PEMANFAATAN ALGORITMA ID3 UNTUK KLASIFIKASI IPK MAHASISWA PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA UN PGRI KEDIRI

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

PEMANFAATAN ALGORITMA ID3 UNTUK KLASIFIKASI IPK MAHASISWA PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA UN PGRI KEDIRI

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan ( S.Pd ) Pada Program Studi Pendidikan Matematika

OLEH : MASLULUKHIDAYAH NPM: 11.1.01.05.0123

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (FKIP ) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA KEDIRI 2016

PRASETIYO NINGSIH| 11.1.01.05.0163 FKIP – Pendidikan Matematika

simki.unpkediri.ac.id || 1||








PEMANFAATAN ALGORITMA ID3 UNTUK KLASIFIKASI IPK MAHASISWA PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA UN PGRI KEDIRI MASLULUK HIDAYAH NPM: 11.1.01.05.0123 FKIP PENDIDIKAN MATEMATIKA [email protected] Drs. Darsono, M. Kom.dan Khomsatun Ni’mah, M.Pd. UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI ABSTRAK Masluluk Hidayah: Pemanfaatan Algoritma ID3 Untuk Klasifikasi IPK Mahasiswa Progam Studi Pendidikan Matematika UN PGRI Kediri, Skripsi, Pendidikan Matematika, FKIP UN PGRI Kediri, 2015. Penelitian ini dilatar belakangi karena peneliti ingin memanfaatkan data-data yang melimpah sebagai sumber informasi bagi program studi pendidikan Matematika untuk memprediksi IPK mahasiswa dengan menggunakan teknik-teknik data mining. Hal ini juga dapat meningkatkan upaya untuk mendorong meningkatkan IPK mahasiswa. Sehingga selain dapat bermanfaat bagi mahasiswa sendiri, juga dapat meningkatkan nilai akreditasi bagi program studi. Permasalahan penelitian ini adalah (1) Bagaimana penerapan algoritma ID3 untuk mengklasifikasi IPK Mahasiswa program studi Pendidikan Matematika UN PGRI Kediri ? Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dan jenis penelitian ini adalah studi kasus. Variable terikatnya IPK Mahasiswa dan variable bebasnya asal sekolah, jarak tempat tinggal ke kampus UN PGRI Kediri, pendidikan orang tua, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, prestasi mahasiswa. Penelitian ini menggunakan Algoritma ID3 yang menggunakan persamaan Entropy dan Gain. Tempat penelitian di Kampus UN PGRI Kediri. Populasi penelitian ini semua mahasiswa program studi pendidikan matematika yaitu tingkat 1 sampai dengan tingkat 4. Sedangkan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode Slovin. Pengambilan data berasal dari database Sistem Informasi Akademik dari BAAK UN PGRI Kediri, Program studi pendidikan matematika dan subjek diminta untuk mengisi lembar isian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah variabel yang paling dominan disini adalah penghasilan orang tua. Dan diperoleh variabel yang mempengaruhi IPK Rendah dan Tinggi. Variabel yang membedakan keduanya adalah asal sekolah Paket C dan Pekerjaan orang tua TNI maka IPK pasti akan tinggi. Implikasi adalah sebagai Sebagai tambahan informasi yang dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan pada saat mempertimbangkan penerimaan mahasiswa baru dan sebagai acuan atau pertimbangan bagi peneliti berikutnya yang tertarik pada masalah ini dan ingin menambah serta memperdalam penelitian ini. Hasil klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi IPK mahasiswa menunjukkan berbagai klasifikasi serta daftar variabel-variabel penting yang dapat menentukan variabel IPK, sehingga disarankan bagi lembaga agar dapat memperhatikan hal tersebut untuk membantu meminimalisir potensi perolehan IPK dengan kategori rendah

Kata kunci:Data Mining, Algoritma Id3, Entropy, Gain, Rule




I.

salah satunya adalah program studi pendidikan

LATAR BELAKANG Dalam dunia pendidikan, data yang

matematika dengan jumlah mahasiswa 777.

berlimpah dan berkesinambungan mengenai

Dengan

siswa

terus

mahasiswa yang ada juga cukup banyak. Jika

6)

dan

data yang melimpah ini hanya dibiarkan

Merceron (2005) dalam Ayub (2007),

data

menumpuk, maka hanya akan menjadi beban

yang

dibina

dihasilkan.Menurut

yang

dan

Jing

berlimpah

alumni

(2004:

membuka

peluang

demikian

data-data

akademik

database yang dimiliki.

diterapkannya data mining untuk pengelolaan

Sementara itu, data-data yang melimpah

pendidikan yang lebih baik dan data mining

ini sebenarnya bisa dimanfaatkan sebagai

dalam pelaksanaan pembelajaran berbantuan

sumber

komputer yang lebih efektif.

pendidikan Matematika untuk memprediksi

informasi

bagi

program

studi

Sementara itu, menurut Luan (2002: 7)

IPK mahasiswa dengan menggunakan teknik-

menunjukkan bahwa data mining dapat

teknik data mining. Hal ini tentunya selain

digunakan untuk menyelesaikan siswa

dapat memberikan informasi bagi fakultas dan

yang bermasalah dan membantu institusi

program studi, juga dapat meningkatkan upaya

menjadi

untuk

lebih

proaktif

dalam

mendorong

meningkatkan

IPK

mengidentifikasi dan merespon siswa

mahasiswa. Sehingga selain dapat bermanfaat

tersebut. Luan menerapkan data mining

bagi

sebagai cara untuk memprediksi ciri-ciri

meningkatkan nilai akreditasi bagi program

siswa

studi.

yang akan dikeluarkan oleh

sekolah dan kemudian kembali ke

mahasiswa

Berdasarkan

sendiri,

pada

juga

latar

dapat

belakang

sekolah tersebut pada tahun berikutnya.

tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk

Dari pendapat diatas dapat disimpulkan

menerapkan

pendekatan

data

bahwa, data mining dapat membantu sebuah

menggunakan

organisasi yang memiliki data melimpah untuk

memprediksi

memberikan informasi yang dapat mendukung

kelulusan

pengambilan keputusan.

Pendidikan Matematika UN PGRI Kediri.

Salah satu lembaga pendidikan yang cukup besar di Kediri saat

ini adalah

Universitas Nusantara PGRI (UN PGRI)

algoritma dan

ID3

mining

mengklasifikasi

mahasiswa

Program

guna IPK Strudi

Dengan ID3kita dapat menemukan aturan atau rules baru yang belum pernah ditemui sebelumnya.

Kediri yang memiliki 5 fakultas dengan jumlah mahasiswa 13.500. Salah satunya adalah

Fakultas

Keguruan

dan

Ilmu

Pendidikan. Telah memiliki 11 program studi PRASETIYO NINGSIH| 11.1.01.05.0163 FKIP – Pendidikan Matematika

II. METODE Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, simki.unpkediri.ac.id || 5||


Menurut

Sugiyono

(2013

:

15),

menggunakan

berbagai

prosedur

pendekatan kualitatif adalah : Metode

pengumpulan data selama kasus ini

penelitian

terjadi.

yang

berlandaskan

pada

filsafat postpositifsime, digunakan untuk

Studi kasus merupakan metodologi penelitian

meneliti

pada

yang

dengan menggunakan satu kasus atau lebih

alamiah

(sebagai

adalah

untuk membuktikan teori yang terjadi pada

kondisi

objek

lawannya

eksperimen) di mana peneliti adalah

kehidupan

sebagai instrument kunci, pengambilan

mempelajari

sample sumber dan data dilakukan

fenomena dan konteks sehingga memperdalam

secara purposive dan snowbaal, teknik

pengetahuan. Maka dari itu studi kasus sangat

pengumpulan data dilakukan dengan

dibutuhkan terutama dalam penelitian ini,

triangulasi

data

karena mampu menjelaskan penggunaan teori

bersifat induktif / kualitatif, dan hasil

secara faktual. Dalam penelitian ini, peneliti

penelitian kualitatif lebih menekankan

beranggapan

pada makna dari pada generalisasi.

menciptakan pemahaman mendalam terhadap

(gabungan)

analisis

nyata. dan

bahwa

Studi

kasus

mampu

membedakan

antara

studi kasus

mampu

objek atau fenomena yang diteliti. Dari beberapa teori-teori di atas, maka dapat kita simpulkan bahwa yang dimaksud dengan penelitian kualitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat postpositivisme, digunakan untuk meneliti pada kondisi obyek yang alamiah. Dengan tujuan untuk memahami suatu fenomena dalam konteks sosial secara alamiah dengan mengedepankan proses interaksi komunikasi yang

mendalam

antara

peneliti

dengan

fenomena yang diteliti.

penelitian ini adalah studi kasus.

kualitatif,

yang

menjadi instrumen atau alat penelitian adalah peneliti itu sendiri. Menurut Sugiyono (2010: 306) peneliti kualitatif sebagai human instrument, berfungsi menetapkan fokus penelitian, memilih informan sebagai sumber data, melakukan pengumpulan data, menilai kualitas data, analisis data, menafsirkan data dan membuat kesimpulan atas

87) dalam studi kasus yang digali adalah entitas tunggal atau fenomena dari suatu dan

aktivitas,

serta

mengumpulkan detail informasi dengan


Sehingga peneliti merupakan instrument kunci dalam

Menurut Afifuddin dan Saebani (2009:

tertentu

penelitian

temuannya.

Jenis penelitian yang digunakan dalam

masa

Dalam

penelitian

kualitatif,

di

mana

penggunaan instrumen lain sangat tergantung pada peneliti sendiri. Peneliti kualitatif dituntut untuk memiliki kemampuan dan keterampilan dalam pengumpulan data, oleh karena itu sebagai instrumen yang utama, peneliti juga simki.unpkediri.ac.id || 6||


hendaknya divalidasi, seberapa jauh peneliti

Data

primer

dalam

penelitian

ini

kualitatif siap melakukan penelitian dan

diperoleh langsung dari lapangan. Dalam

selanjutnya terjun ke lapangan. Validasi yang

penelitian ini yang menjadi sumber data

dimaksud menurut Sugiyono (2010: 305)

penelitian adalah mahasiswa Program Studi

meliputi validasi terhadap pemahaman metode

Pendidikan Matematika UN PGRI Kediri

penelitian kualitatif, penguasaan wawasan

tingkat 3 dan tingkat 4. Pengambilan data

terhadap bidang yang diteliti serta kesiapan

dengan tujuan untuk mengetahui apakah

peneliti untuk memasuki obyek penelitian,

mahasiswa tersebut berprestasi atau tidak

baik secara akademik maupun logistiknya

berprestasi.

Tahap pertama penelitian ini adalah studi literatur penelitian

atau kepustakaan, ini

adalah

Tahap kedua

pemilihan

obyek

Sedangkan

data

sekunder

diperoleh dari Program Studi Pendidikan Matematika yang ada di Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan (FKIP) UN PGRI Kediri

penelitian, Tahap ketiga adalah penentuan

dan

variabel data mining, Tahap keempat adalah

Informasi Akademik dari BAAK UN PGRI

penentuan nilai klas variable, Tahap kelima

Kediri.

adalah pengumpulan data, Tahap keenam

kemahasiswaan yang bersifat akademik dan

adalah mengolah data, Tahap ketujuh adalah

non akademik. Dari informasi tersebut maka

melakukan analisis data.

peneliti dapat mengolah data sesuai dengan

Penelitian ini dilaksanakan di kampus

juga

berasal

dari

database

Data-data tersebut

Sistem

meliputi data

tujuan penelitian.

UN PGRI Kediri. Penelitian dilaksanakan pada

Analisis data yaitu cara pengolahan data

bulan Mei sampai bulan September 2015.

dan menguraikan serta mengevaluasi atas

Sumber data yang digunakan dalam penelitian

pokok masalah yang diteliti, dari data yang

ini adalah data primer dan data sekunder.

diperoleh akan dibahas dengan menggunakan

Pengertian sumber data primer dan sumber

teori–teori yang mendukung dalam pemecahan

data sekunder.

masalah.

Menurut Sugiyono (2013 : 193) adalah

Menurut Sugiyono (2013: 335) pengertian

sebagai berikut : Sumber data primer

analisis data adalah proses mencari dan

adalah sumber data yang langsung

menyusun secara sistematis data yang

memberikan data kepada pengumpul

diperoleh dari hasil wawancara, catatan

data, sedangkan sumber data sekunder

lapangan dan dokumentasi, dengan cara

merupakan sumber yang tidak langsung

mengorganisasikan

memberikan data kepada pengumpul

kategori, menjabarkan ke dalam unit-unit,

data, misalnya lewat orang lain atau

melakukan sintesa, menyusun ke dalam

dokumen.

pola, memilih mana yang penting dan


data

ke

dalam



yang

akan dipelajari,

dan

membuat

data yang tidak konsisten dan mengandung

kesimpulan sehingga mudah difahami

noise, duplikasi data dan memperbaiki

oleh diri sendiri maupun orang lain.

kesalahan dan ketidaklengkapan data.

Teknik analisis data yang digunakan adalah dengan teknik analisis diskriptif,

3. Transformasi Data Tahapan

ini

mentransformasikan

menguraikan dan mendiskripsikan mengenai

atau menggabungkan data ke dalam format

data–data

yang lebih tepat untuk melakukan proses

yang

berkaitan

dengan

data

akademik dan non-akademik mahasiswa.

mining dengan cara melakukan peringkasan

Adapun data yang dideskripsikan antara lain :

(agregation)

1. Mengumpulkan Data

pendeskripsian data. Proses transformasi

Sumber data adalah data-data yang dikumpulkan Pendidikan

dari

Program

Matematika

yang

Studi ada

di

disertai

dengan

proses

data dilakukan untuk data yang bersifat kategorikal. 4. Klasifikasi

Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan

klasifikasikan sesuai dengan variable

(FKIP) di UN PGRI Kediri dan juga berasal

independent yang terdiri dari Asal Sekolah,

dari database Sistem Informasi Akademik

jarak tempat tinggal ke UN PGRI Kediri,

dari BAAK UN PGRI Kediri. Data-data

pendidikan orang tua, pekerjaan orang tua,

tersebut meliputi data kemahasiswaan yang

penghasilan orang tua dan prestasi.

bersifat akademik dan non akademik. Dan data yang diperoleh langsung dari lapangan. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data penelitian adalah mahasiswa Program Studi Matematika UN PGRI Kediri tingkat 3 dan tingkat 4. Pengambilan data dengan tujuan untuk mengetahui apakah mahasiswa tersebut berprestasi atau tidak berprestasi. 2. Seleksi dan Pembersihan Data Pada tahapan ini dilakukan pemilihan himpunan data, menciptakan himpunan data target dan atau memfokuskan pada subset variabel

(sampel

data)

yang

telah

dikumpulkan pada tahap pengumpulan data. Pada tahap ini pula dilakukan pemusnahan PRASETIYO NINGSIH| 11.1.01.05.0163 FKIP – Pendidikan Matematika



yang diperoleh dari berbagai sumber tersebut.

Peneliti

akan

melakukan

pemilahan data yang sama dan data yang berbeda untuk dianalisis lebih lanjut. Dari tabel diatas maka algoritma ID3 : 1. Pilih atribut sebagai akar

Pengujian dilakukan

keabsahan

dengan

temuan

mengecek

data

ini yang

Untuk memilih atribut sebagai akar,

diperoleh melalui berbagai sumber. Sumber

didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari

data yang pertama adalah data-data yang

atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung

dikumpulkan dari Program Studi Pendidikan

Gain digunakan rumus seperti tertera dalam

Matematika. Sumber data yang kedua berasal

Rumus 1.

dari database Sistem Informasi Akademik dari

 Si BAAK UN PGRI Kediri. Sumber data yang  Gain( S , A)  Entropy ( S )    Entropy ( Si) ketiga diperoleh langsung dari lapangan.   i 1  S  Adapun langkah-langkah yang n

Sedangkan perhitungan nilai Entropy

digunakan peneliti dalam melakukan teknik triangulasi sumber yaitu, Data yang diperoleh

dapat dilihat pada rumus 2:

kemudian

n

Entropy ( A)    pi  log 2 pi 

dideskripsikan

dan

dikategorisasikan sesuai dengan apa yang

i 1

2. Buat cabang untuk masing-masing nilai

diperoleh dari berbagai sumber tersebut.

3. Bagi kasus dalam cabang

Peneliti akan melakukan pemilahan data yang

4. Ulangi

proses

untuk

masing-masing

sama dan data yang berbeda untuk dianalisis

cabang sampai semua kasus pada cabang

lebih lanjut.

memiliki kelas yang sama.

III. HASIL DAN KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan pada bab IV

5. Ekstraksi Rule dari Decision Tree Dalam penelitian ini untuk mengecek keabsahan

temuan

peneliti

menggunakan

Sugiyono

sebagai berikut: 

tehnik Triangulasi Sumber. Menurut

maka hasil penelitian dapat disimpulkan

(2014:

Variabel

yang

mempengaruhi

373)

paling

IPK

dominan

mahasiswa

UN

Sumber, Menguji

PGRI Kediri adalah Penghasilan orang

kredibilitas data dilakukan dengan cara

tua (X5). Terbukti bahwa penghasilan

mengecek data yang telah diperoleh

orangtua menempati posisi root.

Triangulasi

melalui beberapa sumber. Data yang diperoleh kemudian dideskripsikan dan dikategorisasikan sesuai dengan apa PRASETIYO NINGSIH| 11.1.01.05.0163 FKIP – Pendidikan Matematika



variabel

yang

mempengaruhi

Rule

dengan klasifikasi IPK rendah adalah (X1) Asal sekolah: SMK, MA, SMA. simki.unpkediri.ac.id || 9||


(X2) Jarak tempat tinggal ke kampus UN

Arikunto, S. 2010.

Prosedur Penelitian.

PGRI Kediri: cukup dekat, dekat, sangat dekat,

Cetakan ke empat belas. Jakarta: PT

jauh, sangat jauh.

Rineka Cipta

(X4) Pekerjaan orang tua: PNS, petani, swasta,

Kusrini & Luthfi, E.T. 2009. Algoritma Data

tidak bekerja, wiraswasta,

Mining. Yogyakarta: Andi Offset.

(X5) Penghasilan orang tua: sangat kurang,

Luan, J. 2002. Data Mining and Knowledge

kurang, besar, sangat besar.

Management in Higher Education

(X6) Prestasi: tidak berprestasi, berprestasi.

Applications, Paper presented at the

Sehingga rule yang dihasilkan ada 26

Annual Forum for the Association for

rule. 

nstitutional Research. Canada: variabel

yang

mempengaruhi

Toronto, Ontario. Tersedia :

Rule

http://eric.ed.gov/ERICWebPortal/detai

dengan klasifikasi IPK tinggi adalah (X1) Asal sekolah: SMA, MA,

l?accno=ED474143 diunduh 19 Januari

SMK,

2015

Paket C (X2) Jarak tempat tinggal ke kampus UN

Sugiyono.

2010.

Metode

Penelitian

PGRI Kediri: sangat dekat, cukup dekat, dekat,

Kuantitatif, kualitatif, dan R & D.

sangat jauh, jauh.

Bandung :

(X4) Pekerjaan orang tua: petani, swasta, tidak

________.

2013.

Alfabeta. Metode

Penelitian

Pendekatan

Kuantitatif,

bekerja, wiraswasta, PNS, TNI.

Pendidikan

(X5) Penghasilan orang tua: sangat kurang,

Kualitatif dan R&D. Cetakan ke enam

kurang, besar, sangat besar.

belas. Bandung : Alfabeta.

(X6) Prestasi: tidak berprestasi, berprestasi.

________.

2014.

Metode

Penelitian

Kuantitatif Kualitatif dan R & D.

Sehingga rule yang dihasilkan ada 45

Cetakan ke dua puluh. Bandung:

rule.

Alfabeta.

Dari beberapa variabel yang mempengaruhi IPK, variabel yang membedakan keduanya

Sulianta, F. & Juju, D. 2010. Data Mining. Jakarta: PT Gramedia.

adalah bahwa jika asal sekolah Paket C dan Pekerjaan orang tua TNI maka IPK pasti akan

Susanto, S. & Suryadi, D. 2010. Pengantar

Tinggi.

Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Yogyakarta: C. V Andi Offset

IV. DAFTAR PUSTAKA Afifuddin&Saebani,

B.A.

2009.Metodologi

PenelitianKualitatif. Bandung: Pustaka Setia. PRASETIYO NINGSIH| 11.1.01.05.0163 FKIP – Pendidikan Matematika


PEMANFAATAN ALGORITMA ID3 UNTUK KLASIFIKASI IPK MAHASISWA PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA UN PGRI KEDIRI

Recommend Documents