## ANALISIS PREDIKSI TINGKAT KEBERHASILAN STUDI DI PERGURUAN TINGGI BERDASARKAN PRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ITERATIVE DICHOTOMIZER 3(ID3)
(STUDI KASUS: FTI UKSW)
Andi Kristanto Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Satya Wacana Email: andi.kris28@gmail.com
Eko Sediyono Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Email: ekosed1@yahoo.com

## ABSTRAK
Prestasi akademis merupakan hasil dari proses pembelajaran yang dilakukan selama semester- semester yang telah  berlangsung,  yang  diukur  dari  nilai  dan  indeks  prestasi  kumulatif.  Dimana  FTI-UKSW  memiliki  jumlah mahasiswa  yang  banyak  sehingga  perlu  untuk  melihat  prestasi  mahasiswanya.  Dengan  melakukan  prediksi keberhasilan studi dapat dilihat tingkat mahasiswa yang berprestasi dan faktor-faktor yang dapat menjadi indikator dalam penentuan keberhasilan studi tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data yang diterima  dari  Biro  Administrasi  dan Registrasi Akademik  (BARA),  yaitu  data  admisi/rapot  SLTA,  dan  data mahasiswa aktif yaitu mahasiswa yang berstatus kuliah. Dengan menggunakan spreadsheet sebagai alat bantu untuk melakukan pengolahan data yang  menerapkan rumusan  metode ID3.  Dengan menggunakan  metode ID3  dapat membantu membuat suatu keputusan yang berbentuk diagram pohon keputusan yang melalui indikator-indikator, dan  persentase dari  masing-masing indikator.  Hasil  dari  penelitian analisis  ini  nantinya dapat digunakan  untuk mengetahui dari ketiga indikator,  mana yang  menjadi komponen utama dalam  menentukan apakah  mahasiswa tersebut berprestasi.
Kata kunci: prestasi; keberhasilan studi; data admisi; data mahasiswa aktif; ID3; spreadsheet .

## ABSTRACT
Academic achievement is the result of the learning process undertaken during the semesters that have taken place, which is measured by the cumulative grades and grades. Where the FTI-SWCU has a large number of students so it is necessary to see student achievements. By predicting the success of the study can be seen the level of students who excel and the factors that can be indicators in determining the success of the study. The data used in this study uses data received from the Administrative Bureau and Academic Registration (BARA), namely data admissions / high school report cards, and active student data, namely students with college status. By using spreadsheets as a tool to do data processing that applies the ID3 method formula. Using the ID3 method can help make a decision in the form of a decision tree through indicators, and the percentage of each indicator. The results of this analysis study can later be used to find out  from  the  three  indicators,  which  are  the  main  components  in  determining  whether  the  student  is performing.
Keywords: achievement; the success of the study; data procedures; data of active students; spreadsheet; ID3.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  proses  pembelajaran,  mahasiswa  merupakan  komponen  yang  terpenting  didalam  maupun diluar  kelas.  Dimana  dengan  melihat  nilai  indeks  prestasi  mereka,  dapat  digunakan  untuk  penentuan prestasi [1]. Dengan demikian faktor utama dalam menentukan prestasi dapat dilihat dari bermacam-macam faktor, baik dari nilai IPK, kegiatan yang diikuti selama masa studi, keaktifan, dll.
Indeks  Prestasi  merupakan  hasil  pembelajaran  mahasiswa  dalam  tiap-tiap  semester,  untuk  melihat hasil dalam pembelajaran [2]. Sehingga dalam proses pembelajaran, IP penting dalam membantu proses pembelajaran dan penentuan prestasi.
Keberhasilan studi dalam masa-masa perkuliahan dapat dilihat dari perkembangan prestasi pada tiap mahasiswa, baik dengan melihat hasil studi dari tiap-tiap semester yang sudah ditempuh, baik dari Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), dan keaktifan mahasiswa dalam proses pembelajaran dikelas. Pada saat ini muncul permasalahan yang berkaitan dengan keberhasilan studi khususnya di Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Kristen  Satya  Wacana.  Dengan  banyaknya  lowongan  pekerjaan  pada perusahaan-perusahaan di-indonesia sendiri, membuat banyak mahasiswa yang berusaha serta berlomba- lomba  untuk  mendapatkan  pekerjaan  pada  perusahaan  tersebut,  yang  sesuai  dengan  bidang  minat  atau keahlian  mereka.  Persaingan  dalam  mendapatkan  tempat  pekerjaan  sendiri  membuat  penelitian  ini dikembangkan, dengan tujuan untuk mengetahui persentase keberhasilan studi mahasiswa dari indikator- indikator yang digunakan dalam penelitian di Fakultas Teknologi Infomasi.
Dalam penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Kecepatan Studi Mahasiswa Menggunakan Metode ID3” yang diteliti oleh Ronny Ardi Giovani, Paulus Mudjihartono dan Pranowo. Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk menganalisis dan mengolah data dalam menentukan kecepatan tingkat studi mahasiswa dalam menempuh proses perkuliahan, dan dimana sistem ini mampu digunakan untuk menampung semua data yang telah ada dan dapat digunakan dalam proses penentuan kecepatan studi mahasiswa [2].
Algoritma ID3 ( Iterative Dichotomizer 3 ) adalah algoritma yang digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan  yang  berbentuk  sebuah  pohon  keputusan.  Dengan  menggunakan  algoritma  ID3  dibentuklah sebuah pohon keputusan untuk menentukan persentase keberhasilan studi mahasiswa di Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana dengan menggunakan data mining yang berisi hasil dari nilai rapot  SMA  dan  hasil  dari  proses  pembelajaran  mahasiswa  dan  mahasiswi  selama  masa  studi  atau perkuliahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam metodologi penelitian merupakan hal terpenting dalam melakukan proses penelitian, karena dengan adanya metodologi penelitian tersebut dapat membantu melihat proses atau langkah-langkah yang akan dilakukan dalam melakukan pekerjaan dalam penelitian [4].
ID3 adalah metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan dengan membentuk pohon keputusan yang digunakan untuk menentukan atau memprediksi pada suatu penelitian. Pada metode ini menggunakan konsep dari entropy informasi . Secara ringkas, langkah kerja Algoritma ID3 dapat digambarkan sebagai berikut:
Penghitungan Information Gain dari setiap atribut dengan menggunakan :
(1)
(2)
Dimana  dengan  menggunakan  konsep entropy  informasi ini  dapat  membantu  dalam  proses perhitungan atau pengolahan data yang telah dibuat ke dalam kategori masing-masing.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  software  RapidMiner  yang  nantinya  akan  diterapkan  dengan menggunakan module metode ID3 yang digunakan untuk membuat sebuah pohon keputusan yang berguna dalam membantu menentukan apakah mahasiswa tersebut proses bagaimana dalam menentukan prestasi berdasarkan faktor-faktor atau indikator-indikator permasalahan dari penelitian pada kasus ini. Algoritma pada metode ini menggunakan konsep dari entropi informasi.
Adapun pada penelitian ini data yang diperoleh adalah data kuantitatif . Data kuantitatif adalah data yang didapat berbentuk dari tempat penelitian baik dengan cara wawancara, dengan angket atau data excel yang berupa angka. Adapun tahapan atau langkah – langkah ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Dalam Penelitian
Dimana pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Tahap pengumpulan data merupakan tahap dimana dalam penelitian ini melakukan pengumpulan data dengan cara meminta data ke tempat penelitian, dimana pada penelitian ini tempat yang dituju yaitu Bagian Administrasi Registrasi Akademik (BARA), Bagian Nilai dan Ijazah. Dimana pada bagian nilai dan ijazah memberikan data yang berupa data mahasiswa yang masih dalam proses studi, serta data mahasiswa yang sudah lulus.
b. Tahap  reduksi  data  merupakan  proses  pemilahan  data  dan  melakukan  pengambilan  untuk digunakan sample dalam penelitian.
c. Tahap penyajian data merupakan tahapan penyajian setelah proses pemilahan dan pengambilan data sample dan data uji telah selesai.
d. Tahap penarikan kesimpulan merupakan tahap akhir yang dilakukan dalam proses menganalisa data, yang dimana data yang sudah diolah dapat disimpulkan sesuai dengan penelitian.
Pada tahapan awal penganalisisan keberhasilan studi ini sendiri dapat dilakukan dengan melakukan pengambilan  data  dengan  cara  permintaan  data  langsung  ke  Bagian Administrasi  Registrasi  Akademik (BARA), bagian nilai dan ijazah. Adapun data yang diperoleh untuk penganalisisan ini merupakan data yang berupa angka yang sudah diklasifikasikan, baik nilai rapot setelah lulus SMA atau SMK, dan juga hasil  nilai  keseluruhan  selama  studi  atau  yang  dikenal  dengan  nama Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK). Sehingga data yang digunakan dalam penganalisisan ini adalah data nilai rapot dan data IPK pada tiap-tiap mahasiswa.
Setelah proses tahapan pengumpulan data  selesai maka dilanjutkan dengan proses pengelompokan data yang dimana data tersebut dikelompokan berdasarkan keperluan dalam penganalisisan tersebut.
Dengan menggunakan metode iterative dichotomizer (ID3) ini, data yang sudah dikelompokan dapat mulai  diolah  dengan  menggunakan  perhitungan information  gain dan entropy serta  menggunakan spreedsheet untuk mengolah data dengan menerapkan perhitungan information gain dan entropy. Adapun setelah proses pada tahap perhitungan selesai dapat di eksekusi dengan menggunakan software RapidMiner dengan  menggunkan module ID3  yang  dapat  menghasilkan  sebuah  keputusan  dalam  menentukan keberhasilan studi ini, dengan berbentuk sebuah pohon keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hasil dan pembahasan pada penelitian ini, data mahasiswa yang diambil dari BARA, Bag. Nilai dan Ijazah adalah data admisi, data mahasiswa aktif, dan data lulusan yang akan diolah untuk membantu penelitian  selanjutnya.  Dengan  menggunakan spreedsheet dan  dengan  menggunakan    metode Iterative Dichotomizer 3 atau ID3 . Data yang sudah diklasifikasikan dapat dibentuk ke dalam tabel dataset . Adapun sebagian sampel data nilai rapot yang diterima dari BARA sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel data sampel nilai rapot Nilai Rapor Ing_1  Ing_2  Ing_4  Ing_5  Mat_1  Mat_2  Mat_4  Mat_5 84 81 84 78 84 82 71 68 58 59 70 73 61 65 48 70 63 63 62 65 62 63 68 72 86 89 84 70 67 72 70 64 63 65 69 66 64 62 77 65 85 90 86 90 72 74 62
68
75
72 74 70 53
56 58 66
Nilai Rapor Ing_1  Ing_2  Ing_4  Ing_5  Mat_1  Mat_2  Mat_4  Mat_5 63 66 63 69 66 64 59 62 74 81 71 82 65 71 73 71 70 80 70 73 70 70 75 85 73 76 78 78 65 65 70 75 73 81 76 76 62 54 73 75 70 71 73 73 65 65 65 67 71 74 69 65 67 62 62 65 70 70 65 65 60 72 61 61 76 65 71 70 67 71 67 71 60 60 60 67 50 74 69 75 60 60 60 70 80 74 67 73
Pada  tabel  1  merupakan  tabel  data  sampel  nilai  rapot  yang  diterima  dari  bagian  BARA,  dimana nantinya data yang akan digunakan berjumlah 100 data. Adapun data mahasiswa Lulus yang diterima dari bagian nilai dan ijazah sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel sampel data lulusan Tgl.Lulus Pria/Wanita  SKS AK IPK 7-Apr-17 Pria 145 427 2.94 7-Apr-17 Pria 146 462 3.16 7-Apr-17 Pria 144  451.5 3.13 7-Apr-17 Pria 144  450.5 3.12 7-Apr-17 Pria 145  501.5 3.45 7-Apr-17 Pria 146  478.5 3.27 7-Apr-17 Pria 148 542 3.66 7-Apr-17 Pria 144  459.0 3.18 7-Apr-17 Pria 146 568 3.89 7-Apr-17 Wanita 146  571.5 3.91 7-Apr-17 Wanita 155 533 3.43 7-Apr-17 Wanita 145 554 3.82 7-Apr-17 Pria 144 529 3.67 7-Apr-17 Pria 144 524 3.63 7-Apr-17 Pria 149  560.5 3.76 7-Apr-17 Pria 146 520 3.56 7-Apr-17 Pria 144  475.5 3.30 7-Apr-17 Pria 146 484 3.31 8 Mei 2017 Pria 144 469 3.25 8 Mei 2017 Pria 146 483 3.30 8 Mei 2017 Pria 146  432.5 2.96 8 Mei 2017 Pria 147  497.5 3.38 8 Mei 2017 Pria 147 540 3.67 8 Mei 2017 Wanita 147 499 3.39 8 Mei 2017 Pria 146  449.5 3.07 8 Mei 2017 Pria 147 495 3.36 8 Mei 2017 Pria 147  516.5 3.51 8 Mei 2017 Pria 147 522 3.55 8 Mei 2017 Pria 146  472.5 3.23 8 Mei 2017 Pria 144  521.5 3.62 8 Mei 2017 Wanita 147  550.5 3.74 8 Mei 2017 Pria 146  537.5 3.68 5 Juni 2017 Pria 144 491 3.40
Tabel 2 merupakan sampel data yang diterima dari bagian nilai dan ijazah, serta data yang diberikan dari tahun 2010 – 2017.

## Tabel 3. Tabel perhitungan manual dataset mahasiswa dari A-CV
Nama Rapot IPK Status Prestasi A Bagus Sedang Lulus Ya B Cukup Sedang Lulus Ya C Cukup Tinggi Lulus Ya D Bagus Tinggi Lulus Ya E Cukup Tinggi Lulus Ya F Bagus Tinggi Lulus Ya G Cukup Tinggi Lulus Ya H Cukup Tinggi Lulus Ya I Bagus Tinggi Lulus Ya J Bagus Tinggi Lulus Ya … … … … … CT Bagus Tinggi Lulus Ya CU Bagus Tinggi Belum Ya CV Kurang Sedang Belum Tidak Keterangan :
Data Latih Data Uji
Penjelasan  pada  masing-masing  tabel,  pada  tabel  berwarna  kuning  adalah  merupakan  data  latih, dimana data latih memiliki total data berjumlah 97 data. Tabel berwana hijau adalah data uji yang memiliki total data uji berjumlah 3 data yang akan digunakan dalam menguji data latih. Adapun langkah pengerjaan atau langkah perhitungan sebagai berikut:

## 3.1 Langkah Pertama
Dengan menggunakan rumus Entropy yang dapat dijabarkan atau dirumuskan sebagai berikut:
Entropy (S) = (-(Ya/Semua kasus)* log2 (Ya/Semua kasus) + (-(tidak/Semua
kasus)*log2(tidak/Semua kasus).
Tabel 4. Tabel menentukan entropy untuk keseluruhan kasus Jumlah kasus 97 Jumlah Kasus dengan jawaban Ya 84 Jumlah Kasus dengan jawaban Tidak 13 Dari rumus entropy diatas dapat dijadikan untuk melakukan perhitungan sebagai berikut: (-(84/97) * log2(84/97) + (-(13/97) * log2(13/97) = 0.568362534
Dimana pada hasil 0.568362534 akan masuk ke dalam nilai entropy pada baris Total, mencari nilai Entropy dari tiap masing-masing atribut yaitu: Nilai Rapot, Nilai IPK, Status dapat diterapkan pada tabel 5.

## Tabel 5. Tabel perhitungan pencarian nilai Entropy dan Gain
Jumlah  Ya Tidak  Entropy Gain Total 97 84 13 0.568363 Nilai Rapot -0.00428 Bagus 65 57 8 0.538141 Cukup 28 24 4 0.591673 Kurang 4 2 2 1 Nilai IPK 0.423172 Tinggi 62 62 0 0
Jumlah  Ya Tidak  Entropy Gain Sedang 21 20 1 0.276195 Rendah 14 12 2 0.591673 Status 0.090383 Lulus 48 47 1 0.146094 Belum 49 37 12 0.803091
Dengan  rumus entropy digunakan  untuk  menghitung  total  nilai  masing-masing entropy pada  IPK, Rapot dan Status, sehingga dapat dijadikan untuk melakukan perhitungan sebagai berikut:
a. Rapot: Bagus
Jumlah data yang yang bernilai bagus secara keseluruhan berjumlah: 65. Jumlah data yang bernilai Ya: 57. Jumlah data yang bernilai Tidak: 8. (-(57/65) * log2(57/65) + (-(8/65) * log2(8/65) = 0.538141
b. Rapot: Cukup
Jumlah data yang yang bernilai cukup secara keseluruhan berjumlah: 28. Jumlah data yang bernilai Ya: 24. Jumlah data yang bernilai Tidak: 4. (-(24/28) * log2(24/28) + (-(4/28) * log2(4/28) = 0.591673
c. Rapot: Kurang
Jumlah data yang yang bernilai kurang secara keseluruhan berjumlah: 4. Jumlah data yang bernilai Ya: 2. Jumlah data yang bernilai Tidak: 2. (-(2/4) * log2(2/4) + (-(2/4) * log2(2/4) = 1
d. IPK: Tinggi Jumlah data yang yang bernilai tinggi secara keseluruhan berjumlah: 62. Jumlah data yang bernilai Ya: 62. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(62/62) * log2(62/62) + (-(0/62) * log2(0/62) = 0
e. IPK: Sedang Jumlah data yang yang bernilai sedang secara keseluruhan berjumlah: 21. Jumlah data yang bernilai Ya: 20. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(20/21) * log2(20/21) + (-(1/21) * log2(1/21) = 0.276195
f. IPK: Rendah
Jumlah data yang yang bernilai rendah secara keseluruhan berjumlah: 14. Jumlah data yang bernilai Ya: 12. Jumlah data yang bernilai Tidak: 2. (-(12/14) * log2(12/14) + (-(2/14) * log2(2/14) = 0.591673
g. Status: Lulus
Jumlah data yang yang bernilai lulus secara keseluruhan berjumlah: 48. Jumlah data yang bernilai Ya: 47. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(47/48) * log2(47/48) + (-(1/48) * log2(1/48) = 0.146094
h. Status: Belum
Jumlah data yang yang bernilai belum secara keseluruhan berjumlah: 49. Jumlah data yang bernilai Ya: 37. Jumlah data yang bernilai Tidak: 12. (-(37/49) * log2(37/49) + (-(12/49) * log2(12/49) = 0.803091
Setelah  proses  perhitungan  nilai entropy pada  masing-masing  indikator  selesai,  maka  dilanjutkan untuk proses perhitungan nilai gain. Dengan menggunakan rumus gain maka akan dapat disimpulkan dari masing-masing indikator mana yang memiliki nilai gain paling besar. Adapun perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut:
Rapot: (Total nilai entropy ) – ((jumlah data indikator rapot bagus÷ jumlah data latih) * jumlah nilai entropy bagus) – ((jumlah data indikator rapot cukup÷ jumlah data latih) * jumlah nilai entropy cukup) - ((jumlah data indikator rapot kurang÷ jumlah data latih) * jumlah nilai entropy kurang).
Dapat diterapkan dengan cara perhitungan diatas menjadi:
(0.568363) – ((65÷ 97) * 0.538141) - ((28÷ 97) * 0.591673) – ((4÷ 97) * 1) = -0.00428
IPK: (0.568363) – ((62÷ 97) * 0) - ((21÷97) * 0.276195) – ((14÷ 97) * 0.591673) = 0.423172
Status: (0.568363) – ((48÷ 97) * 0.146094) - ((49÷97) * 0.803091) = 0.090383
Dimana pada perhitungan gain diatas, dapat disimpulkan bahwa nilai gain tertinggi adalah IPK, dan IPK menjadi Root Node yang berjumlah 0.423172.
Tabel 6. Sampel yang sudah difilterisasi. Dimana IPK merupakan Root Node
IPK Rapot Status Prestasi Sedang Bagus Lulus Ya Sedang Bagus Belum Ya Sedang Cukup Lulus Ya Sedang Kurang Belum Tidak Sedang Kurang Belum Ya Rendah Kurang Belum Tidak Rendah Bagus Lulus Ya Rendah Cukup Belum Tidak Rendah Cukup Lulus Ya
Pada tabel 6 merupakan data sampel yang dipilih secara acak dan difilterisasi. Yang dimana IPK menjadi Root Node.

## 3.2 Langkah ke Dua
Menentukan nilai entropy dengan jumlah data 5 yang diambil dari tabel 5, pada IPK yang bernilai sedang:
(-(2/5) * log2(2/5) + (-(3/5) * log2(3/5) = 0.970951
Dari perhitungan diatas maka nilai entropy dapat digunakan dalam pengolahan data nilai entropy dan gain.
Tabel 7. Node internal di fitur atau atribut IPK yang bernilai cukup
Jumlah  Ya Tidak Entropy Gain Total 5 2 3 0.970951 Nilai Rapot 0.570951 Bagus 2 0 2 0 Cukup 1 1 0 0 Kurang 2 1 1 1 Status 0.419973 Lulus 2 2 0 0 Belum 3 2 1 0.918296
a. Rapot: Bagus
Jumlah data yang yang bernilai bagus secara keseluruhan berjumlah:2. Jumlah data yang bernilai Ya: 0. Jumlah data yang bernilai Tidak: 2. (-(0/2) * log2(0/2) + (-(2/2) * log2(2/2) = 0
b. Rapot: Cukup Jumlah data yang yang bernilai cukup secara keseluruhan berjumlah:1. Jumlah data yang bernilai Ya:1. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(1/1) * log2(1/1) + (-(0/1) * log2(0/1) = 0
c. Rapot: Kurang
Jumlah data yang yang bernilai kurang secara keseluruhan berjumlah: 2. Jumlah data yang bernilai Ya: 1. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(1/2) * log2(1/2) + (-(1/2) * log2(1/2) = 1
d. Status: Lulus Jumlah data yang yang bernilai lulus secara keseluruhan berjumlah:2. Jumlah data yang bernilai Ya: 2. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(2/2) * log2(2/2) + (-(0/2) * log2(0/2) = 0
e. Status: Belum
Jumlah data yang yang bernilai belum secara keseluruhan berjumlah: 3. Jumlah data yang bernilai Ya: 2. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(2/3) * log2(2/3) + (-(1/3) * log2(1/3) = 0.918296
Setelah  proses  perhitungan  nilai entropy pada  masing-masing  indikator  selesai,  maka  dilanjutkan untuk proses perhitungan nilai gain. Dengan menggunakan rumus gain maka akan dapat disimpulkan dari masing-masing indikator mana yang memiliki nilai gain paling besar. Adapun perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Rapot:
(0.970951) – ((2÷ 5) * 0) - ((1÷ 5) * 0) – ((2÷ 5) * 1) = 0.570951
b. Status:
(0.970951) – ((2÷ 5) * 0) - ((3÷5) * 0.918296) = 0.419973
Dimana pada perhitungan gain diatas, dapat disimpulkan bahwa nilai gain tertinggi adalah Rapot, dan Rapot menjadi akar pencabangan dari IPK yang bernilai sedang yang berjumlah 0.570951.

## 3.3 Langkah ke Tiga
Untuk langkah ke tiga sendiri, Node 3 di fitur IPK dengan cabang Tinggi bernilai nol karena sudah dipastikan semua data node cabang tinggi masuk di kelas yang sama dan menjadi node terminal atau daun.

## 3.4 Langkah ke Empat
Menentukan nilai entropy dengan jumlah data 4 yang diambil dari tabel 5,  pada IPK yang bernilai rendah.
(-(2/4) * log2(2/4) + (-(2/4) * log2(2/4) = 1
Tabel 8. Node internal di cabang IPK yang bernilai rendah
Jumlah  Ya Tidak Entropy Gain Total 4 2 2 1 Nilai Rapot 0.5 Bagus 1 1 0 0 Cukup 2 1 1 1 Kurang 1 0 1 0 Status 1 Lulus 2 2 0 0 Belum 2 0 2 0
a. Rapot: Bagus Jumlah data yang yang bernilai bagus secara keseluruhan berjumlah:1.
Jumlah data yang bernilai Ya: 1. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(1/1) * log2(1/1) + (-(0/1) * log2(0/1) = 0
b. Rapot: Cukup Jumlah data yang yang bernilai cukup secara keseluruhan berjumlah:2. Jumlah data yang bernilai Ya:1. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(1/2) * log2(1/2) + (-(1/2) * log2(1/2) = 1
c. Rapot: Kurang Jumlah data yang yang bernilai kurang secara keseluruhan berjumlah: 1. Jumlah data yang bernilai Ya: 0. Jumlah data yang bernilai Tidak: 1. (-(0/1) * log2(0/1) + (-(1/1) * log2(1/1) = 0
d. Status: Lulus Jumlah data yang yang bernilai lulus secara keseluruhan berjumlah:2. Jumlah data yang bernilai Ya: 2. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(2/2) * log2(2/2) + (-(0/2) * log2(0/2) = 0
e. Status: Belum Jumlah data yang yang bernilai belum secara keseluruhan berjumlah: 2. Jumlah data yang bernilai Ya: 2. Jumlah data yang bernilai Tidak: 0. (-(2/2) * log2(2/2) + (-(0/2) * log2(0/2) = 0
Setelah  proses  perhitungan  nilai entropy pada  masing-masing  indikator  selesai,  maka  dilanjutkan untuk proses perhitungan nilai gain. Dengan menggunakan rumus gain maka akan dapat disimpulkan dari masing-masing indikator mana yang memiliki nilai gain paling besar. Adapun perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Rapot:
(1) – ((1÷ 4) * 0) - ((2÷ 4) * 1) – ((1÷ 4) * 0) = 0.5
b. Status:
(1) – ((2÷ 4) * 0) - ((2÷4) * 0) = 1
Dimana pada perhitungan gain diatas, dapat disimpulkan bahwa nilai gain tertinggi selanjutnya adalah status,  dan  status  menjadi  akar  pencabangan  dari  IPK  yang  bernilai  rendah  yang  berjumlah  1.  Pada perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa Root Node pada penelitian diatas adalah Nilai IPK, dan dengan sejumlah perhitungan diatas maka akan dibentuk pohon keputusan dengan Root Node dari Nilai IPK yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Dari Perhitungan Manual
Dimana Root  Node nya  adalah  Nilai  IPK  jika  Nilai  IPK  Tinggi  maka  Ya.  Jika  Sedang  Maka  akan dilihat ke bagian Nilai Rapot, dimana jika bagus maka Ya, jika cukup maka Ya jika kurang maka Tidak. Jika bernilai Rendah maka akan dilihat ke bagian status dimana jika dia Lulus maka Ya, jika belum maka Tidak.
Adapun dalam penganalisisan ini melibatkan pengujian dengan menggunakan software RapidMiner , dimana dengan menggunakan software RapidMiner ini maka akan diuji apakah hasil dari pengujian data secara manual dan dengan menggunakan software sama atau tidaknya, maka dapat dilihat pada alur proses tahapan perancangan sebagai berikut:
Gambar 3. Alur Tahapan Proses Perancangan Perhitungan Dengan RapidMiner
Dimana Read Excel 1 adalah data latih, sedangkan Read Excel 2 adalah data uji. Sedangkan fungsi performance menghitung  jumlah  persentase  dari  keakuratan  perhitungan  data  tersebut  dengan menggunakan metode ID3. Hasil dari model proses tersebut ditunjukkan pada gambar 4.
IPK
Tinggi Sedang
Rendah
Rapot Status Ya Bagus Cukup Kurang Lulus Belum Ya Ya Tidak Ya Tidak

## Gambar 4. Pohon Keputusan Keberhasilan Studi
Gambar  4  merupakan  hasil  dari  proses  atau  tahapan-tahapan  dalam  model  proses  yang  dihitung dengan menggunakan software RapidMiner tersebut, yang dimana Root Node adalah IPK. Dimana Nilai IPK yang bernilai Ya berjumlah Ratio of total : 63,92%. Sedangkan Nilai IPK yang terbagi ke nilai Rapot dengan bernilai Bagus berjumlah Ratio of total : 15,46%, sedangkan yang bernilai Cukup berjumlah Ratio of total : 5,15%, yang bernilai Kurang berjumlah Ratio of tota l: 1,03%. Sedangkan nilai IPK yang terbagi ke Status Lulus berjumlah Ratio of total : 2,06, sedangkan Status Belum Lulus berjumlah Ratio of total : 12,37%.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan algoritma Iterative Dichotomizer 3 (ID3) dimana proses awal dimulai dari proses dimana data-data mahasiswa yang telah didapat dipilih dan dirubah ke dalam format kolom penganalisisan data sesuai dengan penelitian yang dilakukan. Dari perhitungan diatas maka dapat disimpulkan yang menjadi faktor utama dalam penelitian ini adalah Nilai IPK. Dimana Nilai IPK memiliki nilai Gain yang lebih tinggi dalam perhitungan awal yaitu berjumlah 0,423172. Dimana nilai IPK merupakan akar dari pohon keputusan  yang  mencabangkan  ke  Nilai  Rapot  dan  Status.  Dengan  masing-masing  persentase  dari perhitungan yang terdiri dari:
a. Nilai IPK yang bernilai Ya berjumlah Ratio Of Total: 63,92%.
b. Nilai IPK yang terbagi ke nilai Rapot dengan bernilai Bagus berjumlah Ratio of total : 15,46%.
c. Bernilai Cukup berjumlah Ratio of total : 5,15%.
d. Bernilai Kurang berjumlah Ratio of tota l: 1,03%.
e. IPK yang terbagi ke Status dan dinyatakan Lulus berjumlah Ratio of total : 2,06.
f. IPK yang terbagi ke Status dan Belum Lulus berjumlah Ratio of total : 12,37%.
Dimana prediksi yang dilakukan dalam penelitian ini mampu memberikan informasi terkait dengan tingkat persentase dalam masing-masing indikator yang berguna untuk mendorong mahasiswa agar lebih dapat membantu dalam proses prestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugroho, A. K., and Iskandar, D. (2015). Algoritma Iterative Dichotomizer 3 (ID3) Pengambilan Keputusan. Dinamika Rekayasa , 11 (2), 44-48.
[2] Giovani,  Ronny  Ardi.,et  al.  (2011)  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Kecepatan  Studi Mahasiswa Menggunakan Metode ID3. Jurnal Buana Informatika , 2.2.
[3] Tyasti,  Avia  Enggar.,  et  al.  (2015).  Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  (Id3)  Untuk Mengidentifikasi Data Rekam Medis (Studi Kasus Penyakit Diabetes Mellitus Di Balai Kesehatan Kementerian Perindustrian, Jakarta). Jurnal Gaussian , 4.2: 237-246.
[4] Bagus, A. W., Et Al. (2012). Perancangan Dan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Jalan Menggunakan Metode Id3 (Studi Kasus Bappeda Kota Salatiga).
[5] Danny,  Himawan.  (2011).  Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Id3  Untuk Mengklasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Pada  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer .
[6] Obbie, Kristanto. (2014). Penerapan Algoritma  Klasifikasi Data Mining Id3 Untuk Menentukan Penjurusan Siswa Sman6 Semarang. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer .
[7] MOCHLIAT,  Maria  Magdalena.  (2017). Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pengambilan Keputusan  Mendaki  Gunung Menggunakan  Algoritma  ID3:  Studi  Kasus  Balai  Taman Nasional Gunung Merbabu . Thesis. Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW.
[8] Adiana, Sediyono, & Dwi, 2014. Pendekatan Metode Pohon Keputusan Menggunakan Algoritma ID3 Untuk Sistem Informasi Pengukuran Kinerja PNS. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 4.2: 75- 86.
[9] Arista,  N.,  Bettiza,  M.,  &  Kurniawan,  H.  (2014).  Penerapan  Algoritma  ID3  dan  C4.  5  dalam Menemukan  Hubungan  Data  Awal  Masuk  Mahasiswa  dengan  Prestasi  Akademik. Universitas Maritim Raja Ali Aji Tanjungpinang , 1-10.
[10] Agustina,  D.  M.  (2016).  Analisis  Perbandingan  Algoritma  ID3  Dan  C4.  5  Untuk  Klasifikasi Penerima  Hibah  Pemasangan  Air  Minum  Pada  PDAM  Kabupaten  Kendal. Journal  of  Applied Intelligent System , 1 (3), 234-244.