BAB II TINJAUAN PUSTAKA - Model Rule Penyebab Mahasiswa Perguruan Tinggi Pindah Dengan Metode Decision Tree

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pengunduran Diri Mahasiswa

Hampir tidak ada perguruan tinggi baik negeri maupun swasta (PTN/PTS) yang tidak pernah mahasiswanya mengundurkan diri sebagai mahasiswa di PTN/PTS tersebut. Hal ini dibuktikan dengan adanya peraturan pengunduran diri mahasiswa. Sebagai contoh, Universitas Indonesia (UI) sendiri memiliki peraturan tersebut dan khusus program studi computer science dapat diakses secara online, dan pada ketentuan pengunduran mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB) dicantumkan ketentuan pengunduran diri mahasiswa baru dan reguler.

Peraturan Akademik STMIK Mikroskil Pasal 37 tentang drop out / putus studi diberlakukan apabila: telah melewati batas masa studi untuk program sarjana paling lama 14 semester atau program diploma paling lama 10 semester, tidak memenuhi persyaratan minimal akademik, mendapat sanksi akibat melanggar tata tertib yang berlaku (sumber : peraturan Akademik Mikroskil 2011-2015)

Pengunduran diri mahasiswa termasuk drop out di PTS bahkan cukup banyak, seperti pada STMIK Mikroskil mencapai 88 orang rata-rata per tahun mahasiswa yang mengundurkan diri dalam periode tahun 2007 hingga 2010 (sumber : SIPT Mikroskil).

Alasan pengunduran diri sangat beragam, seperti orangtua pindah tugas, mahasiswa pindah kerja, berhenti kuliah, tidak sanggup mengikuti pelajaran, dan lain sebagainya. Banyak diantara alasan tersebut ternyata hanya karangan belaka setelah dibuktikan melalui beberapa penelusuran. Sehingga dibutuhkan lebih banyak penelitian lagi tentang pola tersembunyi, kecenderungan pengunduran diri mahasiswa. Berbeda dengan pengunduran diri, dropout diakibatkan oleh ketidakmampuan mahasiswa dalam mencapai sejumlah SKS hingga semester tertentu. Kecenderungan yang mempengaruhi drop out hampir sama dengan faktor pengunduran diri.

2.2 Pengertian Data Mining Data mining

adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basisdata. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basisdata.

Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menemukan

pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang bermanfaat yang tersimpan di dalam database besar. (Turban et al, 2005 ).

Menurut Gartner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006).

Data mining adalah sebuah proses secara berulang dimana kemajuan

ditentukan oleh penemuan, baik melalui metode otomatis atau manual. Data mining sangat berguna dalam sebuah analisis skenario eksplorasi dimana tidak adanya gagasan tentang suatu hasil yang “menarik”. Data mining menemukan informasi yang baru, berharga dalam volume data yang besar yang merupakan upaya kerjasama manusia dan komputer. Hasil terbaik dicapai dengan menyeimbangkan pengetahuan para ahli dalam menggambarkan masalah dan tujuan dengan kemampuan pencarian komputer (Kantardzic, 2003).

“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data.” (Larose, 2006).

“Data mining merupakan bidang dari beberapa keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.” (Larose, 2006).

Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain (Larose, 2006).

1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.

2. Penyimpanan data dalam data warehouse, sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database yang baik.

3. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet.

4. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.

5. Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining (ketersediaan teknologi).

6. Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan. Dari definisi-definisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan

data mining

adalah: 1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.

2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.

3. Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat. Hubungan yang dicari dalam data mining dapat berupa hubungan antara dua atau lebih dalam satu dimensi. Misalnya dalam dimensi produk, kita dapat melihat keterkaitan pembelian suatu produk dengan produk yang lain. Selain itu, hubungan juga dapat dilihat antara dua atau lebih atribut dan dua atau lebih objek. (Ponniah, 2001).

Gambar 2.1 Bidang Ilmu Data Mining

Data mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan

untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi

Pencarian Informasi Database

Artificial Intelligent Statistik _{Data Mining} ^{Ekstraksi data (bahasa} ^{alami, web)} ^{Penstrukturan)} _Dasar _{(Seleksi, presentase} _Hasil) _{Data yang besar}

(Normalisasi data _{Transformasi,} _OLAP) ^Pembelajaran ^{(Neural Network, pohon} ^{keputusan, fuzzy)} banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu.

Gambar 2.1 menunjukkan bahwa data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik,

database , dan juga information retrieval (Pramudiono, 2006).

Metode data mining secara garis besar dapat dibagi dalam dua kelompok: verifikasi dan discover. Metode verifikasi umumnya meliputi teknik-teknik statistic seperti goodness of fit, Uji-T rata-rata dan analisis variansi. Metode discovery lebih lanjut dapat dibagi atas model prediktif dan model deskriptif. Model prediktif melakukan prediksi terhadap data dengan menggunakan hasil-hasil yang telah diketahui dari data yang berbeda. Model ini dapat dibuat berdasarkan penggunaan data historis lain. Sementara itu, model deskriptif bertujuan mengidentifikasi pola-pola atau hubungan dalam data dan memberikan cara untuk mengeksplorasi sifat sifat data yang diselidiki (Dunham 2003). Taksonomi metode-metode data mining dapat dilihat pada gambar 2.2.

Data Mining Verifikasi Discovery

Goodness of Fit - Uji-T Rata-rata
Analisis Variansi

Deskriptif Prediktif

Clustering
Peringkasan - Aturan asosiasi
Pengungkapan sekuen Klasifikasi Prediksi Analisis waktu Berkala Regresi -Neural net
Bayesian network
Decision tree
Support vector machine
Instance based

Gambar 2.2 Taksonomi data mining (Maimon & Last 2000, Dunham 2003)

Data mining

terutama digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery in

Database (KDD). Proses pencarian pengetahuan ini menggunakan berbagai teknik-

teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksikannya. Proses pencarian bersifat iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model yang sahih, baru, bermanfaat dan dimengerti. Dalam penerapannya data mining memerlukan berbagai perangkat lunak analisis data untuk menemukan pola dan relasi data agar dapat digunakan untuk membuat prediksi dengan akurat.

Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang diilustrasikan di gambar 2.3. Tahap-tahap tersebut bersifat iterative dan interaktif, pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.

Gambar 2.3 Tahap-tahap data mining (Han dan Kamber, 2006)

Tahap-tahap data mining ada 6 (enam) yaitu: 1.

Pembersihan data (data cleaning) Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan. Pada umumnya data yang diperoleh, baik dari database suatu perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki isian-isian yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Selain itu, ada juga atribut-atribut data yang tidak relevan dengan hipotesa data mining yang dimiliki. Data-data yang tidak relevan itu juga lebih baik dibuang. Pembersihan data juga akan mempengaruhi performasi dari teknik data mining karena data yang ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.

2. Integrasi data (data integration) Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru. Tidak jarang data yang diperlukan untuk data mining tidak hanya berasal dari satu database tetapi juga berasal dari beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada atribut-aribut yang mengidentifikasikan entitas-entitas yang unik seperti atribut nama, jenis produk, nomor pelanggan dan lainnya. Integrasi data perlu dilakukan secara cermat karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan hasil yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya. Sebagai contoh bila integrasi data berdasarkan jenis produk ternyata menggabungkan produk dari kategori yang berbeda maka akan didapatkan korelasi antar produk yang sebenarnya tidak ada.

3. Seleksi Data (Data Selection) Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database.

Sebagai contoh, sebuah kasus yang meneliti faktor kecenderungan orang membeli dalam kasus market basket analysis, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.

4. Transformasi data (Data Transformation) Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam

data mining . Beberapa metode data mining membutuhkan format data yang

khusus sebelum bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa metode standar seperti analisis asosiasi dan clustering hanya bisa menerima input data kategorikal. Karenanya data berupa angka numerik yang berlanjut perlu dibagi-bagi menjadi beberapa interval. Proses ini sering disebut transformasi data.

5. Data mining Merupakan suatu proses utama saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.

6. Evaluasi pola (pattern evaluation)

Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik kedalam knowledge based yang ditemukan. Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa pola-pola yang khas maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai. Bila ternyata hasil yang diperoleh tidak sesuai hipotesa ada beberapa alternatif yang dapat diambil seperti menjadikannya umpan balik untuk memperbaiki proses data mining, mencoba metode data

mining lain yang lebih sesuai, atau menerima hasil ini sebagai suatu hasil yang .

di luar dugaan yang mungkin bermanfaat 7. Presentasi pengetahuan (knowledge presentation)

Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna. Tahap terakhir dari proses data mining adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat. Ada kalanya hal ini harus melibatkan orang-orang yang tidak memahami data mining. Karenanya presentasi hasil data mining dalam bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang adalah satu tahapan yang diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi juga bisa membantu mengkomunikasikan hasil data mining (Han dan Kamber, 2006).

2.3 Pengelompokan Data Mining

Data mining

dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat di lakukan, yaitu (Larose, 2006):

1. Deskripsi

Terkadang peneliti dan analisis secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecendrungan yang terdapat dalam data. Sebagai contoh, petugas pengumpulan suara mungkin tidak dapat menemukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak cukup profesional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden. Deskripsi dari pola dan kecendrungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecendrungan.

2. Estimasi

Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi. Sebagai contoh, akan dilakukan estimasi tekanan darah sistolik pada pasien rumah sakit berdasarkan umur pasien, jenis kelamin, berat badan, dan level sodium darah. Hubungan antara tekanan darah sistolik dan nilai variabel prediksi dalam proses pembelajaran akan menghasilkan model estimasi. Model estimasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk kasus baru lainnya.

3. Prediksi Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.

Contoh prediksi dalam bisnis dan penelitian adalah: a. Prediksi harga beras dalam tiga bulan yang akan datang.

b. Prediksi presentase kenaikan kecelakaan lalu lintas tahun depan jika batas bawah kecepatan dinaikan. Beberapa metode dan teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula digunakan (untuk keadaan yang tepat) untuk prediksi.

4. Klasifikasi Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah. Contoh lain klasifikasi dalam bisnis dan penelitian adalah: a.

Menentukan apakah suatu transaksi kartu kredit merupakan transaksi yang curang atau bukan.

Memperkirakan apakah suatu pengajuan hipotek oleh nasabah merupakan suatu kredit yang baik atau buruk.

Mendiagnosa penyakit seorang pasien untuk mendapatkan termasuk kategori apa.

5. Pengklusteran Pengklusteran merupakan pengelompokan record, pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek-objek yang memiliki kemiripan.

Kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan suatu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record dalam kluster lain.

Pengklusteran berbeda dengan klasifikasi yaitu tidak adanya variabel target dalam pengklusteran. Pengklusteran tidak mencoba untuk melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau memprediksi nilai dari variabel target. Akan tetapi, algoritma pengklusteran mencoba untuk melakukan pembagian terhadap keseluruhan data menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan (homogen), yang mana kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal. Contoh pengklusteran dalam bisnis dan penelitian adalah: a.

Mendapatkan kelompok-kelompok konsumen untuk target pemasaran dari suatu produk bagi perusahaan yang tidak memiliki dana pemasaran yang besar.

Untuk tujuan audit akutansi, yaitu melakukan pemisahan terhadap prilaku finansial dalam baik dan mencurigakan.

Melakukan pengklusteran terhadap ekspresi dari gen, dalam jumlah besar.

6. Asosiasi

Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja. Contoh asosiasi dalam bisnis dan penelitian adalah: a.

Meneliti jumlah pelanggan dari perusahaan telekomunikasi seluler yang diharapkan untuk memberikan respon positif terhadap penawaran

upgrade layanan yang diberikan.

Menemukan barang dalam supermarket yang dibeli secara bersamaan dan barang yang tidak pernah dibeli bersamaan.

2.4 Pengertian Decision Tree

Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan

representasi struktur pohon (tree) di mana setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas.

Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root.

Decision tree merupakan metode klasifikasi yang paling populer digunakan.

Selain karena pembangunannya relatif cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami. Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu:

a. Root Node, merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.

b. Internal Node, merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.

c. Leaf node atau terminal node, merupakan node akhir, pada node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.

2.5 Algoritma C 4.5

Algoritma C 4.5 adalah salah satu metode untuk membuat decision tree berdasarkan

training data yang telah disediakan. Algoritma C 4.5 merupakan pengembangan dari

ID3. Beberapa pengembangan yang dilakukan pada C 4.5 adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing value, bisa mengatasi continue data, dan pruning.

Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode decision tree mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Dan mereka juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured Query Language untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target.

Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Dengan masing-masing rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain (Berry dan Linoff, 2004).

Sebuah model pohon keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi sejumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variabel tujuannya. Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi.

Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah pada perhitungan probability dari tiap-tiap record terhadap kategori-kategori tersebut atau untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu kelas. Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk mengestimasi nilai dari variabel continue meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini.

Banyak algoritma yang dapat dipakai dalam pembentukan pohon keputusan, antara lain ID3, CART, dan C4.5 (Larose, 2006). Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record. Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan pohon. Misalkan untuk menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca, angin, dan temperatur. Salah satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data solusi per item data yang disebut target atribut. Atribut memiliki nilai-nilai yang dinamakan dengan instance. Misalkan atribut cuaca mempunyai instance berupa cerah, berawan, dan hujan (Basuki dan Syarif, 2003)

Proses pada pohon keputusan adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon, mengubah model pohon menjadi rule, dan menyederhanakan rule (Basuki dan Syarif, 2003). Berikut ini algoritma dasar dari C4.5:

Input : sampel training, label training, atribut 1.

Membuat simpul akar untuk pohon yang dibuat 2. Jika semua sampel positif, berhenti dengan suatu pohon dengan satu simpul akar, beri tanda (+)

3. Jika semua sampel negatif, berhenti dengan suatu pohon dengan satu simpul akar, beri tanda (-)

4. Jika atribut kosong, berhenti dengan suatu pohon dengan suatu simpul akar, dengan label sesuai nilai yang terbanyak yang ada pada label training

5. Untuk yang lain, Mulai a.

A ------ atribut yang mengklasifikasikan sampel dengan hasil terbaik (berdasarkan Gain rasio) b.

Atribut keputusan untuk simpul akar ----- A c. Untuk setiap nilai, vi, yang mungkin untuk A

1) Tambahkan cabang di bawah akar yang berhubungan dengan A= vi

2) Tentukan sampel Svi sebagai subset dari sampel yang mempunyai nilai vi untuk atrribut A

2 Cerah Panas Tinggi Ya Tidak

13 Mendung Panas Normal Tidak Ya

12 Mendung Sedang Tinggi Ya Ya

11 Cerah Sedang Normal Ya Ya

10 Hujan Sedang Normal Tidak Ya

9 Cerah Dingin Normal Tidak Tidak

8 Cerah Sedang Tinggi Tidak Ya

7 Mendung Dingin Normal Ya Ya

6 Hujan Dingin Normal Ya Ya

5 Hujan Dingin Normal Tidak Ya

4 Hujan Sedang Tinggi Tidak Ya

3 Mendung Panas Tinggi Tidak Ya

1 Cerah Panas Tinggi Tidak Tidak

3) Jika sampel Sv

No CUACA TEMPERATUR KELEMBABAN ANGIN BERMAIN

Tabel 2.1 Keputusan Bermain Tenis

Post-pruning, yaitu menyederhanakan tree dengan cara membuang beberapa cabang subtree setelah tree selesai dibangun. Node yang jarang dipotong akan menjadi leaf (node akhir) dengan kelas yang paling sering muncul. Untuk memudahkan penjelasan mengenai algoritma C4.5 berikut ini contoh kasus keputusan bermain tenis yang dituangkan dalam Tabel 2.1

Saat seketika berhenti, maka node berubah menjadi leaf (node akhir). Node akhir ini menjadi kelas yang paling sering muncul di antara subset sampel.

Pre-pruning, yaitu menghentikan pembangunan suatu subtree lebih awal (yaitu dengan memutuskan untuk tidak lebih jauh mempartisi data training).

bertambah. Pruning ada dua pendekatan, yaitu: a.

Tree Pruning dilakukan untuk menyederhanakan tree sehingga akurasi dapat

Mengubah tree yang dihasilkan dalam beberapa rule. Jumlah rule sama dengan jumlah path yang mungkin dapat dibangun dari root sampai leaf node.

kosong i. Di bawah cabang tambahkan simpul daun dengan label = nilai yang terbanyak yang ada pada label training ii. Yang lain tambah cabang baru di bawah cabang yang sekarang C4.5 (sampel training, label training, atribut-[A]) d. Berhenti

14 Hujan Sedang Tinggi Ya Tidak

Dalam kasus yang tertera pada Tabel 2.1 akan dibuat pohon keputusan untuk menentukan main tenis atau tidak dengan melihat keadaan cuaca, temperatur, kelembaban dan keadaan angin.

Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:

1. Pilih atribut sebagai akar 2.

Buat cabang untuk masing-masing nilai 3. Bagi kasus dalam cabang 4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung Gain digunakan rumus seperti tertera dalam rumus (2.1) (Craw, 2005).

Gain(S,A) = Entrropy(S)

– Expectation(A)

⃓ ⃓ Gain(S,A) = Entrropy(S) * Entropy(Si) (2.1)

– ∑

=1 ⃓ ⃓ Dengan S : Himpunan Kasus A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah total kasus dalam S

Sedangkan perhitungan nilai Entropy dapat dilihat pada rumus (2.2) berikut (Craw, 2005):

Entropy(A) = (2.2) ∑ − ∗ log pi

2 Dengan

S : Himpunan Kasus A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

Berikut ini adalah penjelasan lebih rinci mengenai masing-masing langkah dalam pembentukan pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk menyelesaikan permasalahan pada Tabel 2.1

1 TOTAL

14 )) Entropy(Total) =0.863120569

4 2 0.918295834

Baris total kolom Entropy pada Tabel 2.2 dihitung dengan rumus (2.2), sebagai berikut:

Entropy(Total) = (-

14 ))+(-

Sementara itu nilai Gain pada baris cuaca dihitung dengan menggunakan rumus (2.1), sebagai berikut:

2 6 0.811278124 YA

Gain(Total,Cuaca) = Entropy(Total) - ∑

| | | |

Sehingga didapat Gain(Total,Cuaca) = 0.258521037

Dari hasil pada Tabel 2.2 dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah kelembaban yaitu sebesar 0.37. Dengan demikian kelembaban dapat menjadi

node akar. Ada 2 nilai atribut dari kelembaban yaitu tinggi dan normal. Dari kedua

1. Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan Ya, jumlah kasus untuk keputusan Tidak, dan Entropy dari semua kasus dan kasus yang dibagi berdasarkan atribut cuaca, temperatur, kelembaban dan angin. Setelah itu lakukan penghitungan Gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan contoh kasus keputusan bermain tenis ditunjukkan oleh Tabel

2.2 Tabel 2.2 Perhitungan Node 1

Node Jumlah Kasus (S)

Tidak (S1) Ya (S2)

Entropy Gain

4 10 0.863120569 CUACA 0.258521037 MENDUNG

4 HUJAN

1 4 0.721928095 CERAH

3 2 0.970950594 TEMPERATUR 0.183850925 DINGIN

7 ANGIN 0.005977711 TIDAK

4 PANAS

1 SEDANG

2 4 0.918295834 KELEMBABAN 0.370506501 TINGGI

4 3 0.985228136 NORMAL

*Log2(
*Log
^{2 (}
* Entropy(Cuaca) Gain(Total,Cuaca) = 0.863120569 – ((
*0) + (
*0.723) + (
*0.97))

nilai atribut tersebut, nilai atribut normal sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu keputusannya Ya, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai atribut tinggi masih perlu dilakukan perhitungan lagi.

Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara, tampak seperti Gambar 2.4

Gambar 2.4 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1 2.

Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan Ya, jumlah kasus untuk keputusan Tidak, dan Entropy dari semua kasus dan kasus yang dibagi berdasarkan atribut cuaca, temperatur dan angin yang dapat menjadi node akar dari nilai atribut tinggi. Setelah itu lakukan penghitungan Gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh Tabel 2.3

Tabel 2.3 Perhitungan Node 1.1

Node Jumlah Kasus (S)

Tidak (S1) Ya (S2)

Entropy Gain _{1.1 KELEMBABAN-} _TINGGI ₇ ₄ _{3 0.985228136} _CUACA _0.69951385 MENDUNG ² ² _HUJAN ₂ ₁ ₁ ₁ _CERAH ₂ ₃ _TEMPERATUR _0.020244207 _DINGIN PANAS ³ ² ^{1 0.918295834} _SEDANG ₄ ₂ ₂ ₁ _ANGIN _0.020244207 _TIDAK ₄ ₂ ₂ ₁ _YA ₃ ₂ _{1 0.918295834}

Dari hasil pada Tabel 2.3 dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah cuaca yaitu sebesar 0.699. Dengan demikian cuaca dapat menjadi node cabang

1. Kelembaban Ya ?

Normal Tinggi dari nilai atribut tinggi. Ada 3 nilai atribut dari cuaca yaitu mendung, hujan dan cerah. dari ketiga nilai atribut tersebut, nilai atribut mendung sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu keputusannya Ya dan nilai atribut cerah sudah mengklasifikasikan kasus menjadi satu dengan keputusan Tidak, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai atribut hujan masih perlu dilakukan perhitungan lagi.

Pohon keputusan yang terbentuk sampai tahap ini ditunjukkan pada Gambar

2.5 _1.

Kelemb aban Normal

Tinggi _1.1 _Cuaca Ya Mendung

Cerah

Hujan

Ya Tidak _1.1.2 _?

Gambar 2.5 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1 3.

Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan Ya, jumlah kasus untuk keputusan Tidak, dan Entropy dari semua kasus dan kasus yang dibagi berdasarkan atribut temperatur dan angin yang dapat menjadi node cabang dari nilai atribut hujan. Setelah itu lakukan penghitungan Gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh Tabel 2.4

Tabel 2.4 Perhitungan Node 1.1.2

Jumlah Tidak Ya Node Kasus Entropy Gain

(S1) (S2) _{1.1 KELEMBABAN-} _CUACA _{TINGGI dan} (S) ₂ ₁ ₁ ₁ _ANGIN _TEMPERATUR – HUJAN _SEDANG _PANAS _DINGIN ₂ ₁ ₁ ₁ ₁ _YA TIDAK ₁ ¹ ₁ ¹ Dari hasil pada Tabel 2.4 dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah angin yaitu sebesar 1. Dengan demikian angin dapat menjadi node cabang dari nilai atribut hujan. Ada 2 nilai atribut dari angin yaitu Tidak dan Ya. Dari kedua nilai atribut tersebut, nilai atribut Tidak sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu keputusannya Ya dan nilai atribut Ya sudah mengklasifikasikan kasus menjadi satu dengan keputusan Tidak, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk nilai atribut ini. Pohon keputusan yang terbentuk sampai tahap ini ditunjukkan pada Gambar 2.6

1. Kelemba ban

Tinggi Normal

1.1 Ya Cuaca Mendung Cerah Hujan

Tidak Ya

1.1.2 Angin

Tidak Ya Tidak Ya

Gambar 2.6 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1.2

Dengan memperhatikan pohon keputusan pada Gambar 2.6 diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas. Dengan demikian, pohon keputusan pada

Gambar 2.6 merupakan pohon keputusan terakhir yang terbentuk.

2.6 Ekstraksi Rule dari Decision Tree

Pengetahuan yang diperoleh dari decision tree dapat direpresentasikan dalam bentuk klasifikasi IF-THEN rules. Nilai suatu atribut akan menjadi bagian anticendent (bagian IF), sedang daun (leaf) dari sebuah decision tree akan menjadi bagian

consequent (THEN). Aturan seperti ini akan menjadi sangat membantu manusia

dalam memahami model klasifikasi terutama jika ukuran decision tree terlalu besar.

2.7 Riset-Riset Terkait

Terdapat beberapa riset yang telah dilakukan oleh banyak peneliti berkaitan dengan seperti yang akan dijelaskan di bawah ini: Kotsiantis (2009) dalam risetnya mengatakan bahwa mahasiswa drop out terjadi cukup sering yang menyelenggarakan pendidikan jarak jauh dan tingkat putus sekolah lebih tinggi dibandingkan pendidikan konvensional. Membatasi mahasiswa

drop out sangat penting dalam pembelajaran jarak jauh dan oleh karena itu

kemampuan untuk memprediksi drop out mahasiswa sangat bermanfaat dengan sejumlah cara yang berbeda. Menggunakan studi eksperimental metodologi yang diusulkan local cost sensitive tevhnique. Percobaan berlangsung dalam dua tahap yang berbeda. Tahap pertama (fase pelatihan) algoritma dilatih dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari tahun ajaran sebelumnya. Atribut yang dikumpulkan antara lain gender, age, marital status, number of children, occupation, computer literacy,

job associated with computers, face to face meeting, written assignment . Selanjutnya

tutor mengumpulkan sepuluh kelompok data dari tahun ajaran baru. Masing masing dari sepuluh kelompok digunakan untuk mengukur prediksi akurasi dalam kelompok ini (fase pengujian)

Kumar dan Vijayalakshmi (2011) dalam risetnya mempelajari data pendidikan dengan metode klasifikasi seperti decision tree untuk memprediksi perilaku siswa dan kinerja dalam hasil ujian akhir, hasil prediksi akan membantu tutor untuk mengidentifikasi siswa yang lemah dan membantu siswa untuk nilai skor yang lebih baik. Algoritma decision tree 4.5 diterapkan pada data penilaian internal siswa untuk memprediksi siswa dalam performance ujian akhir. Hasil dari pohon keputusan memprediksi jumlah siswa yang cenderung gagal atau lulus. Hasilnya diberikan kepada tutor dan mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan performance siswa yang diprediksi akan gagal. Hasil analisis menyatakan bahwa pembuatan prediksi telah membantu siswa yang lebih lemah untuk membawa perbaikan dan meningkatkan keberhasilannya.

Sunjana (2010a) hasil risetnya mengenai teknik klasifikasi menggunakan

decision tree yaitu algoritma C 4.5. Teknik klasifikasi yang diterapkan untuk menemukan pola yang terjadi pada data mata kuliah mahasiswa. Penerapan algoritma C 4.5 untuk melihat apakah IPK seorang mahasiswa dapat diperkirakan berdasarkan nilai beberapa mata kuliah yang dianggap paling signifikan dalam menentukan IPK seorang mahasiswa. Matakuliah yang diambil merupakan matakuliah yang wajib diambil oleh setiap mahasiswa di setiap semesternya dan yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya atau matakuliah prasyarat. Hasil uji yang diperoleh didapatkan prosentase error rate dari data training pada matakuliah. Semakin besar prosentase nilai error rate yang dihasilkan pada data testing, maka rule yang dihasilkan pun tidak baik. Begitu juga sebaliknya.

Sunjana (2010b) menjelaskan dalam risetnya tentang klasifikasi data nasabah sebuah asuransi menggunakan algoritma C 4.5. Dengan algoritma tersebut dapat diketahui data nasabah mana yang dikelompokkan ke kelas lancar dan data nasabah mana yang dikelompokkan kekelas tidak lancar. Kemudian pola tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan nasabah yang bergabung, sehingga perusahaan bisa mengambil keputusan menerima atau menolak calon nasabah tersebut. Atribut yang digunakan dalam penelitian adalah penghasilan, premi dasar, cara pembayaran, mata uang dan status sedang. Label yang digunakan untuk pengklasifikasian adalah lancar dan tidak lancar

Quadri dan Kalyankar (2010) juga menjelaskan tentang performance akademik mahasiswa sangat penting untuk lembaga pendidikan dan membuat rencana program strategis yang dapat direncanakan dalam meningkatkan atau mempertahankan

performance siswa selama periode mereka mengikuti pelajaran di perguruan tinggi

tersebut. performance siswa diukur dengan rata-rata IPK setelah lulus. Penelitian ini menyajikan data mining dalam memprediksi siswa drop out. Menggunakan teknik

decision tree untuk memilih analisis dan prediksi yang terbaik. Daftar mahasiswa

yang sudah diprediksi kemungkinan untuk drop out dengan data mining diserahkan kepada guru dan manajemen untuk intervensi langsung atau tidak langsung. Analisis komponen menggabungkan sejumlah metode machine learning secara otomatis menganalisis data dalam log database. Menggunakan metode decision tree yang bertujuan untuk mengkarakterisasi motivasi siswa.

Al-Radaideh et al. (2006) menjelaskan dalam risetnya tentang performance siswa menjadi perhatian besar terhadap pendidikan tinggi dimana ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi performance siswa. Dengan menggunakan proses data

mining khususnya klasifikasi untuk membantu dalam meningkatkan kualitas sistem

pendidikan tinggi dengan mengevaluasi data siswa, mempelajari atribut utama yang dapat mempengaruhi performance siswa dalam program pendidikan. Tiga metode klasifikasi algoritma yang berbeda diuji ID3, C 4.5 dan Naïve Bayes. Proses generasi didasarkan pada decision tree sebagai metode klasifikasi dimana rule yang dihasilkan dipelajari dan dievaluasi. Rule dibangun yang memungkinkan siswa untuk memprediksi nilai akhir dalam suatu program studi yang diteliti. Pengetahuan yang didapat digunakan untuk memberikaan pola pemahaman pendaftaran siswa diteliti, tindakan untuk memberikan kelas keterampilan kursus dasar tambahan, konseling akademis.

Adeyemo dan Kuye (2006) menjelaskan dalam risetnya, menyajikan evaluasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap performance akademik siswa di perguruan tinggi. Variable kualifikasi untuk masuk dan tipe penerimaan mahasiswa dan bagaimana faktor-faktor yang mempengaruhi performance akademik siswa. Evaluasi dilakukan menggunakan perangkat lunak komputer yang mengimplementasikan algoritma decision tree.

2.8. Persamaan dengan riset-riset lain

Curtis et al (1983) dalam penelitiannya pelajar sekolah menengah yang drop out di sekolah adalah yang tidak mampu secara sosial dan ekonomi.

Gerben W. Dekker et all (2009) dalam penelitiannya melakukan prediksi mahasiswa yang drop out dengan mengkalsifikasikan kelompok mahasiswa yang

drop out setelah semester pertama mereka belajar atau memprediksi sebelum mereka

masuk ke program studi serta mengidentifikasi faktor-faktor sukses tertentu.

Hasil penelitian Khoirunnisak dan Iriawan (2010) dalam penelitiannya tingginya tingkat keberhasilan dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa mencerminkan kualitas proses belajar mengajar dari suatu perguruan tinggi. Dan membuktikan bahwa mahasiswa yang dropout dari ITS Surabaya dipengaruhi oleh faktor perbedaan usia, perbedaan asal daerah mahasiswa, perbedaan penghasilan orang tua, perbedaan fakultas mahasiswa, perbedaan jalur masuk, serta perbedaan nilai IPK dan nilai TPB. menggunakan pendekatan Bayesian mixture survival melalui model mixture weibull proportional hazards.

Jadric, et all (2010) dalam penelitiannya data diproses dengan aplikasi metode

data mining

, regressi logistic, pohon keputusan dan neural network. Model dibangun menggunakan metodologi SEMMA yang dibandingkan dengan memilih salah satu prediksi terbaik mahasiswa drop out .

2.9 Perbedaan dengan Riset-Riset lain

Dari beberapa riset yang dilakukan peneliti sebelumnya, terdapat beberapa titik perbedaan dengan riset yang akan dilakukan ini:

1. Analisis mahasiswa yang mengundurkan diri/pindah, risetnya dilakukan di Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Mikroskil Medan. Yang akan dilakukan penulis adalah mendapatkan model aturan / rule penyebab mahasiswa pindah/mengundurkan diri dari sekumpulan data set historis sehingga didapatkan klasifikasi keterhubungan dalam bentuk decision tree. variabel datanya diolah dari data kuesioner mahasiswa STMIK Mikroskil Medan seperti fasilitas belajar mahasiswa, lingkungan belajar, interest, disiplin, peraturan akademik, dukungan orang tua, ekonomi orang tua, biodata mahasiswa dan data akademik mahasiswa.

Kuesioner dilakukan sebagai alat penting dalam mendapatkan sejumlah perwakilan orang untuk menjawab pertanyaan dan membuat penilaian dari apa yang kebanyakan orang pikirkan. Informasi yang diperoleh dari kuesioner dapat digunakan untuk tren dan perubahan plot pada persepsi publik.

2. Predikat mahasiswa beresiko Pada riset ini, hasil akhir yang diharapkan pihak manajamen dan program studi mendapatkan model rule penyebab mahasiswa perguruan tinggi mengundurkan diri/pindah.

2.10 Kontribusi Riset

Penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman tentang hubungan data mahasiswa yang berpotensi berisiko dengan faktor faktor yang mempengaruhi mahasiswa berhenti studi, berdasarkan predikat berisiko mengundurkan diri/pindah dan predikat perlunya perhatian ekstra sehingga dapat diberi motivasi dan mendapatkan pemecahan masalah dengan baik.

Kontribusi lainnya adalah membantu pimpinan perguruan tinggi dalam membuat suatu rencana yang bersifat strategis. Penelitian ini memperkenalkan suatu aplikasi metode klasifikasi rule decision tree menggunakan algoritma C4.5 untuk mengeksplorasi set data berukuran besar dari database SIPT.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA - Model Rule Penyebab Mahasiswa Perguruan Tinggi Pindah Dengan Metode Decision Tree