## PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA ID3 DAN RANDOM FOREST
(STUDI KASUS: STMIK PRIMAKARA)
Angelina Kurniawati Hematang, Nengah Widya Utami, A.A. Istri Ita Paramitha Sistem Informasi, Universitas Primakara Jl. Tukad Badung No.135, Renon, Denpasar Selatan, Kota Denpasar, Bali, Indonesia angelinahematang01@gmail.com

## ABSTRAK
Setiap  tahun,  baik  Perguruan  Tinggi  Negeri  maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  melaksanakan  proses penerimaan  mahasiswa  secara  rutin.  Sebagai  contoh,  STMIK  Primakara  secara  berkala  membuka  pendaftaran untuk calon mahasiswa baru. Berdasarkan data tahun 2022, terdapat 253 individu yang mengajukan pendaftaran, di  mana  231  di  antaranya  melakukan  proses  pendaftaran  ulang,  sementara  sisanya  tidak  melanjutkan  proses tersebut,  terdapat  kesenjangan  antara  pendaftar  awal  dan  pendaftaran  ulang.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, diperlukan analisis data menggunakan metode klasifikasi dalam data mining dengan membandingkan algoritma klasifikasi dengan harapan ditemukan algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi untuk memberikan prediksi ter- baik, sehingga dapat mendukung perguruan tinggi dalam mengoptimalkan penerimaan mahasiswa baru dan me- nyediakan  pertimbangan  strategis  untuk  masa  yang  akan  datang.  Penelitian  akan  membandingkan  kinerja  dua algoritma, yaitu ID3 dan Random Forest . Dimana hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa secara keseluruhan, kedua algoritma menunjukkan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai di atas 90%. ID3 mencapai skor lebih tinggi pada  ketiga  split  validation  (92,34%,  92,3%,  dan  94,8%)  dibandingkan Random  Forest .  Meskipun  demikian, perbedaan skor antara keduanya tidak signifikan, hanya berkisar 1,3 hingga 2.
Kata kunci : Calon Mahasiswa Baru, Data Mining, Klasifikasi, ID3, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  diwujudkan  sebagai  lembaga pendidikan  tinggi  yang  menganggap  mahasiswa sebagai sumber daya berharga. Jumlah pendaftar awal tahun  ajaran  baru  menjadi  indikator  penting  untuk menilai  kinerja  perguruan  tinggi,  dengan  institusi favorit  cenderung  menarik  lebih  banyak  calon mahasiswa[1].  STMIK  Primakara,  sebuah  Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer di Bali, berupaya  meningkatkan  penerimaan  mahasiswa  baru setiap tahun. Meskipun data pendaftaran menunjukkan jumlah  yang  mendekati  target,  terdapat  kesenjangan antara pendaftar awal dan pendaftaran ulang.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  perlu  dilakukan analisis  data  menggunakan  metode  data mining , khususnya  klasifikasi,  guna  memperkirakan  potensi jumlah calon mahasiswa baru. Data mining merupakan proses mengidentifikasi pola dan tren dalam informasi besar  untuk  membantu  evaluasi  dan  pengambilan keputusan[2].  Klasifikasi,  sebagai  salah  satu  teknik data mining , menggunakan algoritma untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  label  atau kelas[3].
Dalam konteks ini, penelitian akan membandingkan kinerja dua algoritma, yaitu ID3 dan Random Forest , untuk memprediksi calon mahasiswa baru  di  STMIK  Primakara.  Hasil  penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa Decision Tree ( ID3 ) memiliki  akurasi  tertinggi  dalam  konteks  prediksi kelulusan  siswa[4].  Penelitian  lain  menggunakan Random Forest untuk prediksi masuk SMPN di Kota Cimahi juga memberikan hasil akurasi yang baik[5].
Dengan membandingkan kedua algoritma tersebut,  diharapkan  dapat  ditemukan  algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi yang bisa memberikan hasil  prediksi  terbaik,  sehingga  dapat  membantu perguruan  tinggi  dalam  mengoptimalkan  penerimaan mahasiswa baru dan memberikan bahan pertimbangan untuk masa yang akan datang.
Pada  penelitian  terdahulu  juga  menganalisis untuk  menentukan  strategi  promosi  bagi  STMIK Primakara,  namun  hanya  bisa  menemukan  pola  dari ketiga  program  studi  lebih  banyak  peminatnya  dari daerah  mana  dan  asal  sekolah  mana[6][7].  Pada penelitian  ini  akan  menambah  atribut  yang  akan digunakan seperti jenis kelamin, periode dan kelas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian terdahulu
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa dalam konteks prediksi kelulusan siswa, Decision Tree ( ID3 )  menunjukkan  akurasi  tertinggi[4].  Sebuah penelitian  lain  yang  fokus  pada  prediksi  penerimaan siswa  ke  SMPN  di  Kota  Cimahi  menggunakan Random  Forest juga  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  baik[5]. Sebelumnya, sebuah analisis dilakukan untuk  menentukan  strategi  promosi  bagi  STMIK Primakara  dengan  menggunakan  teknik clustering . Hasilnya  mengungkap  pola  peminat  lebih  banyak berasal dari daerah dan sekolah tertentu untuk ketiga program studi yang ditawarkan[6].

## 2.2. STMIK Primakara
STMIK  Primakara,  yang  didirikan  pada  tahun 2012  dan  berlokasi  di  Jalan  Tukad  Badung  135, Renon,  Denpasar,  merupakan  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  di  Bali  di bawah  naungan  Yayasan  Primakara.  Menawarkan program studi S1 dalam bidang IT, dengan fokus pada Sistem  Informasi,  Sistem  Informasi  Akuntansi,  dan Teknik Informatika, STMIK Primakara turut menyumbang  dalam  dunia  pendidikan  IT  di  Bali. Seperti  institusi  pendidikan  tinggi  lainnya,  STMIK Primakara  secara  rutin  menerima  pendaftaran  calon mahasiswa baru setiap tahun.

## 2.3. Calon Mahasiswa Baru
Tren  penerimaan  calon  mahasiswa  baru  di STMIK  Primakara  mengalami  variasi  setiap  tahun, seperti  yang tergambar dalam grafik tren penerimaan dari  tahun  2015  hingga  2022  yang  diperoleh  dari bagian marketing STMIK Primakara.
Gambar 1. Tren penerimaan calon mahasiswa
Penerimaan mahasiswa baru di STMIK Primakara  setiap  tahun  tidak  selalu  mengalami peningkatan; sebaliknya, terjadi penurunan dari tahun 2019 hingga 2021, yang kemungkinan terkait dengan dampak pandemi Covid-19. Meskipun demikian, pada tahun  2022,  terjadi  peningkatan  penerimaan  calon mahasiswa  baru  seiring  dengan  perbaikan  situasi dibandingkan dengan tahun sebelumnya.
2.4. Data mining Teknik data mining merupakan proses identifikasi  pola  dan  tren  dalam  informasi  dari kumpulan  data  besar  untuk  mendukung  evaluasi  dan pengambilan  keputusan.  Metode  data  mining,  seperti Asosiasi,  Klasifikasi, Clustering , Decision  Tree ,  dan Neural  Networks ,  telah  dikembangkan  dengan ketentuan  dan  tata  cara  khusus  untuk  menangani berbagai  jenis  permasalahan[3].  Data  mining  adalah suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis pengetahuan  yang  terdapat  dalam  basis  data,  yang sering  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in Database (KDD)[8].
2.5. Klasifikasi
Metode klasifikasi digunakan untuk mengategorikan  informasi  ke  dalam  kelas  yang berbeda,  memungkinkan  prediksi  dan  analisis  yang akurat  dalam  dataset  yang  besar.  Klasifikasi merupakan suatu pendekatan untuk membentuk model yang dapat menjelaskan dan membedakan konsep atau
kelas data, dengan tujuan dapat memprediksi kelas dari objek  yang  tidak  memiliki  label[8].  Klasifikasi  dapat berperan  sebagai  pedoman  untuk  teknik  lain,  seperti pohon  keputusan,  yang  memungkinkan  penentuan klasifikasi atau pengelompokan dengan menggunakan atribut  umum  di  seluruh  atribut  manajemen  yang beragam, untuk menetapkan kelompok yang spesifik[2].

## 2.6. ID3
Salah  satu  teknik  dalam  perancangan  pohon keputusan  adalah  menggunakan  algoritma ID3 ,  yang mendasari pembelajaran pohon keputusan dan dikenal sebagai Iterative Dichotomizer 3 ( ID3 )[9]. Algoritma ID3 ,  yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan, melakukan pencarian  menyeluruh pada  semua pohon keputusan potensial. Fungsi rekursif digunakan untuk membangun  secara  top-down  konstruksi  pohon keputusan sesuai dengan tujuan algoritma ID3 [10]. Dalam pembuatan
pohon keputusan
menggunakan algoritma ID3 , langkah-langkah melibatkan persiapan data training dan pembentukan kelas.  Setelah  itu,  menentukan  nilai  entropi  dan mencari  nilai  gain  dari  setiap  atribut,  dengan  atribut ber  gain  tertinggi  menjadi  node  utama  pohon keputusan.  Berikut  adalah  rumus  untuk  menemukan nilai entropi dan gain:
Mencari entropi:
Entropy(S) = ∑ − 𝒑𝒊 ∗ 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝒑𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 (1) Keterangan rumus: S : Himpunan
A : Fitur
n : Jumlah partisi S
pi : Proporsi dari Si terhadap S
Mencari gain:
Gain(S,A) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺) − ∑ |𝑺 𝒊 | |𝑺| 𝒏 𝒊=𝟏 ∗ 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺 𝒊 )
(2) Keterangan rumus:
S : Himpunan
A : Atribut
n : Jumlah partisi atribut A |Si|  : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S Langkah  berikutnya  dalam  proses  pembuatan pohon keputusan menggunakan algoritma ID3 adalah mengulangi tahapan penentuan nilai entropi dan gain pada setiap atribut  hingga seluruh rekaman terpartisi. Hasil  akhir  dicapai  ketika  semua  rekaman  di  simpul tertentu  memiliki  kelas  yang  identik  dan  tidak  ada atribut yang tersisa.
2.7. Random forest
Algoritma klasifikasi yang menggunakan pendekatan pohon keputusan, dikenal sebagai Random Forest,  memperlihatkan  perbedaan  dengan  algoritma tradisional  seperti C4.5 dan ID3 . Random  Forest menghasilkan  sejumlah  besar  pohon  keputusan  dari sampel  dalam  data  pelatihan.  Hasil  klasifikasi  akhir ditentukan  berdasarkan  mayoritas  penilaian  yang diberikan oleh pohon keputusan yang dihasilkan[11].
0 100 200 300
Setiap  pohon  keputusan  dikembangkan  dengan mengambil  N  kasus  secara  acak  dari  data  asli  dan menentukan  variabel  input  M,  dimana  angka  m  <  M dipilih secara acak pada setiap node. Pohon keputusan dikonstruksi  tanpa  adanya  pemangkasan  yang dilakukan.  Proses  pembentukan  pohon  keputusan melibatkan  pemilihan  atribut  secara  acak  dan penentuan simpul berdasarkan nilai gain tertinggi dari karakteristik  yang  ada.  Berikut  adalah  rumus  untuk menemukan nilai entropi dan gain:
Mencari entropi: Entropy(S) = ∑ − 𝒑𝒊 ∗ 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝒑𝒊 𝒏 𝒊=𝟏
(1)
Keterangan rumus:
S : Himpunan A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
Mencari gain:
Gain(S,A) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺) − ∑ |𝑺 𝒊 | |𝑺| 𝒏 𝒊=𝟏 ∗ 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺 𝒊 )
(2) Keterangan rumus:
S : Himpunan
A : Atribut
n : Jumlah partisi atribut A
|Si|  : Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : Jumlah kasus dalam S Langkah pembuatan pohon keputusan melibatkan  penciptaan  cabang  untuk  setiap  nilai  dan pengulangan  proses  tersebut  sampai  setiap  kasus memiliki  kelas  yang  seragam.  Setelah  jumlah  pohon keputusan  yang  diinginkan  tercapai,  dilakukan pengujian  pada  data  uji  dengan  menerapkan  suara mayoritas dari keputusan  yang dihasilkan oleh  setiap pohon keputusan, guna mendapatkan keputusan akhir.

## 2.8. Orange data mining
Orange  Data  Mining  adalah  perangkat  lunak yang  sangat  efektif  dalam  bidang machine  learning dan  data mining .  Orange  dapat  digunakan  dalam konteks  pemrograman  visual  dan  eksplorasi  analisis data. Perangkat lunak ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dan terdiri dari berbagai komponen yang disebut sebagai widget. Orange Data Mining  dapat  dioperasikan  pada  berbagai  sistem operasi, termasuk macOS, Windows, dan Linux[12].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). Langkah-langkah proses dari Knowledge Discovery in Databases dapat dilihat dalam gambar di bawah ini:
Gambar 2. Metode Knowledge Discovery in Databases
Berikut  adalah  keterangan  terkait  langkah- langkah  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yang terdapat dalam gambar di atas:

## 3.1. Data selection
Tahap  ini  adalah  proses  pemilihan  data  yang harus dilakukan sebelum memulai tahap penambangan informasi dalam Knowledge Discovery in Data-bases (KDD).  Selanjutnya,  data  yang  dipilih  dari  hasil seleksi  akan  digunakan  dalam  proses  data  mining. Untuk  mempermudah  penggunaan  di  masa  depan, pada  tahap  ini  akan  ditentukan  jenis  data  yang diperlukan  untuk  diproses  dan  data  tersebut  akan disimpan dalam file terpisah dari database aslinya[13].
3.2. Pre-processing (Cleaning)
Informasi yang diperoleh, dari database perusahaan atau sumber lainnya, seringkali mengandung kesalahan seperti data yang salah ketik, tidak  akurat,  atau  bahkan  hilang.  Oleh  karena  itu, membersihkan  data  sebelum  menyelesaikan  proses data  mining  menjadi  sangat  krusial  agar  keakuratan hasil  tidak  terpengaruh.  Pada  tahap  ini,  juga dimungkinkan untuk memilih atau menghapus atribut yang tidak relevan[13].

## 3.3. Transformation
Pada  beberapa  situasi,  tidak  semua  teknik  data mining  dapat  mengolah  seluruh  format  data  dengan efektif.  Sebagai  contoh,  ada  teknik  data mining tertentu yang mensyaratkan format data dalam bentuk angka  sebelum  dapat  digunakan  secara  optimal. Karena  sifat  tertentu  dari  teknik  data mining bergantung  pada  tahap  ini,  transformasi  dan  seleksi data  memiliki  potensi  untuk  memengaruhi  kualitas hasil akhir[13].

## 3.4. Data mining
Tahap  ini  memegang  peran  kunci  dalam  proses data mining karena merupakan langkah di mana pola atau informasi menarik dicari dari data menggunakan metode  tertentu.  Terdapat  berbagai  macam  metode atau  algoritma  dalam  data  mining.  Pemilihan algoritma  yang  sesuai  sangat  tergantung  pada  tujuan dan seluruh proses Knowledge Discovery in Databases (KDD). Dalam konteks penelitian data, informasi yang dikumpulkan harus mampu menghasilkan model yang relevan.  Semakin  banyak  data  dan  semakin  sedikit
kesalahan,  kualitas  model  yang  dihasilkan  pun semakin baik sebagai patokan[13].

## 3.5. Interpretation (Evaluation)
Pihak  yang  memerlukan  informasi  harus  dapat dengan  jelas  memahami  model  atau  pola  yang dihasilkan  oleh  proses  data  mining.  Tahap  ini melibatkan  evaluasi  untuk  menentukan  apakah  pola yang dihasilkan konsisten dengan fakta atau teori yang sudah diketahui[13].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pemilihan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan menggunakan data pendaftaran calon mahasiswa baru di STMIK Primakara dari tahun 2017 hingga 2022, yang totalnya mencapai 1.128 data dari keseluruhan  1.283  data  pendaftar  calon  mahasiswa baru dari tahun 2015 hingga 2022. Data ini diperoleh dari  bagian  marketing  STMIK  Primakara.  Berikut adalah rincian data calon mahasiswa baru.:
Tabel 1. Data calon mahasiswa baru No Jenis Kelamin Asal Sekolah Daerah Periode Pilihan Prodi Kelas Status Calon Mahasiswa Baru 1 L SMK Gianyar Early Bird SIA Malam Potensial 2 L SMK Gianyar Early Bird SIA Pagi Potensial 3 P SMA Denpasar Early Bird SI Pagi Potensial 4 L SMA Denpasar Early Bird IF Pagi Potensial 5 L SMA Denpasar Early Bird SI Pagi Potensial 6 L SMA Denpasar Early Bird SI Malam Potensial 7 L SMA Denpasar Early Bird SIA Pagi Potensial … … … … … … … … 1128 Perempuan SMA Denpasar Gelombang 3 SIA Malam Potensial

## 4.2. Prepocessing (Cleaning)
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  pengecekan  data menggunakan Orange Data Mining untuk mendeteksi keberadaan  nilai  yang  hilang  dan  data  duplikat  yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi hasil proses data mining.  Setelah  melalui  tahap  pembersihan  data  ini, terjadi pengurangan jumlah data, dimana dataset awal yang terdiri dari 1.128 data berkurang  menjadi 1.086 data.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan  perangkat lunak  Orange  Data  Mining  dengan  menggunakan widget preprocess .
Gambar 3. Hasil preprocess

## 4.3. Transformation
Dalam  tahap  transformasi,  dilakukan  proses perubahan  bentuk  beberapa  data,  yaitu  standarisasi seluruh  variabel  pada  atribut  jenis  kelamin,  periode, pilihan program studi, dan kelas yang dikategorikan ke beberapa kategori (s.id/DatasetCMBPrimakara17-22). Pada  langkah  ini, digunakan perangkat lunak Orange Data Mining dengan menggunakan widget transformasi.
Gambar 4. Proses transformation
4.4. Data mining
Gambar 5. Proses data mining pada orange data mining
Pada  fase  ini,  dilakukan  evaluasi  kinerja algoritma melalui metode split validation . Metode ini melibatkan  tiga  perbandingan  antara  data  pelatihan dan data uji, yaitu 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10, dengan  membagi  dataset  sesuai  dengan  jumlah split validation menjadi  dua  bagian.  Setiap  proses penambangan  data  dilakukan  dengan  menggunakan alat bantu Orange Data Mining.

## 4.5. Interpretation/Evaluation
4.5.1. Evaluation
Pada  tahap  Interpretasi/Evaluasi,  dilakukan pengukuran kinerja algoritma ID3 dan Random Forest dengan  menggunakan confusion  matrix ,  menerapkan metode split validation yang dijalankan sebanyak tiga kali  percobaan.  Proses  ini  dilakukan  berdasarkan perbandingan  yang  telah  sebelumnya  diatur  dalam perangkat lunak Orange untuk melakukan proses data mining dengan algoritma ID3 dan Random Forest pada data pendaftar mahasiswa baru di STMIK Primakara.
Pada percobaan pertama, dilakukan perbandingan 70:30, dengan 70% data untuk pelatihan yang  berjumlah  761  data  dan  30%  data  untuk pengujian  yang  berjumlah  325  data.  Hasil  dari percobaan  perbandingan  pertama  dapat  ditemukan dalam tabel di bawah ini:
Tabel 2. Split validation 70:30 Model AUC CA F1 Precision Recall ID3 0.481 0.940 0.914 0.906 0.940 Random Forest 0.581 0.938 0.911 0.885 0.938
Dalam  tabel  di  atas,  disajikan  informasi  bahwa pada split validation 70:30, algoritma ID3 menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0.481,  CA  sebesar 0.940, F1 sebesar 0.914, Precision sebesar 0.906, dan Recall sebesar  0.940.  Sementara  itu,  untuk  algoritma Random Forest , terdapat nilai AUC sebesar 0.581, CA sebesar  0.938,  F1  sebesar  0.911, Precision sebesar 0.885, dan Recall sebesar 0.939.
Selanjutnya,  pada  percobaan  kedua  dengan perbandingan  80:20,  menggunakan  80%  data  untuk pelatihan yang berjumlah 869 data dan 20% data untuk pengujian  yang  berjumlah  217  data.  Hasil  dari percobaan  perbandingan  kedua  dapat  ditemukan dalam tabel di bawah ini.:
Tabel 3. Split validation 80:20 Model AUC CA F1 Precision Recall ID3 0.515 0.941 0.917 0.905 0.941 Random Forest 0.541 0.942 0.918 0.910 0.942
Dalam tabel di atas, diuraikan bahwa untuk split validation 80:20,  algoritma ID3 memberikan  nilai AUC  sebesar  0.515,  CA  sebesar  0.941,  F1  sebesar 0.917, Precision 0.905,  dan Recall sebesar  0.941. Sementara  untuk  algoritma Random  Forest ,  terdapat nilai AUC sebesar 0.541, CA sebesar 0.942, F1 sebesar
0.918, Precision sebesar  0.911,  dan Recall sebesar 0.942.
Selanjutnya,  pada  percobaan  ketiga  dengan perbandingan  90:10,  menggunakan  90%  data  untuk pelatihan yang berjumlah 978 data dan 10% data untuk pengujian  yang  berjumlah  108  data.  Hasil  dari percobaan  perbandingan  ketiga  dapat  ditemukan dalam tabel di bawah ini.:
Tabel 4. Split validation 90:10 Model AUC CA F1 Precision Recall ID3 0.602 0.947 0.922 0.898 0.947 Random Forest 0.581 0.944 0.922 0.898 0.944
Dalam  tabel  tersebut,  diinformasikan  bahwa untuk split validation 90:10, algoritma ID3 menunjukkan  nilai  AUC  sebesar  0.602,  CA  sebesar 0.940, F1 sebesar 0.922, Precision 0.898, dan Recall sebesar  0.947.  Sementara  itu,  algoritma Random Forest menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0.581,  CA sebesar  0.944,  F1  sebesar  0.922, Precision  sebesar 0.898, dan Recall sebesar 0.944.
a. Confusion Matrix
Dalam tahap ini, evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix terhadap data calon mahasiswa STMIK Primakara. Perhitungan confusion matrix juga dilaksanakan dengan menerapkan  metode split  validation pada  tiga perbandingan  data  training  dan  data  testing,  yaitu 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Berikut adalah hasil evaluasi menggunakan confusion matrix : Untuk  perbandingan  pertama,  dengan  rasio 70:30, di mana 70% data digunakan untuk pelatihan dan  30%  data  untuk  pengujian,  menghasilkan confusion matrix sebagai berikut:
Gambar 6. Confusion matrix rasio 70:30
Gambar 7. Confusion matrix Random Forest 70:30
Kemudian,  pada  perbandingan  kedua  dengan rasio  80:20,  di  mana  80%  data  digunakan  untuk
pelatihan  dan  20%  data  untuk  pengujian,  diperoleh confusion matrix sebagai berikut:
Gambar 8 . Confusion matrix 80:20
Gambar 9. Confusion matric Random Forest 80:20
Selanjutnya, pada perbandingan terakhir dengan rasio  90:10,  di  mana  90%  data  digunakan  untuk pelatihan  dan  10%  data  untuk  pengujian,  diperoleh confusion matrix sebagai berikut:
Gambar 10. Confusion matrix 90:10
Gambar 11. Confusion matrix Random Forest 90:10
Setelah  memperoleh hasil dari confusion  matrix pada  ketiga  perbandingan  dan  masing-masing algoritma, dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai  Akurasi,  Presisi, Recall ,  dan F1  Score dari setiap confusion  matrix yang  dihasilkan.  Hasil perhitungan  kemudian  dibandingkan  untuk  menilai performa kedua algoritma. Berikut adalah perbandingan  hasil  perhitungan  nilai  Akurasi, Presisi, Recall , dan F1 Score :
Tabel 5. Perbandingan split validation
Model Rasio  Akurasi  Presisi Recall F1 Score ID3 70:30 94% 99.7% 94.2% 92.3% 80:20 94.1% 100% 94.5% 92.3% 90:10 94.7% 100% 94.8% 94.8% 70:30 93.6% 99.4% 94% 91%
Model Rasio  Akurasi  Presisi Recall F1 Score Random Forest 80:20 93.8% 99.3% 94.4% 91.8% 90:10 94.5% 99.6% 94.9% 92.8%
Dalam  penelitian  ini,  parameter  F1  Score digunakan  sebagai  acuan  untuk  menilai  kinerja algoritma.  Hal  ini  dipilih  karena,  berdasarkan  hasil confusion  matrix pada  kedua  algoritma,  terlihat bahwa  dataset  memiliki  jumlah  data  False  Negatif (FN) dan False Positif (FP) yang tidak seimbang atau tidak  mendekati  kesetimbangan.[14].  Berdasarkan tabel  perbandingan split  validation di  atas,  dapat disimpulkan secara keseluruhan  bahwa akurasi dari kedua  algoritma  dapat  dikategorikan  sebagai  baik, karena memiliki nilai di atas 90%. Dalam penelitian ini,  algoritma  ID3  menunjukkan  skor  yang  lebih tinggi  pada  ketiga split  validation dibandingkan dengan  Random  Forest,  yaitu  sebesar  92,34%, 92,3%,  dan  94,8%.  Meskipun  demikian,  perbedaan skor antara kedua algoritma tidak terlalu signifikan. Jika diperhatikan pada tabel, perbedaan skor antara ID3  dan  Random  Forest  hanya  berkisar  dari  1,3 hingga 2.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul
" Enhancing  Special  Needs  Identification  for Children:  A  Comparative  Study  on  Classification Methods  Using  ID3  Algorithm  and  Alternative Approaches ,"  ditemukan  bahwa  algoritma Random Forest mendapatkan  skor  lebih  tinggi  daripada algoritma  ID3,  dengan  skor  sebesar  95,14%  untuk Random  Forest  dan  91,81%  untuk  ID3.  Meskipun perbedaan skor antara kedua algoritma tidak terlalu signifikan,  akurasi  dari  keduanya  dikategorikan sebagai baik karena nilai akurasi di atas 90%.[15].
Namun  setiap  dataset  memiliki  karakeristiknya sendiri,  sehingga  tidak  ada  satu  algoritma  yang sesuai  untuk  semua  situasi  data.  Dalam  penelitian ini, ketidakseimbangan kelas dalam dataset menjadi tantangan,  dan  ditemukan  bahwa Random  Forest , dengan  banyak  pohon  keputusan,  kurang  efektif dalam  menghadapi  situasi  ini.  Pada  setiap  langkah pemilihan di setiap pohon Random Forest , mayoritas kelas cenderung mendominasi keputusan, mengakibatkan  model  memiliki  kecenderungan untuk  memprediksi  kelas  mayoritas,  sehingga kinerja  memprediksi  kelas  minoritas  menjadi kurang.  Sebaliknya,  meskipun ID3 juga  rentan terhadap ketidakseimbangan kelas, dampaknya tidak sebesar  pada Random  Forest .  Hal  ini  disebabkan bahwa ID3 menggunakan  hanya  satu  pohon keputusan, sehingga dominasi kelas mayoritas tidak terjadi secara tidak luas/merata seperti pada Random Forest yang  menggunakan  banyak  pohon.  Dampak dari  ketidakseimbangan  kelas  pada ID3 menjadi tidak  begitu  menonjol  atau  tidak  terjadi  sejauh  hal tersebut terjadi pada Random Forest , sehingga  bisa mempengaruhi dari akurasi prediksi yang dilakukan dari kedua algoritma
b. Hasil prediksi data testing
Berikutnya,  dilakukan  analisis  terhadap  hasil prediksi  yang  diperoleh  dari  penerapan  algoritma ID3  dan  Random  Forest  pada  data  testing,  yang mencakup  10%  dari  seluruh  dataset  dengan  jumlah data  sebanyak  108.  Hasil  prediksi  ini  diperlihatkan dalam tabel berikut:
Tabel 6. Contoh hasil prediksi data testing No Calon Mahasiswa Baru ID3 Random Forest 1 Potensial Potensial Potensial 2 Potensial Potensial Potensial 3 Potensial Potensial Potensial 4 Potensial Potensial Potensial 5 Potensial Potensial Potensial 6 Potensial Potensial Potensial 7 Potensial Potensial Potensial 8 Potensial Potensial Potensial … … … … 108 Potensial Potensial Potensial
Dengan  menggunakan  algoritma ID3 dan Random Forest untuk mengklasifikasi 10% data pada tahap pengujian, ditemukan bahwa sebanyak 106 data telah  diprediksi  dengan  benar  sebagai  potensial, sementara 2 data yang sebenarnya tidak potensial telah salah  diprediksi  oleh  kedua  algoritma  tersebut.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa akurasi prediksi algoritma ID3 dan Random  Forest mencapai  98% berdasarkan data pengujian.
Analisis  lebih  lanjut  dilakukan  terhadap  data yang salah diprediksi pada pola  yang dihasilkan oleh pohon  keputusan ID3 ,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar  12,  menunjukkan  hasil  prediksi  potensial karena data berasal dari daerah Tabanan dan Jembrana. Dengan  demikian,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa hasil prediksi dari data pengujian sesuai dengan pola yang dihasilkan oleh pohon keputusan algoritma ID3 .
Gambar 12. Pohon keputusan algoritma
Berdasarkan gambar 12 , ditemukan pola bahwa calon mahasiswa baru diprediksi akan mendaftar ulang jikalau berasal dari daerah Badung, Bangli, Denpasar, Gianyar,  Jembrana,  Karangasem,  Klungkung,  atau Tabanan.  Selain  itu  juga  calon  mahasiswa  baru diprediksi  akan  mendaftar  ulang  jika  berasal  dari daerah Buleleng atau Luar Bali dengan memilih prodi SI atau SIA dengan jenis kelamin laki-laki. Kemudian pola  calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  tidak berpotensi  mendaftar  ulang  jikalau  memilih  program studi  IF,  memilih  kelas  malam,  mendaftar  pada gelombang  1  atau  gelombang  dan  asal  sekolah  dari PKBM, perguruan tinggi atau SMA.

## 4.6. Knowledge
Dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan ID3 ditemukan  pola  bahwa  calon  mahasiswa  baru  akan diprediksi  untuk  melakukan  pendaftaran  ulang  jika berasal  dari  daerah  Badung,  Bangli,  Denpasar, Gianyar,  Jembrana,  Karangasem,  Klungkung,  atau Tabanan.  Selain  itu,  calon  mahasiswa  baru  juga diprediksi  akan  melakukan  pendaftaran  ulang  jika
berasal  dari  daerah  Buleleng  atau  dari  luar  Bali, dengan  syarat  memilih  program  studi  Sistem Informasi (SI) atau Sistem Informasi Akuntansi (SIA) dan  berjenis  kelamin  laki-laki.  Sebaliknya,  calon mahasiswa  baru  diprediksi  tidak  berpotensi  untuk melakukan  pendaftaran  ulang  jika  memilih  program studi  Informatika  (IF),  memilih  kelas  malam, mendaftar  pada  gelombang  1  atau  gelombang  2,  dan berasal  dari  PKBM,  perguruan  tinggi,  atau  SMA. Maka dari  itu  jika terdapat  penambahan  jumlah data, bagian  marketing  bisa  menganalisis  data  tersebut berdasarkan pola yang sudah dihasilkan.
Kemudian hasil dari perbandingan algoritam ID3 dan Random Forest , pada penelitian ini algoritma ID3 memiliki skor yang lebih tinggi pada 3 split validation dibandingkan Random  Forest yaitu  sebesar  92.34%, 92.3%,  dan  94,8%,  namun  perbedaan  skor  antara kedua algoritma tidak terlalu signifikat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  tahap  pengujian  menggunakan  algoritma ID3 dan Random  Forest untuk  mengklasifikasi  10% data,  hasil  prediksi  menunjukkan  kesesuaian  dengan pola yang dihasilkan oleh pohon keputusan ID3 . Pola tersebut  mengindikasikan  bahwa  calon  mahasiswa baru  cenderung  mendaftar  ulang  bila  berasal  dari sejumlah  daerah  di  Bali  dan  memenuhi  kriteria tertentu, seperti memilih program studi tertentu, jenis kelamin, dan asal sekolah. Meskipun ID3 memperoleh skor  akurasi  yang  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan dengan Random  Forest pada split  validation , perbedaan  tersebut  tidak  signifikan,  dan  keduanya menunjukkan kinerja baik dengan akurasi di atas 90%. Terdapat ketidakseimbangan kelas dalam dataset, dan meskipun Random  Forest kurang  efektif  mengatasi situasi  ini, dampaknya tidak sebesar pada ID3 . Saran untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  dengan penggunaan  data  yang  memiliki  kualitas  baik  yaitu akurat,  lengkap,  dan  bebas  dari  kesalahan  lebih memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  baik  dan  juga akurat.,  eksplorasi  algoritma  klasifikasi  lain  sebagai perbandingan, dan mempertimbangkan hasil model/pola sebagai pertimbangan untuk memprediksi calon  mahasiswa  baru  di  masa  depan  bagi  STMIK Primakara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Aribowo  and  A.  E.  H.  Setiadi,  “Analisa
Komparasi  Algoritma  Data  Mining  untuk Klasifikasi Heregistrasi Calon Mahasiswa STMIK Widya Pratama,” IC-Tech , vol. 13, no. 2, pp. 1–6, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.stmik- wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/30.
[2]  A. S. Osman, “Data mining techniques: Review,” Int. J. Data Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2019.
[3]  I.  M.  B.  Adnyana,  “Implementasi  Naïve  Bayes Untuk  Memprediksi  Waktu  Tunggu  Alumni Dalam  Memperoleh  Pekerjaan,” Semin.  Nas. Teknol.  Komput.  Sains ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  131–
134, 2020, [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/418.
[4]  2Sri Mujiyono
Hani Latifah, “PERBANDINGAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES  ,  K-NN  ,  ID3  ,  DAN  SVM  DALAM MENENTUKAN  PREDIKSI  KELULUSAN SISWA DI SMK MUHAMADIAH
MAJENANG,” JAMASTIKA , vol. 2, 2023.
[5]  G. Pratama, M. N. S. Si, A. Siswo, and R. Ansori, “Pengumpulan  Data  Dan  Prediksi  Masuk  Di Semua Smp Negeri  Kota Cimahi  Menggunakan Metode  Random  Forest  Collect  Data  and Prediction  of  Signs  Junior  High  Schools  in
Cimahi City By Using Random Forest Method,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 5756–5763,
2019.
[6]  I. M. Artana and N. Widya, “Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Stmik Primakara ),” pp. 326–333.
[7]  A. A. I. I. P. Nengah Widya Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pemilihan
Program Studi Di Stmik
Primakara
Menggunakan  Algoritma  K-Means  …,” J.
Teknol.  Inf.  dan  … ,  vol.  3,  pp.  456–463,  2021, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/art icle/view/1540.
[8]  M.  A.  Muslim et  al. , Data  Mining  Algoritma C4.5 . 2019.
[9]  A.  Sifaunajah  and  R.  D.  Wahyuningtyas, “Penggunaan  Algoritma  ID3  untuk  Klasifikasi Data  Calon  Perserta  Didik,” CSRID  J. ,  vol.  14, no. 2, pp. 103–112, 2022.
[10]  H. Hikmatulloh, A. Rahmawati, D. Wintana, and D. A. Ambarsari, “Penerapan Algoritma Iterative Dichotomiser  Three  (Id3)  Dalam  Mendiagnosa Kesehatan  Kehamilan,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  116,  2019,  doi: 10.20527/klik.v6i2.189.
[11]  R.  I.  Arumnisaa  and  A.  W.  Wijayanto,
“SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Perbandingan  Metode  Ensemble  Learning: Random  Forest,  Support  Vector  Machine, AdaBoost pada Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  Comparison  of  Ensemble Learning  Method:  Random  Forest,  Support Vector Machine, AdaB,” Januari , vol. 12, no. 1, pp.  2540–9719,  2023,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.
[12]  D.  Umer,  “Analysis  of  Heart  Patients  Disease Using Data Mining Tool Orange,” vol. 9, no. 4, pp. 1146–1150, 2020.
[13]  M. K. Dicky Nofriansyah, S.Kom., Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan . 2014.
[14]  F.  Satria,  Z.  Zamhariri,  and  M.  A.  Syaripudin, “Prediksi  Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Fakultas Dakwah Dan Ilmu Komunikasi UIN Raden Intan Lampung,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 28– 35, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.836.
[15]  F.  Hafidh,  M.  Arsyad  Al  Banjari  Banjarmasin, and  S.  Kalimantan  Indonesia,  “Enhancing Special  Needs  Identification  for  Children:  A Comparative  Study  on  Classification  Methods Using ID3 Algorithm and Alternative Approaches,” J. Eng. Electr. Informatics , vol. 3, no.  2,  pp.  1–16,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.55606/jeei.v3i1.1468.