## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335

## Data Mining Dalam Analisis Faktor Drop Out Mahasiswa Menerapkan Algoritma Decision Tree
Mulkan Azhari 1,* , Halim Maulana 2 , Ferdy Riza 2
1 Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Sains Data, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi  Informasi, Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
Email: 1,* mulkan@umsu.ac.id, 2 halimmaulana@umsu.ac.id, 3 ferdyriza@umsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: mulkan@umsu.ac.id
Abstrak− Ketepatan  kelulusan  merupakan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  dalam  menilai  kesesuaian  program  sarjana sebagai  satuan  fungsional  pendidikan  tinggi.  Mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  waktu  kelulusan  mahasiswa membantu  program  studi  maupun  fakultas  mengambil  keputusan  untuk  meningkatkan  jumlah  mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh gambaran tentang faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa dalam ketepatan penyelesaian waktu studi dengan menggunakan algoritma Machine Learning yaitu Decision Tree yang diharapkan memiliki efisiensi klasifikasi yang tinggi dan deskripsi yang baik sehingga dapat meningkatkan angka kelulusan tepat waktu pada mahasiswa. Metode yang digunakan untuk menentukan faktor mahasiswa droput adalah Classification and Regression Tree (CART) dan LightGBM. Data yang digunakan adalah data mahasiswa S1 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara pada tahun 2019. Kualitas klasifikasi dapat dibaca dari nilai akurasi, sensitivitas dan spesifikasi. Hasil dengan menggunakan CART  adalah 95,1% dengan faktor yang paling  mempengaruhi adalah IPK, fakultas,  waktu kuliah dan predikat sedangkan Lightgbm adalah 83% dengan factor yang paling mempengaruhi adalah IPK, jenis kelamin, waktu kuliah dan fakultas. Decision tree dapat digunakan untuk menentukan faktor mahasiswa dropout karena akurasinya tingi dengan IPK menjadi faktor utama.
Kata Kunci: CART; Decision Tree; Dropout; Lightgbm
Abstract− Graduation  accuracy  is  one  of  the  indicators  used  in  assessing  the  suitability  of  undergraduate  programs  as  a functional  unit  of  higher  education.  Knowing  the  factors  that  influence  student  graduation  time  helps  study  programs  and faculties make decisions to increase the number of students who graduate on time. The purpose of this research is to obtain an overview of the factors that influence students in the accuracy of completing the study time by using the Machine Learning algorithm, namely Decision Tree, which is expected to have high classification efficiency and good description so that it can increase the number of students graduating on time. The methods used to determine student dropout factors are Classification and  Regression  Tree  (CART)  and  LightGBM.  The  data  used  is  the  data  of  undergraduate  students  of  Universitas Muhammadiyah  Sumatera  Utara  in  2019.  The  quality  of  classification  can  be  read  from  the  accuracy,  sensitivity  and specification values. The result using CART is 95.1% with the most influencing factors are  GPA,  faculty, lecture time and predicate while Lightgbm is 83% with the most influencing factors are GPA, gender, lecture time and faculty. Decision tree can be used to determine student dropout factors because of its high accuracy with GPA being the main factor.
Keywords : CART; Decision Tree; Dropout; Lightgbm

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi data dan informasi memperlihatkan peningkatan yang lebih canggih, cepat dan efisien. Sehingga hal ini dapat mempermudah dalam menemukan informasi dan data dalam jumlah banyak. Data ini dapat diolah  sehingga  menghasilkan  suatu  pengetahuan  atau  informasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  atau memprediksi  sesuatu peristiwa  menggunakan data sebelumnya. Proses ini dapat diterapkan pada segala bidang ataupun aspek termasuk pada perguruan tinggi. Setiap tahunnya perguruan tinggi mengalami peningkatan jumlah mahasiswa,  dimana  hal  itu  menghasilkan  jumlah  data  dan informasi  yang  semakin  bertambah.  Mahasiswa  ikut serta dalam mengevaluasi keberhasilan suatu program studi di suatu universitas. Indikator penilaian yang diikuti oleh mahasiswa antara lain membandingkan jumlah pendaftar dan yang lulus seleksi, persentase mahasiswa yang mendaftar  ulang,  rata-rata  IPK  mahasiswa,  prestasi  akademik  dan  non  akademik  selama  perkuliahan  dan persentase kelulusan tepat waktu. (BAN PT, 2019) sehingga waktu penyelesaian tugas akhir menjadi salah satu mata kuliah yang harus diperhatikan perguruan tinggi sebagai unit pelaksana pendidikan.
Waktu  kelulusan  setiap  jenjang  pendidikan  berbeda  –  beda,  untuk  mahasiswa  program  S1  (Sarjana) diharapkan dapat lulus tepat waktu jika dapat menyelesaikan studi lebih sedikit atau empat tahun dan dianggap tidak  tepat  waktu  jika  menyelesaikan  studi  lebih  dari  empat  tahun.  Salah  satu  parameter  prestasi  dari  suatu perguruan tinggi adalah presentasi kelulusan mahasiswa yang lulus tepat sesuai dengan peraturan badan akreditasi nasional  perguruan  tinggi  nomor  3  tahun  2019.  Menurut  Santoso,  2021[1],  jumlah  mahasiswa  baru  semakin meningkat, namun tidak semua mahasiswa lulus tepat waktu sehingga terjadi kepadatan data dimana data masuk dan keluar tidak sinkron. Akibatnya, jumlah informasi dan informasi ilmiah dari semua fakultas dari semua yang masih terdaftar meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini menarik untuk dikaji guna meningkatkan kualitas lulusan di  masa  mendatang,  sekaligus  dapat  dijadikan  sebagai  ukuran  untuk  memprediksi  peningkatan  kegagalan universitas,  dalam  hal  ini  mahasiswa  yang  Drop  Out.  Algoritma  Machine  learning  dapat  digunakan  untuk menganalisis  karakteristik  mahasiswa  yang  cenderung  lulus  tepat  waktu  atau  tidak.  Algoritma  yang  dapat digunakan adalah Decision Tree.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
Pohon keputusan  membangun  model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini memecah kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya ke pohon keputusan terkait.  Dalam  penggunaan  beberapa  contoh  penelitian  menggunakan  decision  tree,  perhitungan  ini  dapat menghasilkan akurasi  yang sangat  seperti penelitian  sebelumnya  yang telah dilakukan oleh Efendi, 2023, yang mengemukakan penelitian dengan menggunakan metode simplex  telah menunjukkan efektivitas teknik simpleks dalam  membantu  perusahaan  pemasaran  menentukan  cara  pendistribusian  tujuan  penjualan  paket  data  internet guna  meningkatkan  pendapatan  usaha  memberi  pemasar  lebih  banyak  insentif  [2];  Slamet,  2020,  mencari klasifikasi algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi kinerja siswa dengan perbandingan KNN, SVM dan Decision Tree menyimpulkan bahwa masing-masing algoritma memiliki akurasi terbaik [3];
Selain  itu  Moreno-Vega,  2019  berpendapat  dalam  penelitiannya  bahwa  penggunaan  algoritma  “pohon keputusan”  sangat  diusulkan  untuk  membuat  model  memprediksi  jadwal  transshipment  yang  diusulkan  dalam pelabuhan  laut  yang  mempengaruhi  kepentingan  banyak  pihak  [4];  disisi  lain  Latifah,  R,  2019  berpendapat Algoritma  decision  tree  ini  menghasilkan  suatu  model  yang  dapat  memprediksi  kategori  data  dengan  cara mempelajari aturan penentuan kategori berdasarkan fitur-fitur yang dimiliki oleh data utnuk menghasilkan sebuah aplikasi  yang  dapat  menentukan  jadwal  kerja  karyawan  secara  otomatis  dengan  menginput  nilai  dari  fitur-fitur yang dibutuhkan. [5]; dan Zhang, D. 2023 berpendapat bahwa pohon keputusan kira-kira dapat menjelaskan proses pengambilan keputusan model C-MATGCN dan menyempurnakan beberapa keputusan [6].
Perbedaan penelitian terkait dengan penelitian ini adalah pada subjek penelitian dimana pada penelitian ini adalah mahasiswa sarjana pada Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara. Tujuan utama dari algoritma pohon keputusan adalah untuk membuat model pelatihan yang akan digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan  mempelajari  aturan  keputusan.  Aturan  ini  berasal  dari  data  pelatihan  yang  dimasukkan  sebelumnya. Keuntungan  dari  algoritma  ini  adalah  mudah  dipahami,  mudah  membuat  aturan,  tidak  mengandung hyperparameter  dan  model  pohon  keputusan  yang  kompleks  dapat  disederhanakan  secara  signifikan  dengan visualisasi nya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian yang dilakukan dibagi menjadi beberapa tahap yakni dengan melakukan pengumpulan data, implemetasi dengan melakukan Pre Processing, lalu Data Training  dan data Testing, Prodiksi, dan Evaluasi pada penelitian yang telah dilakukan.
Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan yang dibagi menjadi beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data hingga tahap evaluasi dalam penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335

## 2.1.1 Pengumpulan Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa, Jumlah mahasiswa keseluruhan pada tahun 2019 adalah 4.620 mahasiswa terdiri atas 8 fakultas jenjang strata satu. sampel data akademik mahasiswa yang terdiri atas Indek Prestasi mahasiswa tiap semester ganjil dan genap dan waktu kuliah mahasiswa. Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk menentukan faktor mahasiswa droput adalah  Classification and Regression Tree (CART) dan LightGBM. Pada penelitian ini dianalisa perbandingan hasil prediksi untuk kedua metode tersebut. Flowchart sistem dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1.3 Pre-Processing
Pengolahan data dapat menghadapi beberapa masalah, seperti keberadaan terlalu banyak atribut, nilai data yang tersebar dalam rentang yang sangat luas, dan adanya nilai yang hilang (missing value). Kondisi ini dianggap kurang ideal, dan oleh karena itu, diperlukan tahapan pre-processing pada data. Teknik pre-processing merupakan bagian dari eksplorasi data di mana data akan dipahami dan diubah sedemikian rupa sehingga siap untuk diproses lebih lanjut. Melalui teknik pre-processing, masalah-masalah yang muncul dalam data, seperti atribut yang berlebihan, nilai yang tersebar secara ekstrem, dan keberadaan missing value, dapat diperbaiki.

## 2.1.4 Data Training dan Data Testing
Kedua  komponen  tersebut  memiliki  peran  kunci  dalam  pengembangan  model  machine  learning.  Data  training digunakan untuk melatih model, memungkinkan model memahami pola dan fitur-fitur dalam data. Sementara itu, data testing digunakan untuk menguji performa model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, mengukur kemampuan  model  dalam  menggeneralisasi  dan  memberikan  prediksi  yang  akurat.  Proses  pelatihan  bertujuan untuk mengoptimalkan parameter model agar dapat menghasilkan prediksi yang baik pada data baru. Pentingnya representasi yang baik dari variasi situasi dalam data training memastikan bahwa model dapat menangani berbagai kondisi  di  dunia  nyata.  Pemilihan  pembagian  yang  benar  antara  data  training,  data  testing,  dan  mungkin  data validasi  sangat  penting.  Hal  ini  terutama  relevan  ketika  melakukan  penyetelan  parameter  model.  Pembagian dataset yang baik dan representatif membantu memastikan bahwa model machine learning dapat memberikan hasil yang  dapat  diandalkan  dan  akurat  ketika  diimplementasikan  pada  situasi  dunia  nyata.  Pada  penelitian  ini menggunakan data training 80 % dan data testing 20%.

## 2.1.5 LightGBM
Menurut Manzella, F. 2022, Machine learning dalam konteks pengambilan keputusan berbasis pohon (tree-based) [7]. LightGBM secara khusus dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja dari model pohon berdasarkan gradient boosting.   LightGBM telah  menjadi pilihan populer dalam kompetisi  machine learning dan digunakan secara  luas  dalam  berbagai  proyek  dan  aplikasi  yang  memerlukan  model  prediktif  yang  kuat  dan  efisien, Nakayama,  2021[8].  Dengan  kemampuannya  yang  menggabungkan  kinerja  tinggi  dan  skala  yang  besar, LightGBM adalah salah satu framework yang penting dalam toolbox data scientist dan engineer machine learning.

## 2.1.6 CART
CART adalah algoritma pengelompokan dan regresi berbasis pohon yang dikembangkan oleh Leo Breiman, dalam penelitian  Toyoda,  2023[9].  Selain  itu  menurut  Misshuari  2021,  Pohon  keputusan  dibangun  dengan  membagi dataset  menjadi  dua  bagian  secara  rekursif  berdasarkan  fitur-fitur  tertentu.  Setiap  node  dalam  pohon  mewakili keputusan berdasarkan suatu fitur, dan cabang-cabangnya merepresentasikan pilihan yang mungkin[10].
Gambar 2. Alur Decision Tree (Bahzad, 2021) [11]
Gambar  2  merupakan  pohon  simpul  keputusan  yang  mewakili  keputusan  berdasarkan  suatu  fitur, dan cabang-cabangnya menunjukan pilihan yang akan dihasilkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
Adapun penjelasan singkat tentang Classification and Regression Tree (CART):
1. Klasifikasi  (Classification)  dengan  CART:  Ketika  digunakan  untuk  klasifikasi,  CART  membangun  pohon keputusan yang digunakan untuk mengkategorikan data ke dalam kelas atau kategori yang berbeda. Pohon ini terdiri dari simpul (node) dan cabang (branch). Di setiap simpul, algoritma CART memilih atribut yang paling baik  untuk  memisahkan  data  berdasarkan  kriteria  tertentu,  seperti  Gini  impurity  atau  entropi,  sehingga menghasilkan  dua  atau  lebih  cabang  yang  sesuai  dengan  nilai  atribut  tersebut.  Proses  ini  berlanjut  hingga mencapai simpul daun, yang mewakili prediksi kelas akhir.
Gini(m) = 1 − ∑ p mk 2 K k=1 (1)
Dimana p mk adalah proporsi kelas k di simpul m
2. Regresi (Regression) dengan  CART: Ketika digunakan untuk regresi, CART  membangun pohon  keputusan yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  berkelanjutan  (angka)  sebagai  respons  terhadap  nilai-nilai  atribut. Pohon ini juga terdiri dari simpul dan cabang, tetapi perbedaannya adalah bahwa di setiap simpul, algoritma CART  mencari  atribut  yang  meminimalkan  variabilitas  (misalnya,  berdasarkan  rata-rata  kuadrat  error).  Ini menghasilkan pemisahan data yang terbaik untuk prediksi nilai regresi.
Varians(m) = 1 N ∑ (y i − y̅) 2 N i=1 (2)
Dimana yi adalah nilai target dari sampel ke-i dan y̅ adalah rata rata nilai target disimpul m. 3. Pruning (Pemangkasan): Salah satu aspek penting dari algoritma CART adalah teknik pemangkasan (pruning) yang  digunakan  untuk  mencegah  overfitting.  Overfitting  terjadi  ketika  model  pohon  terlalu  kompleks  dan cocok  dengan  data  pelatihan  dengan  sangat  baik  tetapi  tidak  umum.  Pruning  membantu  menyederhanakan pohon dengan menghapus cabang-cabang yang tidak signifikan.
Sementara LightGBM adalah implementasi boosting yang sangat efisien dan cepat, CART adalah algoritma pohon keputusan yang bisa digunakan sendiri atau sebagai komponen dalam metode ensemble, seperti Random Forest atau Gradient Boosting, Ahmad, 2020  [12]. Diperkuat oleh Achmad, 2019, Keduanya  memiliki aplikasi yang luas dalam tugas klasifikasi dan regresi pada machine learning [13].

## 2.1.7 Evaluasi
Evaluasi sistem menggunakan akurasi umumnya digunakan dalam konteks klasifikasi, di mana sistem mencoba untuk memprediksi kelas atau label tertentu untuk suatu input. Akurasi merupakan ukuran kesesuaian antara hasil prediksi dengan nilai sebenarnya. Berikut adalah rumus untuk menghitung akurasi:
Akurasi = jumlah Prediksi Benar total Jumlah Data
(3)
Dimana  jumlah  prediksi  benar  adalah  jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh  sistem  dan  total jumlah data adalah total jumlah data yang dievaluasi. Rumus ini memberikan presentase dari sejauh mana sistem mampu memprediksi dengan benar pada data set tertentu. Meskipun akurasi adalah metrik yang sederhana dan umum digunakan. Untuk evaluasi yang lebih komprehensif, terutama pada dataset yang tidak seimbang, seringkalli digunakan  metrik  lain  seperti  presisi,  recall,  F1-score,  dan  area  dibawah  kurva  ROC  (AUC-ROC).  Kesesuain penggunaan metrik evaluasi harus disesuaikan dengan karakteristik spesifik dari tugas klasifikasi dan tujuan bisnis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Hasil  dari  pelaksanaan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  melakukan  pengumpulan  data  mahasiswa  di Universitas Muhammadiyah  Sumatera Utara dan  melakukan penginputan data untuk  metode  Classification and Regression  Tree  menggunakan  software  SPSS  dan  metode  Light  Gradient  Boosting  Machine  menggunakan Phyton. Terdapat variable independen dan variable dependen berupa data mahasiswa, tingkat kelulusan mahasiswa dan faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa dropout yang diperoleh dari sebaran kuesioner mahasiswa tahun 2019.
Dalam pengolahan data dilakukan pembagian data menjadi Data Training dan Testing. Pada penelitian akan digunakan 80% Data Training dan 20% Data Testing untuk memperoleh hasil nilai akurasi tertinggi dari metode yang  digunakan  dilakukan  dua  analisis  yang  berbeda  yang  pertama,  melakukan  analisis  menggunakan  metode Classification and Regression Tree dengan menggunakan SPSS dengan proses sebegai berikut :
a. Proses  pemecahan  simpul  dengan  nilai  improvement  dari  nilai  Index  Gini  tertinggi  sebagai  kriteria  dalam memilih variabel yang digunakan untuk memecah sebuah simpul.
b. Pelabelan kelas adalah proses pengidentifikasian tiap simpul – simpul pada suatu kelas tertentu.
c. Proses penghentian pohon keputusan akan berhenti apabila sudah tidak dimungkinkan lagi dilakukan proses pemecahan. Proses pemecahan akan berhenti apabila hanya tersisa satu objek saja yang ada di dalam simpul

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
terakhir  atau  semua  objek  yang  berada  di  dalam  sebuah  simpul  merupakan  anggota  kelas  yang  sama (homogen).
d. Menginterpretasikan pohon klasifikasi.
Dan  selanjutnya  melakukan  analisis  menggunakan  metode  Light  Gradient  Boosting  Machine  dengan menggunakan Phyton dengan proses sebagai berikut : a. Inisialisasi learner yang lemah atau F_0 (x)
b. Menghitung M kali secara berulang-ulang dan akan menghasilkan M weak learner. Dengan cara menghitung pseudo  residual  untuk  mencari  perbedaan  antara  nilai  yang  diamati  dan  nilai  yang  diprediksi  menghasilkan residual.
c. Mencocokkan  dengan  weak  learner  untuk  menggabungkan  weak  learner  awal  dan  prediksi  pseudo  residual agar menjadi strong learner.
d. Memperbarui prediksi model.
e. Menginterpretasikan pohon keputusan.
Dan langkah selanjutnya menghitung uji ketepatan klasifikasi dengan menggunakan data testing pada kedua metode yang telah dilakukan serta membandingkan hasil pohon keputusan dan akurasi dari metode Classification and Regression Tree dan Light Gradient Boosting Machine.

## 3.2 CART
Analisis yang dilakukan terhadap data siswa tahun 2019 menggunakan klasifikasi CART menghasilkan 27 node yang meliputi 1 node induk, 11 node internal, dan 13 node terminal. Variabel independen yang termasuk dalam pohon klasifikasi dan diurutkan berdasarkan peningkatannya adalah umur, jenis kelamin, dan jumlah tanggungan dengan kedalaman pohon 5.
Gambar 3 . Pohon Keputusan CART
Gambar  3  merupakan  hasil  dari  pohon  keputusan  yang  telah  diurutkan  dengan  metode  CART,  dalam analisis faktor Drop Out Mahasiswa. Berdasarkan pohon klasifikasi yang sudah terbentuk menggunakan metode CART, pemilah dengan nilai improvement tertinggi digunakan sebagai pemilah awal pohon klasifikasi.
1. Dapat  dijelaskan  bahwa  pemilah  awal  pada  simpul  induk  (node  0)  adalah  IPK  dengan  nilai  improvement sebesar  0,009  yaitu  mahasiswa  yang  memiliki  IPK  lebih  dari  atau  sama  dengan  365,5  pada  node  1  dan mahasiswa yang memiliki IPK kurang dari 365,5 pada node 2.
2. Selanjutnya pada node 1 menghasilkan pemilah berdasarkan fakultas dengan nilai improvement sebesar 0,001 yaitu mahasiswa fakultas FAI, FISIPOL dan FEB pada node 3 dan mahasiswa FKIP, FP, FH , FT dan FIK-TI pada node 4.
3. Pada  node 2  menghasilkan  pemilah  berdasarkan  fakultas  dengan  nilai  improvement  0,014  yaitu  mahasiswa FISIPOL pada node 5 dan mahasiswa FAI, FKIP, FP, FH, FEB, FT, dan FIK-TI pada node 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
4. Pada node 3 menghasilkan pemilah berdasarkan IPK dengan nilai improvement 0,001 yaitu mahasiswa yang memiliki IPK lebih dari atau sama dengan 351,5 pada node 7 dan mahasiswa yang memiliki nilai IPK kurang dari 351,5 pada node 8.
5. Pada node 5 menghasilkan pemilah berdasarkan IPK dengan nilai improvement 0,000 yaitu mahasiswa yang memiliki IPK lebih dari atau sama dengan 372,5 pada node 9 dan mahasiswa yang memiliki IPK kurang dari 372,5 pada node 10.
6. Pada  node 6  menghasilkan  pemilah  berdasarkan  fakultas  dengan  nilai  improvement  0,003  yaitu  mahasiswa FAI pada node 11 dan mahasiswa FKIP, FP,FEB, FH, FT dan FIK-TI pada node 12.
7. Pada  node 7  menghasilkan  pemilah  berdasarkan  fakultas  dengan  nilai  improvement  0,000  yaitu  mahasiswa FAI dan FISIPOL pada node 13 dan mahasiswa FEB pada node 14.
8. Pada node 8 menghasilkan pemilah berdasarkan waktu kuliah dengan nilai improvement sebesar 0,001 yaitu waktu kuliah siang pada node 15 dan waktu kuliah pagi dan malam pada node 16.
9. Pada node 11 menghasilkan pemilah berdasarkan IPK dengan nilai improvement sebesar 0,000 yaitu IPK lebih dari atau sama dengan 385,5 pada node 17 dan IPK kurang dari 385,5 pada node 18.
10. Pada node 14 menghasilkan pemilah berdasarkan waktu kuliah dengan nilai improvement sebesar 0,000 yaitu waktu kuliah pagi pada node 19 dan waktu kuliah siang dan malam pada node 20.
11. Pada  node  15  menghasilkan  pemilah  berdasarkan  IPK  dengan  nilai  improvement  sebensar  0,003  yaitu  IPK dengan nilai lebih dari atau sama dengan 362,5 pada node 21 dan IPK kurang dari 362,5 pada node 22.
12. Pada node 16 menghasilkan pemilah berdasarkan waktu kuliah dengan nilai improvement 0,000 yaitu waktu kuliah pagi pada node 23 dan waktu kuliah malam dan siang pada node 24.
13. Pada  node  17  menghasilkan  pemilah  berdasarkan  predikat  dengan  nilai  improvement  sebesar  0,000  yaitu Cumlaude pada node 25 dan tidak cumlaude pada node 26.
Tingkat  kesalahan  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  pohon  klasifikasi  adalah  sebesar  4,9%,  hal  ini  sejalan dengan tingginya akurasi prediksi hasil klasifikasi pada classifier. Dapat dijelaskan bahwa rata-rata nilai akurasi prediksi hasil prediksi menggunakan pohon klasifikasi CART terlatih adalah sebesar 95,1%. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi prediksi pohon klasifikasi CART untuk data siswa tahun 2019 tergolong tinggi.
Tabel 1. Tabel Classification Classification Sample Observed Predicted BELUM LULUS  LULUS  Percent Correct Training  BELUM LULUS 2175 0 100.0% LULUS 132 0 0.0% Overall Percentage 100.0% 0.0% 94.3% Test BELUM LULUS 2156 0 100.0% LULUS 148 0 0.0% Overall Percentage 100.0% 0.0% 93.6% Growing Method: CHAID
Dependent Variable: STATUS_AKTIF
Tabel 1 merupakan Tabel Classification dari data mining yang membantu pengelompokan data kelulusan mahasiswa, yang menunjukan jumlah mahasiswa yang belum lulus dan lulus serta persentase kelulusan.

## 3.3 Light GBM
Analisis yang dilakukan terhadap data siswa tahun 2019 menggunakan LightGBM menghasilkan visualisasi yang memperlihatkan seberapa pentingnya setiap fitur dalam model. Seperti dijelaskan pada Gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
Gambar 4 merupakan nilai importances dari faktor yang mempengaruhi Drop out mahasiswa, dapat dilihat IPK merupakan nilai terbanyak dari yang mempengaruhi faktor Drop Out Mahasiswa.  Dengan melihat plot ini, dapat mengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki pengaruh paling besar dalam membuat prediksi status mahasiswa. Grafik diatas memberikan gambaran tentang seberapa besar pengaruh IPK dalam model.
Tabel 2. Fitur dan Percentage Fitur Percentage IPK 58,900 JENIS KELAMIN (PEREMPUAN) 7,800 WAKTU KULIAH (PAGI) 6,500 FAKULTAS (FEB) 4,800 FAKULTAS (FKIP) 4,200 FAKULTAS (FP) 4,133 FAKULTAS (FISIPOL) 3,566 WAKTU KULIAH (SIANG) 3,500 FAKULTAS (FH) 2,266 FAKULTAS (FT) 1,933 PREDIKAT ( TIDAK CUMLAUDE) 1,700 FAKULTAS (FIK-TI) 0,700
Tabel  2  menunjukkan  persentase  tingkat  kepentingan  (importance)  dari  beberapa  fitur  dalam  model. Persentase  tingkat  kepentingan  ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  besar  pengaruh  setiap  fitur  dalam model. Berikut adalah interpretasi persentase tingkat kepentingan untuk beberapa fitur:
1. IPK:  Fitur  "IPK"  memiliki  persentase  tingkat  kepentingan  sekitar  58.9%.  Ini  menunjukkan  bahwa  sekitar 58.9% dari pengaruh dalam membuat prediksi status mahasiswa berasal dari fitur "IPK".
2. JENIS_KELAMIN_Perempuan:  Fitur  "JENIS_KELAMIN_Perempuan"  memiliki  persentase  tingkat kepentingan  sekitar  7.8%.  Ini  menunjukkan  bahwa  jenis  kelamin  "Perempuan"  menyumbang  sekitar  7.8% pengaruh dalam prediksi.
3. WAKTU_KULIAH_Pagi: Fitur "WAKTU_KULIAH_Pagi" memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 6.5%. Ini menunjukkan bahwa waktu kuliah "Pagi" menyumbang sekitar 6.5% pengaruh dalam prediksi.
4. FAKULTAS_FEB:  Fitur  "FAKULTAS_FEB"  (Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis)  memiliki  persentase  tingkat kepentingan sekitar 4.8%.
5. FAKULTAS_FKIP:  Fitur  "FAKULTAS_FKIP"  (Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan)  memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 4.2%.
6. FAKULTAS_FP:  Fitur  "FAKULTAS_FP"  (Fakultas  Pertanian)  memiliki  persentase  tingkat  kepentingan sekitar 4.133%.
7. FAKULTAS_FISIPOL:  Fitur  "FAKULTAS_FISIPOL"  (Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik)  memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 3.5667%.
8. WAKTU_KULIAH_Siang:  Fitur  "WAKTU_KULIAH_Siang"  memiliki  persentase  tingkat  kepentingan sekitar 3.5%.
9. FAKULTAS_FH: Fitur "FAKULTAS_FH" (Fakultas Hukum) memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 2.2667%.
10. FAKULTAS_FT: Fitur "FAKULTAS_FT" (Fakultas Teknik) memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 1.9333%.
11. PREDIKAT_Tidak Cumlaude: Fitur "PREDIKAT_Tidak Cumlaude" memiliki persentase tingkat kepentingan sekitar 1.7%.
Dengan melihat persentase tingkat kepentingan ini, Kita dapat mengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki kontribusi signifikan dalam model. Fitur "IPK" jelas menjadi yang paling penting dengan persentase yang tinggi, dan fitur-fitur lainnya juga memberikan kontribusi dalam membuat prediksi status mahasiswa dropout.
Hasil  evaluasi  model  pada  data  pengujian  adalah  Akurasi  model  adalah  sekitar  83%.  Ini  menunjukkan bahwa  sekitar  83%  dari  semua  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model  benar,  Presisi  untuk  kelas  "Lulus"  adalah sekitar 27%. Ini mengukur sejauh mana prediksi "Lulus" yang dibuat oleh model adalah benar. Meskipun akurasi tinggi,  presisi  yang  rendah  menunjukkan  bahwa  banyak  prediksi  "Lulus"  mungkin  salah,  Recall  untuk  kelas "Lulus"  adalah  sekitar  76%.  Ini  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengidentifikasi  semua  kasus  yang sebenarnya  "Lulus"  dari  keseluruhan  data  yang  sebenarnya  "Lulus".  Recall  yang  cukup  tinggi  menunjukkan kemampuan  model  dalam  mendeteksi  mahasiswa  yang  benar-benar  lulus  dan  Spesifikitas  (Specificity): Spesifikitas  adalah  sekitar  84%.  Ini  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengidentifikasi  semua  kasus  yang sebenarnya "Belum Lulus" dari keseluruhan data yang sebenarnya "Belum Lulus". Dengan demikian, meskipun akurasi model cukup tinggi, perlu diperhatikan bahwa nilai presisi yang rendah dapat menjadi perhatian terutama jika kesalahan prediksi "Lulus" memiliki dampak yang signifikan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
Gambar 5. Classification Accuracy LIGHTGBM
Gambar 5 merupakan visualisasi tingkat akurasi model dalam mengklasifikasikan data, yang menunjukan klasifikasi faktor drop out mahasiswa. Dengan tujuan sebagai bagian dari validasi model untuk memastikan bahwa model telah diuji dengan benar, menghindari overfitting atau underfitting. Dari hasil penelitian  yang dilakukan diperoleh  faktor  penentu  kelulusan  mahasiswa  dalam  hal  ini  dropout  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi menggunakan  metode  Classification  and  Regression  Tree  dan  Light  Gradient  Boosting  Machine  antara  lain sebagai berikut :
1. Faktor Internal
Faktor internal meruapakan faktor yang terindikasi berasal dari mahasiswa itu sendiri antara lain seperti Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  tidak  memenuhi  syarat  kelulusan,  ketepatan  pengerjaan  tugas  akhir,  serta motivasi mahasiswa dalam menyelesaikan perkuliahan.
2. Faktor Eksternal
Selain faktor yang timbul dari mahasiswa terdapat faktor yang timbul dari ekternal mahasiswa diantara lain seperti kualitas staf pengajar yang mendukung, materi pembelajaran yang sesuai, proses belajar yang tertata dengan baik, sarana penunjang pendidikan, lingkungan, serta faktor keluarga.
Faktor-faktor inilah yang timbul dan memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi dalam mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.

## 4. KESIMPULAN
Analisis  yang  dilakukan  terhadap  data  mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah  Sumatera  Utara  menggunakan klasifikasi CART menghasilkan 27 node yang terdiri dari 1 node utama, 11 node dalam, dan 13 node terminal. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  mahasiswa  tidak  lulus  tepat  waktu  yang  mengakibatkan  mahasiswa  dropout berdasarkan  pohon  klasifikasi  CART  adalah  IPK,  Fakultas,  Waktu  Perkuliahan  dan  Predikat  yang  diurutkan berdasarkan  besarnya  nilai  perbaikan  yang  berasal  dari  nilai.  Sedangkan  pada  LightGBM,  faktor  yang mempengaruhi  adalah  IPK,  Jenis  Kelamin,  Waktu  Perkuliahan  dan  Fakultas  yang  diurutkan  berdasarkan  nilai perbaikan. Namun, metode CART memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi yaitu 95,1% dibandingkan dengan metode LightGBM yaitu 83%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara yang telah membantu mewujudkan penelitian ini. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada pihak  Universitas  Muhammadiyah  Sumatera  Utara  atas  kesempatan  yang  telah  diberikan  sehingga  mampu menyelesaikan penelitian berikut.

## REFERENCES
[1] H.  Abijono,  P.  Santoso,  and  N.  L.  Anggreini,  “Algoritma  Supervised  Learning  Dan  Unsupervised  Learning  Dalam Pengolahan Data,” J. Teknol. Terap. G-Tech, vol. 4, no. 2, pp. 315–318, 2021, doi: 10.33379/gtech.v4i2.635.
[2] M. Azhari, S. Efendi, P. Purwanto, and H. Maulana, “Applying the simplex method to optimize employee distribution to increase  sales  internet  data  package,”  Indones.  J.  Educ.  Math.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  143–148,  2023,  doi: https://doi.org/10.30596/ijems.v4i3.15151.
[3] S. Wiyono, D. S. Wibowo, M. F. Hidayatullah, and D. Dairoh, “Comparative Study of KNN, SVM and Decision Tree Algorithm  for  Student’s  Performance  Prediction,”  Int.  J.  Comput.  Sci.  Appl.  Math.,  vol.  6,  no.  2,  p.  50,  2020,  doi: 10.12962/j24775401.v6i2.4360.
[4] R. M. Aguilar-Chinea, I. C. Rodriguez, C. Expósito, B. Melian-Batista, and J. M. Moreno-Vega, “Using a decision tree algorithm to predict the robustness of a transshipment schedule,” Procedia Comput. Sci., vol. 149, pp. 529–536, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.01.172.
[5] R. Latifah, E. S. Wulandari, and P. E. Kreshna, “Model Decision Tree untuk Prediksi Jadwal Kerja menggunakan Scikit- Learn,” Semin. Nas. Sains dan Teknol., vol. 16, pp. 1–6, 2019.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7335
[6] D.  Zhang  et  al.,  “An  Interpretable  Station  Delay  Prediction Model  Based  on  Graph  Community  Neural  Network  and Time-Series  Fuzzy  Decision  Tree,”  IEEE  Trans.  Fuzzy  Syst.,  vol.  31,  no.  2,  pp.  421–433,  2023,  doi: 10.1109/TFUZZ.2022.3181453.
[7] F.  Manzella,  G.  Pagliarini,  G.  Sciavicco,  and  I.  E.  Stan,  “The  voice  of  COVID-19:  Breath  and  cough  recording classification  with temporal  decision  trees  and  random  forests,”  Artif.  Intell.  Med.,  vol.  137, no. December  2022,  p. 102486, 2023, doi: 10.1016/j.artmed.2022.102486.
[8] J. Y. Nakayama, J. Ho, E. Cartwright, R. Simpson, and V. S. Hertzberg, “Predictors of progression through the cascade of care to a cure for hepatitis C patients using decision trees and random forests,”  Comput. Biol. Med., vol. 134, no. April, p. 104461, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104461.
[9] H. Toyoda, H., Terai, H., Yamada, K., Kato, M., Suzuki, A., Takahashi, S., ... & Nakamura, “decision tree analysis to predict clinical outcome of minimally invasive lumbar decompression surgery for lumbar spinal stenosis with and without coexisting spondylolisthesis and scoliosis.,” Spine J., pp. 23(7), 973-981., 2023.
[10]  I. W. Misshuari, R. Herdiana, F. Farikhin, T. Afrizal, and J. Saputra, “Factors that affect customer credit payments during Covid 19 pandemic: An application of Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) and Classification and Regression Tree (CART),” Ind. Eng. Oper. Manag. Singapore, pp. 5083–5091, 2021.
[11]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[12]  R. Ahmad, S. A. Po, and R. . Ageng, “Pemanfaatan machine learning dalam berbagai bidang: Review paper,” Indones. J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[13]  F. Dwi Meliani Achmad, Budanis, Slamat, “Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode  Decision  Tree,”  J.  IPTEK,  vol.  16,  no.  1,  pp.  18–23,  2019,  [Online].  Available:  http://jurnal.itats.ac.id/wp- content/uploads/2013/06/3.-BUDANIS-FINAL-hal-17-23.pdf