BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis
Analisis sistem adalah penguraian dari suatu sistem perangkat lunak yang utuh kedalam bagian komponen-komponennya dengan tujuan untuk
mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan, hambatan dan kebutuhan yang diharapkan dalam penetapan strategi pemasaran dengan pendekatan model
pohon keputusan menggunakan algoritma Iterative Dichotomizes versi 3 ID3. Bab ini menyajikan hasil penelitian yang penulis lakukan dengan
mengolah dua dataset yaitu dataset yang berasal dari database penerimaan mahasiswa baru dan dataset kedua adalah kuesioner yang terdiri dari empat
kategori pertanyaan yaitu fasilitas kampus, dukungan sekolah, dukungan keluarga dan dukungan minat. Dalam percobaan ini dibuat model aturan pohon keputusan
dengan algoritma ID3 menggunakan software Rapid Miner. Untuk validasi dan korelasi data penulis membuat analisa dengan software SPSS.
4.2. Hasil Percobaan
Dalam percobaan ini penulis menguji reliabilitas data hasil kuesioner yang dijawab oleh calon mahasiswa dengan menggunakan metode
Cronbachs Alpha untuk data training yang terdiri dari 300 data, sedangkan untuk keseluruhan data
sebagai data testing penulis menggunakan sebanyak 1.200 data. Rumus untuk menghitung koefisien reliabilitas instrument dengan menggunakan Cronbach
Alpha adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1. Formula Crobach Alpha Keterangan:
r = koefisien reliabilitas instrument cronbach alpha
k = banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal
∑
2
= total varians butir
t
2
= total varians
Adapun hasil percobaan training dan testing data secara manual dapat dilihat pada contoh dibawah ini : Kuesioner untuk fasilitas kampus
Tabel 4.1. Kuesioner Fasilitas Kampus No.Quest
Q1 Q2
Q3 Q4
Q5 Total
Total Kuadrat
1 4 3
3 4
5 19
361 2
5 5 5
5 4
24 576
3 5 5
5 5
5 25
625 4
5 3 3
5 4
20 400
5 4 3
4 4
5 20
400 6
4 3 4
5 5
21 441
7 5 4
5 5
5 24
576 8
3 3 3
4 4
17 289
9 4 3
3 4
5 19
361 10
4 3 3
3 4
17 289
Jumlah 43 35
38 44
46 206
4318 Jlh Kuadrat 189 129 152 198 214
b
Menghitung total varians
∑
2
varians butir pertama:
b
∑
2
= _______________ 43
2
189 - 10
10 = 0,41
Varians butir ke-2 sampai ke-5 sama seperti diatas, sehingga total varians butir adalah:
Universitas Sumatera Utara
b
t ∑
2
= 0,41 + 0,65 + 0,76 + 0,44 + 0,24 = 2,5
Menghitung total varians
2
206
2
4318- =
10
= 7,44
Menghitung Koefisien Cronbach Alpha
r = [ ][ ] 2,5
1- 7 44
5 5-1
= 0,829 Keterangan:
1. Nilai-nilai untuk pengujian reliabilitas berasal dari skor-skor item angket yang
valid. Item yang tidak valid tidak dilibatkan dalam pengujian reliabilitas. 2.
Instrumen memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi jika nilai koefisien yang diperoleh 0,60. Ada pendapat lain yang mengemukakan baik buruknya
reliabilitas instrument dapat dikonsultasikan dengan nilai r tabel. 3.
Interpretasi reliabilitas bisa juga menggunakan pertimbangan gambar di bawah ini:
________________________________________________________ 0 Reliabilitas
Rendah 0,5
Reliabilitas Tinggi 1
buruk baik
Gambar 4.2. Nilai Uji Reliabilitas
Universitas Sumatera Utara
4.2.1. Hasil Percobaan Training Data
Dalam pengujian data training yang terdiri dari 300 data dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
Cronbachs Alpha
N of Items ,769
,768 5
Gambar 4.3. Reliability Statistics Fasilitas Kampus Dari Gambar 4.3. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics fasilitas kampus dengan 300 sampel data yang dihasilkan adalah 0,769.
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,841
,845 5
Gambar 4.4. Reliability Statistics Dukungan Pihak Sekolah Dari Gambar 4.4. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics dukungan sekolah dengan 300 sampel data yang dihasilkan adalah 0,841.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5. Reliability Statistics Dukungan Keluarga
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,806
,807 5
Dari Gambar 4.5. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability Statistics dukungan keluarga dengan 300 sampel data yang dihasilkan adalah
0,806.
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,843
,847 5
Gambar 4.6. Reliability Statistics terhadap Minat Dari Gambar 4.6. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics terhadap minat dengan 300 sampel data yang dihasilkan adalah 0,843.
4.2.2. Hasil Percobaan Testing Data
Dalam pengujian Testing data digunakan data keseluruhan setelah dilakukan cleaning data dengan cara menghilangkan data yang inconsistent, data
testing menggunakan data sebanyak 1.200 data, hasil pengujiannya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Universitas Sumatera Utara
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,764
,763 5
Gambar 4.7. Reliability Statistics Fasilitas Kampus Dari Gambar 4.7. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics fasilitas kampus yang dihasilkan adalah 0,764.
Gambar 4.8. Reliability Statistics Dukungan Pihak Sekolah Dari Gambar 4.8. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics dukungan sekolah yang dihasilkan adalah 0,843.
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,843
,847 5
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,807
,809 5
Gambar 4.9. Reliability Statistics Dukungan Keluarga Dari gambar 4.9. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics dukungan keluarga yang dihasilkan adalah 0,807.
Universitas Sumatera Utara
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items ,843
,847 5
Gambar 4.10. Reliability Statistics Terhadap Minat Dari Gambar 4.10. menunjukan bahwa cronbach’s Alpha dari Reliability
Statistics terhadap minat yang dihasilkan adalah 0,843. Dari perbedaan data training dan testing dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.2. Statistik Reliabilitas data
No Variabel dalam skala
Cronbachs alpha Data Training
300 Data Cronbachs alpha
Data Testing 1200 Data
1 Fasilitas Kampus
,769 ,764
2 Dukungan Sekolah
,841 ,843
3 Dukungan Keluarga
,806 ,803
4 Dukungan Minat
,843 ,843
Dari Tabel 4.2. diatas dapat dijelaskan bahwa Statistik Signifikan dan Reliabilitas data training memiliki nilai diatas 0,60. Cronbachs alpha diberikan
survei untuk mengukur konsistensi internal. Menurut Mitchell dan Jolley 1999, Cronbachs alpha di atas 0,60 dapat diterima sebagai bukti reliabilitas internal.
Dari hasil training dan testing dapat disimpulkan bahwa data yang penulis gunakan adalah valid dan dapat dipercaya.
Universitas Sumatera Utara
4.2.3. Signifikansi
Untuk menguji korelasi dari tiga predictor variabel fasilitas kampus, dukungan sekolah dan dukungan keluarga terhadap dependent variabel daerah
untuk penetapan strategi pemasaran penerimaan mahasiswa baru penulis menggunakan metode analisis regresi berganda dengan model fit. Dari metode ini
akan diketahui variabel yang paling memberikan kontribusi. Seperti terlihat pada tabel 4.3. dibawah ini :
Tabel 4.3. Korelasi signifikan dari tiga prediktor
Change Statistics Model
R R
Squar e
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate R
Square Change
F Change df1
df2 Sig. F
Chang e
Durbin- Watson
1 ,898
a
,807 ,806
,362 ,807 4996,384
1 1198 ,000
2 ,913
b
,834 ,834
,335 ,027
197,588 1 1197
,000
dimension0
3 ,915
c
,838 ,838
,331 ,004
29,791 1 1196
,000 1,828
a. Predictors: Constant, FASILITAS KAMPUS b. Predictors: Constant, FASILITAS KAMPUS, DUKUNGAN SEKOLAH
c. Predictors: Constant, FASILITAS KAMPUS, DUKUNGAN SEKOLAH, DUKUNGAN KELUARGA d. Dependent Variable: MINAT
Dari Tabel 4.3. kita dapat melihat bahwa variable terbaik dari predictor R
1
atau Fasilitas Kampus yang memberikan kontribusi 80,7 R Square change. Keempat variabel memberikan kontribusi yang signifikan R
2
= 0,828. Dengan demikian, kita dapat menyimpulkan bahwa tiga variabel tersebut di atas dapat
dijadikan sebagai penaksir model aturan untuk penetapan staretgi pemasaran pada penerimaan mahasiswa baru seperti yang terdapat pada tabel 4.4. dibawah ini:
Tabel 4.4. Signifikan Dari Tiga Variabel Prediktor Predikat
Change Statistics Model
R R
Squar e
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate R
Square Change
F Change df1
df2 Sig. F
Chang e
Durbin- Watson
dimension0
1 ,915
a
,838 ,838
,331 ,838 2062,768
3 1196 ,000
1,828
a. Predictors: Constant, DUKUNGAN KELUARGA, FASILITAS KAMPUS, DUKUNGAN SEKOLAH
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Signifikan Dari Tiga Variabel Prediktor Predikat
Change Statistics Model
R Std. Error
R Sig. F
Squar of the
Adjusted Durbin-
Square Chang
F R
e R Square
Estimate Watson
Change Change
e df1
df2 ,915
a
1 ,838
,838 ,331
,838 2062,768 3 1196
,000 1,828
dimension0
a. Predictors: Constant, DUKUNGAN KELUARGA, FASILITAS KAMPUS, DUKUNGAN SEKOLAH b. Dependent Variable: MINAT
4.2.4. Multicollinearity
Multikolinearitas adalah masalah umum dalam analisis korelasi banyak, terjadi ketika variabel yang berlebihan dan dapat mengganggu penafsiran yang
tepat dari hasil regresi berganda. Cara sederhana untuk mengidentifikasi collinearity adalah Toleransi dan Varian Inflation Factor VIF. Toleransi adalah
jumlah variabilitas variabel independen yang dipilih. Toleransi nilai mendekati 0.00 menunjukkan variabel sangat collinear dengan variabel prediktor lainnya.
Faktor inflasi varian berbanding terbalik dengan nilai toleransi. Sebuah nilai VIF yang besar, biasanya ambang 10,0 menunjukkan tingkat tinggi collinearity atau
multikolinieritas antar variabel independent, seperti pada tabel 4.5.
Collinearity Statistics Model
Beta In t
Sig. Partial
Correlation
Tabel 4.5. Multikolinearity Diagnostik
Tolerance VIF
Minimum Tolerance
DUKUNGAN SEKOLAH
,762
a
14,057 ,000
,376 ,047 21,212
,047 1
DUKUNGAN KELUARGA
,756
a
14,801 ,000
,393 ,052 19,107
,052 2 DUKUNGAN
KELUARGA ,501
b
5,458 ,000
,156 ,016 62,131
,014
a. Predictors in the Model: Constant, FASILITAS KAMPUS b. Predictors in the Model: Constant, FASILITAS KAMPUS, DUKUNGAN SEKOLAH
c. Dependent Variable: MINAT
Universitas Sumatera Utara
4.2.5. Implementasi ID3
Contoh dari manual implementasi ID3 terhadap pengukuran minat adalah sebagai berikut:
Tabel 4.6. Pengukuran Terhadap Minat Calon
Mahasiswa Fasilitas
Kampus Dukungan
Sekolah Dukungan
Keluarga Dukungan
Minat C1 Baik
Tinggi Tinggi
Minat C2 Baik
Sedang Tinggi
Minat C3 Baik
Sedang Rendah
Minat C4 Baik
Rendah Rendah
Tidak Minat
C5 Cukup Tinggi
Tinggi Minat
C6 Cukup Sedang
Tinggi Minat
C7 Cukup Sedang
Rendah Minat
C8 Cukup Rendah
Rendah Tidak
Minat C9 Buruk
Tinggi Tinggi
Minat C10 Buruk
Sedang Rendah
Tidak Minat
C11 Buruk Rendah
Tinggi Minat Dari data diatas disimpulkan:
a. Jumlah class target apakah minat? = 2 “Minat” dan “Tidak”
b. Jumlah sampel untuk kelas 1 “minat” = 8
P1 c.
Jumlah sampel untuk kelas 2 “tidak minat” = 3 P2
Entropy S = - log
2
– log
2
= 0.8454 8
11 8
11 3
11 3
11 Information Gain berdasarkan Fasilitas Kampus FK:
Values FK = “Baik”, “Cukup”, “Buruk” S = [8+, 3-]; |S| = 11
S
baik
= [3+, 1-]; |S
baik
| = 4 S
cukup
= [3+, 1-]; |S
cukup
| = 4 S
buruk
= [2+, 1-]; |S
buruk
| = 3 EntropyS = EntropyS = - log
2
– log
2
= 0.8454 EntropyS
baik
= - 34 log
2
34 – 14 log
2
14 = 0.8113 8
11 8
11 3
11 3
11 EntropyS
cukup
= - 34 log
2
34 – 14 log
2
14 = 0.8113 EntropyS
buruk
= - 23 log
2
23 – 13 log
2
13 = 0.9183
Universitas Sumatera Utara
Gain S,FK=EntropyS- EntropyS
v
=
| S
v
| | S |
v {Baik,Cukup,buruk}
EntropyS – 411 Entropy-S
baik
– 411EntropyS
cukup
-311EntropyS
buruk
= 0.8454 - 4110.8113 - 4110.8113 – 3110.9183 = 0.0049 Begitu juga dengan perhitungan gain untuk Dukungan Sekolah dan Dukungan
Keluarga, sehingga diperoleh hasil sebagai berikut: Gain S,FK = 0.0049
Gain S,DS = 0.2668 Gain S,DK = 0.4040
Dari perolehan information gain diperoleh tree sebagai berikut: tinggi
rendah minat
tinggi rendah
Dukungan Sekolah Dukungan Keluarga
tidak minat sedang tidak minat Fasilitas Kampus
baik buruk
minat cukup
tidak minat
minat
Gambar 4.11. Manual Decision Tree Terhadap Minat DK=tinggi
V
DK=rendahDS=sedangFK=baik
V
DK=rendahDS=sedangFK=cukup dukungan minat = minat
Berdasarkan implementasi manual dari algoritma ID3 tersebut diatas diperoleh rule sebagai berikut:
Jika DK ’tinggi’ atau Jika DK ‘rendah’ dan DS ‘sedang’ dan FK ‘baik’ atau
Jika DK ‘rendah’ dan DS ’sedang’ dan FK ‘cukup’ maka dukungan minat adalah Minat.
Universitas Sumatera Utara
4.2.6. Hasil Percobaan Decision Tree
Model Decision Tree dengan Model Grafik yang akan digunakan
digambarkan sebagai berikut:
Gambar 4.12. Grafik Decision Tree
Dari grafik diatas dapat dijelaskan bahwa fasilitas kampus memiliki pengaruh paling besar terhadap minat. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada model aturan
berbentuk text seperti pada gambar 4.13.
FASILITAS KAMPUS = 13 | DUKUNGAN SEKOLAH = 16
| | DUKUNGAN KELUARGA = 16 | | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat Berminat=10,
Berminat=1, Tidak Berminat=9} | | | Asal Sekolah = Simalungun: Tidak Berminat {Sangat Berminat=5,
Berminat=3, Tidak Berminat=11} | DUKUNGAN SEKOLAH = 17
| | Asal Sekolah = Pematangsiantar | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Sangat Berminat {Sangat Berminat=5,
Berminat=3, Tidak Berminat=3} | | Asal Sekolah = Simalungun: Sangat Berminat {Sangat Berminat=5, Berminat=0,
Tidak Berminat=0} FASILITAS KAMPUS = 14
| DUKUNGAN SEKOLAH = 17 | | DUKUNGAN KELUARGA = 17
| | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Tidak Berminat {Sangat Berminat=4, Berminat=2, Tidak Berminat=8}
| | | Asal Sekolah = Simalungun: Tidak Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=2, Tidak Berminat=4}
| DUKUNGAN SEKOLAH = 18 | | Asal Sekolah = Pematangsiantar
| | | DUKUNGAN KELUARGA = 18: Berminat {Sangat Berminat=5, Berminat=6, Tidak Berminat=3}
| | Asal Sekolah = Simalungun | | | DUKUNGAN KELUARGA = 18: Tidak Berminat {Sangat Berminat=10,
Berminat=1, Tidak Berminat=10} FASILITAS KAMPUS = 15
| DUKUNGAN SEKOLAH = 18 | | DUKUNGAN KELUARGA = 18
| | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=0, Tidak Berminat=1}
| | DUKUNGAN KELUARGA = 19: Sangat Berminat {Sangat Berminat=1, Berminat=0, Tidak Berminat=0}
| DUKUNGAN SEKOLAH = 19 | | DUKUNGAN KELUARGA = 19
| | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat Berminat=40, Berminat=36, Tidak Berminat=11}
Universitas Sumatera Utara
| | | Asal Sekolah = Simalungun: Berminat {Sangat Berminat=29, Berminat=34, Tidak Berminat=11}
| | DUKUNGAN KELUARGA = 20 | | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Berminat {Sangat Berminat=4,
Berminat=5, Tidak Berminat=0} | | | Asal Sekolah = Simalungun: Berminat {Sangat Berminat=4, Berminat=10,
Tidak Berminat=4} | DUKUNGAN SEKOLAH = 20
| | DUKUNGAN KELUARGA = 20 | | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2,
Berminat=1, Tidak Berminat=0} | | | Asal Sekolah = Simalungun: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2,
Berminat=1, Tidak Berminat=1}
Gambar 4.13. Model Aturan Teks Decision Tree terhadap minat
Dari gambar 4.13. diatas dapat dijelaskan bahwa model aturan terbaik untuk dukungan sangat berminat adalah pada node pertama Fasilitas kampus,
node kedua dukungan sekolah, node berikutnya adalah dukungan keluarga. Untuk melihat penyederhanaan dari decision tree dalam bentuk model aturan induction
rule dapat dilihat pada gambar 4.14.
if FASILITAS KAMPUS = 18 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 81 12 16
if FASILITAS KAMPUS = 17 and DUKUNGAN KELUARGA = 22 then Sangat Berminat 77 11 14
if DUKUNGAN SEKOLAH = 23 and DUKUNGAN KELUARGA = 23 then Sangat Berminat 74 10 12
if DUKUNGAN KELUARGA = 21 and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Sangat Berminat 73 18 11
if DUKUNGAN KELUARGA = 24 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 52 17 18
if FASILITAS KAMPUS = 16 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 68 27 14
if FASILITAS KAMPUS = 18 and DUKUNGAN KELUARGA = 23 then Sangat Berminat 1 0 if FASILITAS KAMPUS = 18 and DUKUNGAN SEKOLAH = 22 then Sangat Berminat 31 9
8 if FASILITAS KAMPUS = 20 and DUKUNGAN KELUARGA = 25 then Sangat Berminat 21 3
7 if DUKUNGAN KELUARGA = 24 and DUKUNGAN SEKOLAH = 23 then Sangat Berminat 7 4
1 if DUKUNGAN SEKOLAH = 24 and FASILITAS KAMPUS = 20 then Sangat Berminat 9 4
4 if Asal Sekolah = Pematangsiantar and FASILITAS KAMPUS = 15 then Sangat Berminat
48 42 12 if FASILITAS KAMPUS = 19 and DUKUNGAN SEKOLAH = 24 then Sangat Berminat 34 13
19 if FASILITAS KAMPUS = 17 and DUKUNGAN SEKOLAH = 21 then Sangat Berminat 14 5
5 if DUKUNGAN SEKOLAH = 20 and FASILITAS KAMPUS = 15 then Sangat Berminat 2 1
1 if FASILITAS KAMPUS = 16 and DUKUNGAN SEKOLAH = 20 then Sangat Berminat 38 39
8 if FASILITAS KAMPUS = 13 and DUKUNGAN SEKOLAH = 17 then Sangat Berminat 10 3
3 if DUKUNGAN SEKOLAH = 18 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 11
1 10 if DUKUNGAN KELUARGA = 19 and FASILITAS KAMPUS = 15 then Sangat Berminat 29 34
11 if DUKUNGAN SEKOLAH = 17 and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Tidak Berminat
Universitas Sumatera Utara
4 2 8 if FASILITAS KAMPUS = 13 and Asal Sekolah = Simalungun then Tidak Berminat 5 3
11 if FASILITAS KAMPUS = 13 and DUKUNGAN SEKOLAH = 16 then Sangat Berminat 10 1
9 if FASILITAS KAMPUS = 15 and DUKUNGAN SEKOLAH = 19 then Berminat 4 10 4
if DUKUNGAN SEKOLAH = 18 and FASILITAS KAMPUS = 14 then Berminat 5 6 3 if FASILITAS KAMPUS = 14 then Tidak Berminat 2 2 4
correct: 729 out of 1200 training examples.
Gambar 4.14. Model Aturan Induction Terhadap Minat Untuk menentukan media publikasi yang efektif diimplementasikan, dapat dilihat
pada model grafik dibawah ini:
Gambar 4.15. Grafik Decision Tree Media Publikasi Dari grafik diatas dapat dijelaskan bahwa fasilitas kampus mempengaruhi
terhadap minat, node pertama dukungan sekolah dan media publikasi adalah brosur. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada model aturan berbentuk text seperti
pada gambar 4.16.
FASILITAS KAMPUS = 13 | DUKUNGAN SEKOLAH = 16
| | Media = Brosur | | | Asal Sekolah = Pematangsiantar
| | | | DUKUNGAN KELUARGA = 16: Sangat Berminat {Sangat Berminat=4, Berminat=0, Tidak Berminat=4}
| | | Asal Sekolah = Simalungun | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 16: Tidak Berminat {Sangat Berminat=1,
Berminat=1, Tidak Berminat=3} | | Media = DIKLAT: Tidak Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=0, Tidak
Berminat=2} | | Media = Koran
| | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=0, Tidak Berminat=0}
| | | Asal Sekolah = Simalungun | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 16: Tidak Berminat {Sangat Berminat=3,
Berminat=2, Tidak Berminat=6} | | Media = P2P
| | | Asal Sekolah = Pematangsiantar | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 16: Tidak Berminat {Sangat Berminat=1,
Berminat=1, Tidak Berminat=2} | | | Asal Sekolah = Simalungun: Tidak Berminat {Sangat Berminat=0,
Berminat=0, Tidak Berminat=1} | | Media = Radio
Universitas Sumatera Utara
| | | DUKUNGAN KELUARGA = 16 | | | | Asal Sekolah = Simalungun: Sangat Berminat {Sangat Berminat=1,
Berminat=0, Tidak Berminat=1} | | Media = Spanduk: Sangat Berminat {Sangat Berminat=3, Berminat=0, Tidak
Berminat=0} | | Media = Teman: Tidak Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=0, Tidak
Berminat=1} | DUKUNGAN SEKOLAH = 17
| | Asal Sekolah = Pematangsiantar | | | Media = Brosur
| | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=2, Tidak Berminat=0}
| | | Media = Koran | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Sangat Berminat {Sangat Berminat=2,
Berminat=1, Tidak Berminat=1} | | | Media = P2P
| | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Tidak Berminat {Sangat Berminat=1, Berminat=0, Tidak Berminat=1}
| | | Media = Spanduk: Tidak Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=0, Tidak Berminat=1}
| | Asal Sekolah = Simalungun: Sangat Berminat {Sangat Berminat=5, Berminat=0, Tidak Berminat=0}
FASILITAS KAMPUS = 14 | Media = Brosur
| | Asal Sekolah = Pematangsiantar | | | DUKUNGAN SEKOLAH = 17
| | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Tidak Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=0, Tidak Berminat=3}
| | | DUKUNGAN SEKOLAH = 18 | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 18: Berminat {Sangat Berminat=2, Berminat=3,
Tidak Berminat=0} | | Asal Sekolah = Simalungun
| | | DUKUNGAN SEKOLAH = 17 | | | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Tidak Berminat {Sangat Berminat=1,
Berminat=0, Tidak Berminat=3} | | | DUKUNGAN SEKOLAH = 18
| | | | DUKUNGAN KELUARGA = 18: Sangat Berminat {Sangat Berminat=6, Berminat=0, Tidak Berminat=4}
| Media = DIKLAT | | DUKUNGAN SEKOLAH = 17: Tidak Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=0,
Tidak Berminat=2} | | DUKUNGAN SEKOLAH = 18: Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=1, Tidak
Berminat=0} | Media = Direct Mail: Berminat {Sangat Berminat=0, Berminat=1, Tidak
Berminat=0}
Gambar 4.16. Model Aturan Teks Decision Tree Media Publikasi Dari gambar 4.16. diatas dapat dijelaskan bahwa faktor yang
mempengaruhi pada node pertama adalah fasilitas kampus, node kedua dukungan sekolah, node ketiga media publikasi brosur, node ke empat asal dan node kelima
dukungan keluarga. Untuk melihat penyederhanaan dari decession tree dalam bentuk model aturan induction rule dapat dilihat pada gambar 4.17.
if FASILITAS KAMPUS = 18 and Media = Koran then Sangat Berminat 56 8 6 if DUKUNGAN KELUARGA = 22 and DUKUNGAN SEKOLAH = 21 then Sangat Berminat 25 3
1 if DUKUNGAN SEKOLAH = 22 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 42
5 8 if DUKUNGAN KELUARGA = 21 and Media = Brosur then Sangat Berminat 40 9 7
if DUKUNGAN SEKOLAH = 23 and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Sangat Berminat 62 9 11
if DUKUNGAN SEKOLAH = 22 and FASILITAS KAMPUS = 17 then Sangat Berminat 31 4
Universitas Sumatera Utara
8 if DUKUNGAN KELUARGA = 21 and Media = Koran then Sangat Berminat 42 9 8
if Media = Spanduk and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Sangat Berminat 53 19 7
if DUKUNGAN SEKOLAH = 23 and FASILITAS KAMPUS = 19 then Sangat Berminat 13 4 if Media = Brosur and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 82 37
30 if FASILITAS KAMPUS = 18 and Media = DIKLAT then Sangat Berminat 4 0 0
if FASILITAS KAMPUS = 17 and Media = Radio then Sangat Berminat 4 0 0 if DUKUNGAN KELUARGA = 25 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 4
1 0 if DUKUNGAN SEKOLAH = 24 and Media = Koran then Sangat Berminat 30 10 9
if FASILITAS KAMPUS = 18 and Media = Spanduk then Sangat Berminat 3 0 0 if DUKUNGAN SEKOLAH = 22 and Media = P2P then Sangat Berminat 4 1 0
if DUKUNGAN SEKOLAH = 21 and FASILITAS KAMPUS = 17 then Sangat Berminat 7 4 1
if Asal Sekolah = Pematangsiantar and FASILITAS KAMPUS = 18 then Sangat Berminat 14 5 6
if FASILITAS KAMPUS = 16 and Asal Sekolah = Simalungun then Sangat Berminat 21 12 5
if Asal Sekolah = Pematangsiantar and FASILITAS KAMPUS = 20 then Sangat Berminat 16 2 9
if DUKUNGAN KELUARGA = 19 and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Sangat Berminat 34 29 9
if FASILITAS KAMPUS = 16 and Media = Radio then Sangat Berminat 7 2 2 if FASILITAS KAMPUS = 19 and Media = P2P then Sangat Berminat 6 1 2
if Media = Koran and DUKUNGAN SEKOLAH = 18 then Sangat Berminat 9 3 3 if Media = Brosur and FASILITAS KAMPUS = 13 then Sangat Berminat 6 2 4
if DUKUNGAN KELUARGA = 20 and Media = P2P then Berminat 3 9 0 if Media = Direct Mail and FASILITAS KAMPUS = 16 then Sangat Berminat 4 0 0
if DUKUNGAN KELUARGA = 20 and Media = Teman then Berminat 0 3 0 if Media = Brosur and DUKUNGAN KELUARGA = 20 then Sangat Berminat 9 11 2
if Media = Brosur and FASILITAS KAMPUS = 19 then Sangat Berminat 10 6 10 if Media = Radio and FASILITAS KAMPUS = 19 then Sangat Berminat 4 1 1
if FASILITAS KAMPUS = 15 and Media = Koran then Berminat 14 26 8 if FASILITAS KAMPUS = 14 and Asal Sekolah = Simalungun then Tidak Berminat 1 2
6 if Media = Koran and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Sangat Berminat 14 11
6 if DUKUNGAN SEKOLAH = 16 and Asal Sekolah = Pematangsiantar then Tidak Berminat
1 1 5 if DUKUNGAN SEKOLAH = 16 and Media = P2P then Tidak Berminat 0 0 1
if DUKUNGAN SEKOLAH = 24 and FASILITAS KAMPUS = 20 then Tidak Berminat 1 0 3
if Asal Sekolah = Pematangsiantar and Media = P2P then Tidak Berminat 2 0 5 if Asal Sekolah = Simalungun and Media = Radio then Sangat Berminat 8 5 3
if DUKUNGAN SEKOLAH = 17 and FASILITAS KAMPUS = 14 then Tidak Berminat 2 1 6
else Sangat Berminat 19 19 18 correct: 747 out of 1191 training examples.
Gambar 4.17. model aturan induction rule publikasi
Dari Gambar 4.17 tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1.
Dukungan minat adalah Sangat Berminat:
if FASILITAS KAMPUS = 18 and Media = DIKLAT then Sangat Berminat 4 0 0 atau
if FASILITAS KAMPUS = 17 and Media = Radio then Sangat Berminat 4 0 0 atau
Universitas Sumatera Utara
if FASILITAS KAMPUS = 18 and Media = Spanduk then Sangat Berminat 3 0 0 atau
if Media = Direct Mail and FASILITAS KAMPUS = 16 then Sangat Berminat 4 0
2. Dukungan minat adalah Berminat:
if DUKUNGAN KELUARGA = 20 and Media = Teman then Berminat 0 3 0
3. Dukungan minat adalah Tidak Berminat:
if DUKUNGAN SEKOLAH = 16 and Media = P2P then Tidak Berminat 0 0 1
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang penulis lakukan maka penetapan strategi pemasaran dengan pendekatan model aturan pohon keputusan menggunakan algoritma
Iterative Dichotomizes versi 3 ID3 disimpulan sebagai berikut: 1.
Pohon keputusan dengan algoritma ID3 dapat digunakan untuk memperoleh pengetahuan pada bidang bisnis pendidikan khususnya
memberikan keputusan dalam hal penetapan strategi pemasaran penerimaan mahasiswa baru di perguruan tinggi swasta.
2. Keunggulan Algoritma ID3 menyelesaikan kasus ini adalah diperoleh
suatu model yang dapat memperlihatkan aturan keterhubungan antara database penerimaan mahasiswa baru dengan fasilitas kampus, dukungan
pihak sekolah, dukungan keluarga dan dukungan minat terhadap penetapan strategi pemasaran penerimaan mahasiswa baru.
3. Faktor yang mempengaruhi minat kuliah untuk Kotamadya
Pematangsiantar adalah jika gain rasio fasilitas kampus=13, gain rasio dukungan sekolah=16 dan gain rasio dukungan keluarga=16 dengan rule
sebagai berikut:
FASILITAS KAMPUS = 13 gain rasio | DUKUNGAN SEKOLAH = 16
| | DUKUNGAN KELUARGA = 16 | | | Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat Berminat {Sangat
Berminat=10, Berminat=1, Tidak Berminat=9}
4. Faktor sangat mempengaruhi minat kuliah untuk Kabupaten Simalungun
adalah jika gain rasio fasilitas kampus=13, gain rasio dukungan
Universitas Sumatera Utara
sekolah=17 dan gain rasio dukungan keluarga=17 dengan rule sebagai berikut:
DUKUNGAN SEKOLAH = 17 | | Asal Sekolah = Pematangsiantar
| | | DUKUNGAN KELUARGA = 17: Sangat Berminat {Sangat Berminat=5, Berminat=3, Tidak Berminat=3}
| | Asal Sekolah = Simalungun: Sangat Berminat {Sangat Berminat=5, Berminat=0, Tidak Berminat=0}
5. Penerapan media publikasi yang paling efektif jika gain rasio fasilitas
kampus= 18 menggunakan media Diklat atau Spanduk. Jika gain rasio fasilitas kampus= 17 menggunakan media radio dan jika gain rasio
fasilitas kampus=16 menggunakan media direct mail. 6.
Dalam studi kasus pada Penerimaan Mahasiswa Baru di Akademi Manajemen Informatika Komputer AMIK Tunas Bangsa
Pematangsiantar bahwa penetapan strategi ditentukan berdasarkan minat dan letak geografis sekolah.
7. Penelitian lanjutan penggunaan metode lain untuk penentuan strategi
pemasaran ini mungkin akan memberikan hasil yang lebih baik dan lebih menggambarkan keadaan yang sebenarnya.
5.2. SARAN
Kategori