extra=0)
Gambar 3. Pohon keputusan dengan ujung berupa nama kelas

## Gambar 4. Pohon keputusan dengan Jumlah data
• Melakukan dan menampilkan uji akurasi  model pohon keputusan pohontest <- predict(pohontrain,test.data,type="class")
library(caret) confusionMatrix(pohontest,test.data$SL)

## Hasil eksekusi :
Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction Tepat Tidak Tepat   121    61
Tidak    52    73
Accuracy : 0.6319 95% CI : (0.5753, 0.686) Sensitivity : 0.6994 Specificity : 0.5448

## E. Uji Akurasi Pohon Keputusan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  5  kali  percobaan  dengan mengubah  proporsi  jumlah  data training  dan  data  testing  dari dataset  yang  ada.  Dari  hasil  uji  dengan  mengubah  proporsi data training dan testing maka diperoleh tingkat akurasi model pohon keputusan seperti tampak pada table V.

## TABEL V. NILAI AKURASI MODEL BERDASAR DATA TESTING
Percobaan Ke Jumlah Data acurracy Probabilitas Training Testing I 70 : 30 711 307 0.6319 II 75 : 25 755 263 0.6236 III 80 : 20 806 212 0.6274 IV 85 : 15 856 162 0.6235 V 90 : 10 896 122 0.6230
Dengan  melihat  tingkat  akurasi  model  melalui confusion matrix pada  tabel  V,  maka  pada  proporsi  data training dan testing 70 : 30 adalah yang tertinggi yaitu sebesar 63%.
Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  terbentuk  terlihat bahwa  atribut  jenis  kelamin  (JK)  masih  menduduki  peringkat pertama  dalam  pemecahan( split )  data  berkaitan  dengan ketepatan  waktu  lulus.  Atribut  JK  =”P”  menunjukkan kelulusan  tepat  waktu  dengan    tingkat  akurasi  record  data sebanyak  156  Tepat  (81%)  dan  37  Tidak  (19%).  Dari  proses pemecahan  data  ( split )  pada  pohon  keputusan  disimpulkan menjadi  daun  berlabel  Tepat.  Sedangkan  untuk  JK=”L”  atau untuk mahasiswa berjenis kelamin Laki-Laki, ketepatan waktu lulus masih dipengaruhi oleh atribut prediktor lainnya.
Urutan node selanjutnya adalah Status sekolah Asal (STA) yaitu apakah status sekolah asal adalah Negeri (N) atau Swasta (S).  Atribut  ini  mempengaruhi  tingkat  ketepatan  waktu  lulus pada kelompok jenis kelamin “L”, dimana untuk sekolah asal bersatus  “N”  akan  dipengaruhi  lagi  oleh  faktor  pendidikan orang tua (PDO), Kota Kelahiran (KK), Pekerjaan Orang Tua (PKO) dan usia saat masuk (USM). Sedangkan untuk sekolah yang  berstatus  “S”  maka  tingkat  ketepatan  waktu  lulus dipengaruhi oleh usia saat masuk (USM),  dimana untuk yang berusia saat  masuk > 19 Tahun lebih cenderung banyak tidak tepat waktu kelulusannya (63%). Untuk status sekolah asa “S” dan  usia  saat  masuk  <=19  selanjutnya  dipengaruhi  oleh  kota kelahiran  (KK)  yang  selanjutnya  untuk  kota  kelahiran  (KK) dalam  kota  (DK)  dan  pendidikan  orang  tuanya (PDO)  adalah “S0” atau non perguruan tinggi mempunyai tingkat ketepatan waktu lulus mencapai 55%.  Sedangkan yang kota lahir dalam kota  dan  pendidikan  orang  tua  (PDO)  nya  selain  “S0” mempunyai  tingkat  ketepatan  waktu  lulus  yang  rendah  dan lebih banyak yang tidak tepat waktu (67%) . Untuk yang kota kelahirannya  (KK)  luar  kota  maupun  luar  pulau  pada pendidikan orang tua yang “S1” mempunyai jumlah ketepatan waktu  lulus  mencapai  57%  sedangkan  yang  berpendidikan selain  “S1”  mempunyai  tingkat  ketepatan  waktu  lulus  yang lebih rendah yaitu hanya 36%.
Secara  umum  bila  dilihat  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk,  peringkat  dari  masing-masing  variabel  data  induk mahasiswa  (atribut  prediktor)  terhadap  ketepatan  waktu  lulus adalah  jenis  kelamin  (JK)  –  (peringkat  I),  status  sekolah  asal (STA)  –  (peringkat  II),  pendidikan  orang  tua  (PDO)  – (peringkat  III.1),  usia  saat  masuk  (USM)  –  (peringkat  III.2), kota  kelahiran  (KK)  –  (peringkat  IV),  pekerjaan  orang  tua (PKO) – (peringkat V).
Dari  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  berdasarkan percobaan  yang  ke  I  yaitu  pada  proporsi  70%  data training dan  30%  data testing ,  diperoleh  aturan klasifikasi  sebagai berikut:
1. IF JK=P THEN SL = Tepat
2. IF JK=L AND STA=N AND PDO=S2 THEN SL = Tepat
3. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=LP THEN SL = Tepat
4. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=LK AND USM>19 AND PKO=MB THEN SL = Tepat
5. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=LK AND USM>19 AND PKO=TB THEN SL = Tidak
6. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=LK AND USM<=19 THEN SL = Tepat
7. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=DK AND PKO=MB AND USM<=19 THEN SL = Tepat
8. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=DK AND PKO=MB AND USM>19 THEN SL = Tidak
9. IF JK=L AND STA=N AND (PDO=S0 OR S3) AND KK=DK AND PKO=TB  THEN SL = Tidak
10. IF JK=L AND STA=N AND PDO=S1 AND (KK=DK OR KK=LP) THEN SL = Tepat
11. IF JK=L AND STA=N AND PDO=S1 AND KK=LK THEN SL = Tidak
12. IF JK=L AND STA=S AND USM>19 AND (KK=LK OR LP) AND PDO=S0 THEN SL = Tepat
13. IF JK=L AND STA=S AND USM>19 AND (KK=LK OR LP) AND PDO=S1 THEN SL = Tidak
14. IF JK=L AND STA=S AND USM>19 AND (KK=DK OR LP) AND PDO=S1 THEN SL = Tepat
15. IF JK=L AND STA=S AND USM>19 AND (KK=DK OR LP) AND (PDO=S0 OR S2) THEN SL = Tidak
IF JK=L AND STA=S AND USM<=19 THEN SL = Tidak

## F. Klasifikasi Data Baru
Aturan  klasifikasi  yang  terbentuk  kemudian  digunakan untuk  memprediksi  atau  memberi  label  kelas  pada  data mahasiswa  aktif.  Berdasarkan  data  dari  SmartCampus  untuk mahasiswa S1 Sistem Informasi yang aktif adalah sebanyak 65 Mahasiswa  dan  untuk  S1  Teknik  Informatika  sebanyak  75 Mahasiswa  sehingga  total  140  Mahasiswa.  Hasil  prediksi kelas  dari  data  uji  coba  didapatkan  hasil  prediksi  seperti tampak pada tabel VI.

## TABEL VI. HASIL PREDIKSI MAHASISWA AKTIF
Progdi Jumlah Tepat Tidak Tepat S1 Sistem Informasi 65 46 19 S1 Teknik Informatika 75 38 37 140
Gambar 5. Grafik Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Aktif
Dari  hasil prediksi terlihat untuk program studi S1 Teknik Informatika  memiliki  jumlah  mahasiswa  yang  tidak  tepat waktu  cukup  besar  dibandingkan  dengan  program  studi  S1 Sistem Informasi.
Dengan mengetahui prediksi  ini  diharapkan program  studi dapat  melakukan suatu  tindakan prefentif khususnya terhadap mahasiswa yang diprediksi  tidak tepat  waktu. Sehingga dapat mengurangi  tingkat  keterlambatan  dari  kelulusan  mahasiswa bersangkutan.

## IV. PENUTUP
Adapun dari serangkaian uji coba yang telah dilakukan maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal    yakni  dalam  data kelulusan/wisuda,  terdapat  informasi  bahwa  variabel  data induk  mahasiswa  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan terhadap  pencapaian  ketepatan  waktu  lulus.  Jenis  Kelamin menempati peringkat pertama yang kemudian diikuti berturut- turut  status  sekolah  asal,  pendidikan  orang  tua,  usia  saat masuk,  kota  kelahiran,  pekerjaan  orang  tua.  Dengan  jumlah data  711  untuk training  set dan  307 test  set ,  dapat  dibangun pohon  keputusan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  CART dan Gini  Index untuk node  spliting dengan  15 node serta mempunyai  tingkat  akurasi  tertinggi  63%  pada  proporsi  data training 70%  dan  data testing 30%.  Model  pohon  keputusan yang  sudah  diubah  ke  dalam  bentuk rule dapat  digunakan untuk memprediksi kelas dari data baru mahasiswa aktif S1-SI dan  S1-TI  dengan  hasil  prediksi  71%  mahasiswa  S1  Sistem Informasi  dapat  lulus  tepat  waktu  dan  51%  untuk  mahasiswa S1 Teknik Informatika.

## REFERENSI
[1] Pemerintah-Indonesia, “Undang-Undang RI No 12 Tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi.” 2012.
[2] I. Farida and S. W. H. L. Hendric, “Prediksi Pola Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Teknik  Data  Mining  Classification  Emerging  Pattern,” Petir, vol. 12, no. 1, pp. 1–17, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i1.414.
[3] E. T. Kursini, Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[4] M.  winny  Amelia,  A.  S.  .  Lumenta,  and  A.  Jacobus,  “Prediksi  Masa Studi  Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  J. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, 2017, doi: 10.35793/jti.11.1.2017.17652.
[5] M.  Fendjalang,  “Klasifikasi  Variabel  Penentu  Kelulusan  Mahasiswa FMIPA Unpatti Menggunakan Metode CHAID,” Statistika, vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[6] D.  H.  Kamagi  and  S.  Hansun,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim., vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[7] S. M. Andri, Yesi Novaria Kunang, “Implementasi Teknik Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan,” vol. 2013, no. June 2016, pp. 56–63, 2013.
[8] E.  T.  Novalyn,  G.  Ginting,  and  H.  K.  Siburian,  “Omset  Pakaian  Pria Remaja  (  Studi  Kasus :  Pt  . Matahari  Department  Store  Thamrin  Plaza Medan ),” vol. 17, pp. 436–443, 2018.
[9] F.  Nasari  and  S.  Darma,  “PENERAPAN  K-MEANS  CLUSTERING PADA  DATA  PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  (STUDI KASUS :  UNIVERSITAS  POTENSI  UTAMA),”  in  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, 2015, pp. 6–8.
0 10 20 30 40 50 S1 Sistem Informasi S1 Teknik Informatika Tepat Tidak Tepat
[10] N.  Wijaya  and  A.  Ridwan,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Apel  Dengan,” Sisfokom, vol. 08, no. 1, pp. 74–78, 2019.
[11] A.  Shiddiq,  R.  K.  Niswatin,  and  I.  N.  Farida,  “Analisa  Kepuasan Konsumen  Menggunakan  Klasifikasi  Decision Tree  Di  Restoran  Dapur Solo  (Cabang  Kediri),”  Gener.  J.,  vol.  2,  no.  1,  p.  9,  2018,  doi: 10.29407/gj.v2i1.12051.
[12] Y. Y. W, “Perbandingan Performansi Algoritma Decision Tree C5 . 0 , Cart ,” Seminar, vol. 2007, no. Snati, pp. 0–3, 2007.
[13] N.  Nafi’iyah,  “Algoritma  Cart  Dalam  Penentuan  Pohon  Keputusan,” J. SPIRIT, vol. 7, no. 2, 2015.
[14] R. W. Ningrat and B. Santosa, “Pemilihan Diet Nutrien bagi  Penderita
Hipertensi  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  (Studi Kasus: RSUD Syarifah Ambami Rato Ebu Bangkalan),” J. Tek. Its, vol. VOL.1, no. 1, pp. 536–539, 2012.
[15] M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” InfoSys J., vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.
[16] S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Siswa  Dalam  Memperoleh  Bantuan  Dana  Pendidikan,”  Fakt.  Exacta, vol. 11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.