## Integrasi Data Mining dan Online Analytical
Processing (OLAP) Pada Data Performa Siswa
Lydia Liliana [1]* , Henny Hartono [2] , Devi Yurisca Bernanda [3]
Department of Information System [1], [2], [3]
Universitas Bunda Mulia Jakarta, Indonesia lydialiliana6@gmail.com [1] , hhartono@bundamulia.ac.id [2] , dbernanda@bundamulia.ac.id [3]
Abstract— Technological growth has an impact on increasing data. The accumulation of this data has created a pattern of more and more data, but the information obtained from this data is still minimal. Therefore, currently we need a data analysis technique in finding patterns from these data sets, namely data mining. The education sector produces various kinds of data, such as data on student  performance  in  preparation  for  examinations.  The  data can be analyzed using the On-Line Analytical Processing (OLAP) method. This study focuses on the data mining integration process consisting of association, clustering, classification and forecasting with  a  combination  of  OLAP  methods  on  student  performance data  using  Power  OLAP  tools.  The  result  of  this  research is  the discovery of new patterns in the process of identifying groups of data, such as information about the average student exam results based on test preparation which is done in graphical form, so as to determine strategies in increasing student graduation. In further research, the author will collect student performance data derived from primary data by direct interviews with informants.
Keywords— Data  Mining,  On-Line  Analytical  Processing, Power OLAP
Abstrak—Pertumbuhan teknologi membawa dampak terhadap  peningkatan  data.  Akumulasi  data  tersebut  telah menciptakan pola data yang semakin banyak, namun perolehan informasi dari data tersebut masih minim. Oleh karena itu, saat ini diperlukan suatu teknik analisa data dalam mencari pola dari kumpulan  data  tersebut,  yaitu  data  mining.  Bidang  pendidikan menghasilkan berbagai macam data, seperti data performa siswa dalam persiapan mengikuti ujian. Data tersebut dapat dianalisis dengan  menggunakan  metode  On-Line  Analytical  Processing (OLAP). Penelitian ini berfokus pada proses integrasi data mining yang  terdiri  dari  association,  clustering,  classification  dan forecasting dengan kombinasi metode OLAP pada data performa siswa menggunakan tools Power OLAP. Hasil dari penelitian ini adalah penemuan pola baru dalam proses identifikasi kelompok data,  seperti  informasi  mengenai  rata-rata  hasil  ujian  siswa berdasarkan  persiapan  ujian  yang  dilakukan  dalam  bentuk grafik,  sehingga  dapat  menetukan  strategi  dalam  meningkatkan kelulusan  siswa.  Pada  penelitian  selanjutnya,  penulis  akan melakukan pengumpulan data performa siswa yang berasal dari data primer dengan wawancara langsung ke narasumber.
Kata  Kunci—Data  Mining,  On-Line  Analytical  Processing, Power OLAP

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  informasi  dan  sistem  informasi sudah  menjangkau  hampir  segala  bidang  dalam  aktivitas kehidupan  manusia  [1],  [2].  Dukungan  perkembangan teknologi  yang  semakin  tinggi,  maka  akan  membawa peningkatan terhadap kemampuan dalam melakukan pengumpulan  serta  mengolah  data  menjadi  suatu  informasi yang  berguna  [3],  [4].  Akumulasi  dari  banyaknya  data-data tersebut  telah  menciptakan  pola  dimana  data  yang  semakin banyak  namun  perolehan  informasi  dari  data  tersebut  masih minim [5], [6]. Oleh karena itu, saat ini diperlukan suatu teknik analisa  data  dalam  mencari  pola  dari  kumpulan  data-data tersebut, seperti penggunaan data mining [7].
Data  mining merupakan  suatu  teknik  penemuan pola  atau pengetahuan  dari  suatu  kumpulan  data  yang  banyak  [8],  [9]. Pola-pola  tersebut  dapat  dilihat  sebagai  ringkasan  dari input data  yang  dapat  digunakan  dalam  bidang On-Line  Analytical Processing (OLAP)  untuk  mendapatkan  informasi  yang berkualitas  serta  menemukan  pola  dari  sejumlah  besar  data, sehingga  didapatkan  hasil  dari  kecenderungan  data  tersebut [10],  [11]. Oleh karena itu, proses integrasi data mining yang dikombinasikan  dengan  teknik  OLAP  perlu  dilakukan  untuk membantu seseorang dalam melakukan pengambilan keputusan dan  menetapkan  berbagai  kebijakan  [12].  Sejauh  ini penggunaan data  mining dapat  diterapkan  pada  beberapa bidang,  salah  satu  contohnya  dalam  bidang  pendidikan.  Pada dunia  pendidikan,  data  siswa  dapat  menghasilkan  informasi yang  berlimpah,  seperti  informasi  performa  siswa  dalam persiapan mengikuti ujian.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  pada  penelitian  ini  penulis melakukan  pengolahan  data  performa  siswa  dalam  persiapan mengikuti  ujian  dengan  menggunakan  4  metode data  mining yang  dikombinasikan  dengan  metode On-Line  Analytical Processing (OLAP).  Data  performa  siswa  yang  digunakan merupakan  data  pada  tahun  2018.  Pengolahan  data  performa siswa ini perlu dilakukan untuk mengatasi permasalahan yang dialami  berupa  berlimpahnya  data  performa  siswa  namun makna atau informasi yang diperoleh dari data tersebut belum diketahui,  sehingga  institusi  pendidikan  merasa  kebingungan dalam  menentukan  strategi  yang  tepat  untuk  meningkatkan performa  siswa  mereka.  Metode data  mining yang  digunakan dalam penelitian ini adalah association , clustering , classification dan forecasting . Proses pengolahan data ini juga menggunakan  bantuan Power OLAP  yang  merupakan  salah
satu tools business  intelligence dalam  mengelola  dan memberikan  jawaban realtime sebagai  dukungan  dalam membantu pengambilan keputusan.
Penggunaan tools  Power OLAP  yang  dikombinasikan dengan  4  metode data mining menghasilkan  pola  baru  dalam proses identifikasi kelompok dalam data tersebut. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  pengolahan  terhadap  data  siswa agar  didapat  informasi  penting  berupa  pengetahuan  baru, seperti  informasi  mengenai  rata-rata  hasil  ujian  siswa berdasarkan proses persiapan ujian yang telah dilakukan dalam bentuk  grafik  sebagai  alat  pemodelan  dari  data,  sehingga pengetahuan baru tersebut dapat membantu pihak universitas/sekolah  untuk  melakukan  klasifikasi  mengenai tingkat  kelulusan  dan  dapat  menetukan  strategi  dalam meningkatkan kelulusan siswa pada tahun-tahun berikutnya.

## II. KAJIAN LITERATUR
A. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  pengumpulan  informasi penting  dari  suatu  kumpulan  data  besar  [13].  Penelitian sebelumnya yang berjudul “ Model Business Intelligence System Design of Quality Products by Using Data Mining in R Bakery Company ”  oleh  R  Fitriana,  J.  Saragih  dan  N.  Luthfiana menjabarkan  model business  intelligence yang  dibuat  dengan proses Extract  Transform  Load (ETL)  dan  dikombinasikan dengan model data mining untuk meningkatkan kualitas produk di  pabrik  roti.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah jumlah roti yang tidak layak jual selama periode 7 bulan sebesar 96.744  buah  berdasarkan  hasil  OLAP Cube  Method [14]. Penggunaan data mining dapat menemukan pola tertentu yang tersembunyi,  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat berbeda-beda dan unik. Metode data mining terdiri dari 4 hal, yaitu association , clustering , classification dan forecasting [15], [16].
B. On-Line Analytical Processing (OLAP)
OLAP ( On-Line Analytical Processing ) merupakan metode analisis data untuk menghasilkan laporan informasi yang dapat berguna  bagi  pengguna  [17].  Penelitian  sebelumnya  yang berjudul “ On-Line Analytic Processing (OLAP) Modeling For Graduation Data Presentation ” oleh Arik Sofan Tohir, Kusrini dan  Sudarmawan  menjabarkan  pemodelan  presentasi  data wisuda dengan hasil data lulusan dua prodi dari data warehouse [18]. OLAP berfokus pada penyediaan jawaban terhadap query analisis  multidimensi  secara  cepat  [19],  [20].  Struktur operasional utama pada OLAP didasarkan pada konsep “ Cube ”. Cube dalam  OLAP  merupakan  struktur  data  multidimensial (aktual/virtual) yang memungkinkan analisis data secara cepat [21], [22]. Sistem OLAP  mempunyai  2 kategori, yaitu OLAP cube dan OLAP access tools [23], [24].

## III. METODE PENELITIAN
Berdasarkan gambar 1, dapat diketahui bahwa penelitian ini dimulai  dari  [25],  [26]:  Identifikasi  masalah,  data  performa siswa  yang  dihasilkan  tiap  institusi  pendidikan  sangat berlimpah yang mempunyai makna atau informasi tersembunyi dengan cara melakukan pengolahan data tersebut menggunakan teknik  data  mining.  Studi  literatur,  melakukan  pengumpulan referensi  pustaka,  seperti  jurnal  dan  buku  yang  berhubungan
dengan data mining dan OLAP. Pengumpulan data, penelitian ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  data  performa  siswa dalam  persiapan  mengikuti  ujian  pada  tahun  2018  yang diperoleh  dari  situs  resmi kaggle.com .  Integrasi Data  Mining dan OLAP  menggunakan bantuan tools Power OLAP  dengan menganalisa  data  performa  tersebut  menggunakan  4  metode data  mining ,  yaitu association , clustering , classification dan forecasting .  Analisis  data,  menganalisa  temuan  pengetahuan baru  yang  didapatkan  dari  proses  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Pemodelan  data  dalam  grafik  dari  metode association , clustering , classification dan forecasting .
Gambar 1. Metodologi Penelitian [27]

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data performa siswa dalam persiapan mengikuti ujian, tersebut  terdiri  dari  9  atribut,  yaitu serial  number,  gender, race/ethnicity,  parental  level  of  education,  lunch,  Test preparation  course,  math  score,  writing  score dan reading score . Tabel 1 menunjukkan kolom serial number merupakan nomor  unik  yang  menandakan  urutan  dari  setiap  data  yang didapatkan. Serial  number mempunyai  rentang  dari  angka  1 sampai  1000. Gender yang  digunakan  adalah female (Perempuan)  dan male (Laki-laki).  Kolom Race/Ethnicity dikelompokkan  berdasarkan  suku-suku  besar  di  Indonesia. Group A merupakan suku Chinese, Group B merupakan suku Jawa, Group C  merupakan  suku  Sunda, Group D  merupakan suku  Betawi  dan Group E  merupakan  suku  Dayak.    Kolom parental  level  of  education memiliki  arti  tingkat  pendidikan yang  dicapai. Associate’s  degree setara  dengan  tingkat  D3, bachelor’s  degree tingkat  sarjana, high  school tingkat  SMA, master’s degree tingkat S2, some college beberapa universitas, dan some  high school beberapa  sekolah  SMA.  Kolom lunch berarti harga makanan untuk setiap subyek, yaitu porsi standard dan free/reduced (Bisa  mendapatkan  harga  makanan  gratis). Kolom test  preparation course menjelaskan mengenai  latihan persiapan  yang  dilakukan  subyek  sebelum  melaksanakan  tes, yaitu  persiapan  telah  selesai  ( Completed )  dan  belum  ada persiapan  ( None ).  Kemudian  pada  data  ini  juga  dilampirkan data math score , reading score dan writing score . Penelitian ini menggunakan  4  metode data  mining ,  yaitu association , clustering , classification dan forecasting .
T ABEL I. C ONTOH D ATA P ERFORMA S ISWA Serial Number Gender Race/Ethnicity Parental Level of Education Lunch Test Preparation Course Math Score Reading Score Writing Score 1 Male Group A Associate's Degree Free/Reduced None 47 57 44 2 Female Group B Bachelor's Degree Standard None 72 72 74 3 Female Group B Master's Degree Standard None 90 95 93 4 Female Group C Some College Standard Completed 69 90 88 5 Male Group D High School Free/Reduced Completed 64 64 67 6 Male Group E Some High School Standard None 30 26 22

## A. Association
Association merupakan  proses  untuk  menemukan  suatu kombinasi  item  dalam  suatu  waktu. Input yang  digunakan berupa gender , test  preparation  course ,  serta math score , reading  score dan writing  score .  Proses association ini membandingkan gender dengan test  preparation  course dan jumlah  rata-rata  nilai  paling  tinggi. Output yang  dihasilkan adalah rata-rata nilai paling tinggi berdasarkan gender dan test preparation  course .  Proses  pengolahan association ini menggunakan tools  Power OLAP  dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
a) OLAP Basics . Membuat database baru sebagai tempat penyimpanan  data  performa  siswa  dan  dimensi  yang berisi atribut-atribut yang akan digunakan pada metode association , yaitu category , gender , serial number dan test course .
b) OLAP  Cube Modelling .  Membuat cube baru  bernama association . Cube ini  akan  diisi  oleh  atribut  yang sebelumnya  telah  dipindahkan  ke  dimensi,  yaitu category , gender , serial number dan test course . Penulis
tidak  menggunakan  rumus  karena output yang dihasilkan adalah membandingkan dan mengetahui total score yang  paling  tinggi  terdapat  di gender apa  dan sudah melakukan persiapan tes atau belum.
c) OLAP Reporting .  Membuat slice untuk mengatur data dalam cube .  Setelah  membuat slice baru,  maka  dapat membuka cube association yang telah dibuat, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
T ABEL II. H ASIL S LICE A SSOCIATION Female Male Completed None Completed None Total Score 41099.00 67012.00 36948.00 58253.00
Berdasarkan  tabel  II, total  score yang  didapat  dari masing-masing gender merupakan hasil dari penjumlahan  keseluruhan math score , reading  score dan writing  score baik  dari  siswa  perempuan  maupun laki-laki.

## Gambar 2. Grafik Hasil Association
Gambar  2  menunjukkan  bahwa total  score paling  tinggi terdapat  di  jenis  kelamin  perempuan  yang  dimana  belum mengikuti latihan persiapan untuk test. Sedangkan, total score paling  rendah  didapatkan  dari  jenis  kelamin  laki-laki  yang
sudah  mengikuti  latihan  persiapan  untuk  test.  Maka  dari  itu, ditemukan  suatu  pola  bahwa tidak  selamanya  seseorang  yang sudah melakukan persiapan mendapatkan nilai terbaik. Hal ini terbukti  pada  hasil gender laki-laki  yang  sudah  melakukan
persiapan  justru  mendapatkan score yang  kurang  baik.  Oleh karena itu, pihak institusi perlu menganalisa faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi siswa tersebut saat melakukan latihan persiapan,  seperti  apakah  siswa  tersebut  kesusahan  dalam menghadapi  materi,  sehingga  perlu  melakukan  pengajaran secara private /pribadi.  Temuan  ini  membuat  institusi pendidikan  harus  menyiapkan  strategi  dalam  mengatur  cara persiapan latihan tes bagi siswa laki-laki.

## B. Clustering
Clustering adalah  proses  pengelompokkan  sejumlah data/obyek ke dalam kelompok data sehingga setiap kelompok mempunyai  data  yang  mirip. Input yang  diperlukan  adalah race/ethnicity , math  score , reading  score dan writing  score . Proses clustering ini  membandingkan total  score dari race/ethnicity yang  diperoleh math  score , reading  score dan writing  score . Output yang  diinginkan  adalah total  score dari writing  score masing-masing group .  Proses  pengolahan clustering ini  dilakukan  dengan  menggunakan tools  Power OLAP dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) OLAP Basics .  Membuka database yang  telah  dibuat sebelumnya  dan  membuat  dimensi  yang berisi  atribut- atribut  yang  akan  digunakan  pada  metode clustering , yaitu category , serial number dan group .
b) OLAP  Cube Modelling .  Membuat cube baru  bernama clustering yang diisi oleh atribut berupa category , serial
number dan group .  Penulis  menggunakan  rumus sebagai berikut:
All and {“Category. Average”} and {“Group. Group A”} = “Clustering”.{“Category. Total Score”, “Group. Group A”}/3;
Rumus ini digunakan untuk menghitung total score dari group A  yang  berasal  dari  hasil  penjumlahan math score , reading score dan writing score kemudian dibagi dengan  3.  Angka  3  merupakan  jumlah  mata  pelajaran yang  ditempuh  siswa  tersebut.  Rumus  tersebut  juga berlaku pada perhitungan total score group B, C, D dan E.
c) OLAP Reporting .  Membuat slice baru,  maka  dapat membuka cube  clustering yang  telah  dibuat.  Tabel  3 menunjukkan  hasil  dari total  score masing-masing group .
T ABEL III. H ASIL S LICE C LUSTERING
Total Score Group A 16819.00 Group B 37317.00 Group C 64245.00
Group D 54375.00
Group E 30556.00
Gambar 3. Grafik Hasil Clustering
Gambar 3 menunjukkan bahwa total score yang paling tinggi terdapat di group C dan total score terendah terdapat di group A. Berdasarkan hasil tersebut, maka institusi pendidikan dapat menentukan  strategi  untuk  meningkatkan  pola  pembelajaran siswa  yang  terdapat  di  dalam group A,  seperti  dengan melakukan penyesuaian lingkungan belajar siswa tersebut agar siswa terpacu untuk melakukan kegiatan tes persiapan sebelum
mengikuti ujian. Dengan menggunakan strategi tersebut, maka institusi pendidikan dapat mencapai target agar siswa di group tersebut dapat lulus pada tiap mata pelajaran.

## C. Classification
Classification merupakan  proses  penemuan  model  atau fungsi  yang menjelaskan atau  membedakan  konsep  atau  kelas
data. Input yang digunakan adalah parental level of education . Proses classification ini  membandingkan parental  level  of education dengan rata-rata penjumlahan math score dan reading score dari parental level  of  education . Output yang dihasilkan adalah rata-rata penjumlahan math score dan reading score dari masing-masing  tingkatan  kelulusan.  Proses  pengolahan classification ini  dilakukan  dengan  menggunakan tools  Power OLAP dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) OLAP Basics . Membuka database yang telah dibuat dan membuat dimensi yang berisi atribut-atribut yang akan digunakan  pada  metode classification ,  yaitu category , serial number dan parental level of education .
b) OLAP  Cube Modelling .  Membuat cube baru  bernama classification yang  diisi  oleh  atribut  berupa category , serial number dan parental level of education . Penulis menggunakan rumus sebagai berikut:
All and {“Category. Average”} = “Classification”.{Category.
Total Score}”;
Formula tersebut  digunakan pada Power OLAP  untuk membuat  perhitungan  rata-rata  penjumlahan math score dan reading score dari 6 tingkatan yang ada.
c) OLAP Reporting . Tahapan selanjutnya adalah membuat slice . Setelah membuat slice baru, maka dapat membuka cube classification yang telah dibuat sebelumnya.
T ABEL IV. H ASIL S LICE C LASSIFICATION
Average Associate’s Degree 30816.00 Bachelor’s Degree 16802.00 High School 24861.00 Master’s Degree 8562.00 Some College 30869.00 Some High School 23348.00
Tabel  4  menunjukkan  hasil  dari slice  classification.
Associate’degree rata-ratanya adalah 30816.00. Bachelor’s  degree rata-ratanya  adalah  16802.00. High school rata-ratanya  adalah  24861.00. Master’s  degree rata-ratanya adalah 8562.00. Some college rata-ratanya adalah 30869.00. Some high school rata-ratanya adalah 23348.00.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa average paling  tinggi terdapat di lulusan D3 sedangkan average terendah terdapat di lulusan master . Dari data tersebut, membuktikan bahwa semakin tinggi tingkat lulusan seseorang, maka akan semakin sulit pula dalam melakukan proses pembelajaran untuk memperoleh nilai terbaik.  Oleh  karena  itu,  institusi  pendidikan  perlu  menyusun strategi  untuk  menciptakan  cara  pembelajaran  baru  bagi  para lulusan master supaya  mudah  dimengerti  dengan  mudah  bagi siswa  tersebut  dan  sebagai  bahan  persiapan  untuk  mengikuti ujian, sehingga hasil yang diperoleh dalam penilaian ujian akan lebih membaik.
Gambar 4. Grafik Hasil Classification
D. Forecasting
Forecasting adalah  proses  pengestimasian  nilai  prediksi berdasarkan  pola-pola  di  dalam  sekumpulan  data. Input yang digunakan  adalah race/ethnicity dan average untuk  mencari rata-rata.  Proses forecasting ini  adalah  data race/ethnicity dengan  data  jumlah  dari  rata-rata  per  orang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  berapa  kira-kira  rata-rata  tertinggi  di  tiap grup siswa di masa mendatang. Output yang dihasilkan adalah rata-rata  dari  masing-masing group .  Proses  pengolahan
forecasting ini  dilakukan  dengan  menggunakan tools  Power OLAP dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) OLAP Basics .  Membuka database yang  dibuat sebelumnya  dan  membuat  dimensi  yang berisi  atribut- atribut  pada metode forecasting , yaitu category , serial number dan group .
b) OLAP  Cube Modelling .  Membuat cube baru  bernama forecasting yang  diisi  oleh  atribut category , serial
number dan group .  Penulis  menggunakan  rumus sebagai berikut:
All and {“Category. Average”} and {“Group. Group A”} = “Clustering”.{“Category. Total Score”, “Group. Group A”}/3;
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung average dari group A  yang  berasal  dari  hasil  penjumlahan math score , reading score dan writing score kemudian dibagi dengan  3.  Angka  3  merupakan  jumlah  mata  pelajaran yang  ditempuh  siswa  tersebut.  Rumus  tersebut  juga berlaku pada perhitungan average group B, C, D dan E.
c) OLAP Reporting .  Membuat slice dan  membuka cube forecasting yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Tabel  5 menunjukkan  hasil  dari slice  forecasting berupa  rata- rata nilai race/ethnicity .
T ABEL V. H ASIL S LICE F ORECASTING
Average Group A 5606.00
Group B 12439.00
Group C 21415.00
Group D 18125.00 Group E 10185.00
Gambar 5 menunjukkan bahwa average yang paling tinggi terdapat di group C dan average terendah terdapat di group A, sehingga  dapat  diprediksi  bahwa group C  di  masa  mendatang akan  memiliki  rata-rata  yang  semakin  meningkat  setiap periodenya. Oleh karena itu, institusi pendidikan dapat mengatur strategi untuk meningkatkan rata-rata perolehan nilai agar setiap group mendapatkan hasil yang terbaik. Selain itu, ada baiknya institusi dapat meramalkan atau memprediksi cara terbaik untuk meningkatkan  nilai  dari  tiap  siswa,  seperti  menambah ekstrakurikuler yang disesuaikan dengan bidang yang diminati.
Gambar 5. Grafik Hasil Forecasting

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah Peningkatan penggunaan data  telah  menciptakan pola,  dimana data  yang  semakin  banyak  namun  perolehan  informasi  masih minim. Oleh karena itu, saat ini diperlukan suatu teknik analisa data,  seperti data  mining yang  diintegrasikan  dengan On-Line Analytical  Processing (OLAP)  untuk  mendapatkan  informasi yang  berkualitas.  Proses  integrasi data  mining dengan  OLAP berfokus  pada  4  metode data  mining ,  berupa association , clustering , classification dan forecasting .
Metode association merujuk  bahwa  pihak  institusi  perlu menganalisa  faktor-faktor  dan  strategi  yang  mempengaruhi siswa  saat  melakukan  latihan  persiapan.  Metode clustering merujuk  pada  institusi  pendidikan  harus  dapat  menentukan
strategi  untuk  meningkatkan  pola  pembelajaran  siswa  agar mencapai target lulus.
Metode classification membuktikan  bahwa  semakin  tinggi tingkat  lulusan  seseorang,  maka  akan  semakin  sulit  dalam melakukan  proses  pembelajaran  untuk  memperoleh  nilai terbaik. Metode forecasting merujuk ada baiknya institusi dapat memprediksi  cara  terbaik  untuk  meningkatkan  nilai  dari  tiap siswa.
Secara  keseluruhan,  didapatkan  pengetahuan  baru  untuk mengukur  tingkat  keberhasilan  siswa  dalam  melakukan persiapan  ujian  dan  sejauh  mana  institusi  pendidikan  sebagai lembaga  penyelenggara  dapat  memfasilitasi  siswa  mereka dengan baik.
Pada  penelitian  selanjutnya,  penulis  akan  melakukan pengumpulan  data  yang  berasal  dari  data  primer  dengan wawancara langsung ke narasumber.

## REFERENCES
[1]  M.  Liu,  M.  Qu,  and  B.  Zhao,  “Research  and  Citation  Analysis  of  Data Mining Technology Based on Bayes Algorithm,” Mob. Networks Appl. , vol. 22, no. 3, pp. 418–426, 2017, doi: 10.1007/s11036-016-0797-2.
[2]  E. B. Lee, J. Kim, and S. G. Lee, “Predicting Customer Churn in Mobile Industry Using Data Mining Technology,” Ind. Manag. Data Syst. , vol. 117, no. 1, pp. 90–109, 2017, doi: 10.1108/IMDS-12-2015-0509.
[3]  D. S. Susilawati and D. Riana, “Optimization the Naive Bayes Classifier Method  to  Diagnose  Diabetes  Mellitus,” IAIC  Trans.  Sustain.  Digit. Innov. , vol. 1, no. 1, pp. 78–86, 2019, doi: 10.34306/itsdi.v1i1.21.
[4]  B. G. Sudarsono, J. F. Andry, and Nirwan, “Design Information System Order  Fulfillment  Using  Archimate  Modelling,” Int.  J.  Adv.  Trends Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1303–1310,  2020,  doi: 10.30534/ijatcse/2020/61922020.
[5]  H.  Tannady,  J.  F.  Andry,  and  F.  Nurprihatin,  “Determinants  Factors Toward the Performance of the Employee in the Crude Palm Oil Industry in West Sumatera, Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 771, pp. 1–6, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/771/1/012066.
[6]  J. F. Andry, H. Tannady, and F. Nurprihatin, “Eliciting Requirements of Order Fulfilment in A Company,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 771, pp. 1–6, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/771/1/012023.
[7]  W. Sun, Z. Cai, F. Liu, S. Fang, and G. Wang, “A Survey of Data Mining Technology on Electronic Medical Records,” 2017 IEEE 19th Int. Conf. e-Health  Networking,  Appl.  Serv.  Heal.  2017 ,  pp.  1–6,  2017,  doi: 10.1109/HealthCom.2017.8210774.
[8]  G.  Singh  and  B.  Kishore,  “Comparative  Analysis  of  Opinion  Mining KDD for Customer Reviews,” Int. J. Res. Eng. Sci. Manag. , vol. 2, no. 8, pp. 15–17, 2019.
[9]  F. A. Rahman, S. M. Shamsuddin, S. Hasan, and N. A. Haris, “A Review of  KDD  Data  Mining  Framework  and  Its  Application  in  Logistics  and Transportation,” Int.  J.  Supply  Chain  Manag. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  77–84, 2016.
[10]  B.  Salimi,  C.  Cole,  P.  Li,  J.  Gehrke,  and  D.  Suciu,  “HypDB:  A Demonstration  of  Detecting,  Explaining  and  Resolving  Bias  in  OLAP Queries,” Proc. VLDB Endow. , vol. 11, no. 12, pp. 2062–2065, 2018, doi: 10.14778/3229863.3236260.
[11]  C.  Zhan et  al. ,  “AnalyticDB:  Real-Time  OLAP  Database  System  at Alibaba  Cloud,” Proc.  VLDB  Endow. ,  vol.  12,  no.  12,  pp.  2059–2070, 2018, doi: 10.14778/3352063.3352124.
[12]  P. Nahar and S. Kumar, “Developing a Decision Support System (DSS) for Utility of Power Supply Organization,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 12, no. 9, pp. 1962–1968, 2017.
[13]  Z.  Chen,  “An  Approach  for  Developing  Platform  of  OLAP,” Int.  Conf. Artif. Intell. Control Autom. Eng. , pp. 117–121, 2019.
[14]  R.  Fitriana,  J.  Saragih,  and  N.  Luthfiana,  “Model  Business  Intelligence System Design of Quality Products by Using Data Mining in R Bakery Company,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  277,  no.  1,  pp.  1–9, 2017, doi: 10.1088/1757-899X/277/1/012005.
[15]  F. Firat, A. K. Arslan, C. Colak, and H. Harputluoglu, “Estimation of Risk Factors  Associated  With  Colorectal  Cancer:  An  Application  of Knowledge Discovery in Databases,” Kuwait J. Sci. , vol. 43, no. 2, pp. 151–161, 2016.
[16]  A.  Dutt,  M.  A.  Ismail,  and  T.  Herawan,  “A  Systematic  Review  on Educational Data Mining,” IEEE , vol. 5, pp. 1–15, 2017.
[17]  M.  Djedaini,  K.  Drushku,  N.  Labroche,  P.  Marcel,  V.  Peralta,  and  W. Verdeaux,  “Automatic  Assessment  of  Interactive  OLAP  Explorations,” Inf. Syst. , vol. 82, pp. 148–163, 2019, doi: 10.1016/j.is.2018.06.008.
[18]  A.  S.  Tohir,  K.  Kusrini,  and  S.  Sudarmawan,  “On-Line  Analytic Processing (OLAP) Modeling for Graduation Data Presentation,” Proc. - 2017  2nd  Int.  Conf.  Inf.  Technol.  Inf.  Syst.  Electr.  Eng. ,  pp.  132–135, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285481.
[19]  A. Lamani, B. Erraha, M. Elkyal, and A. Sair, “Data Mining Techniques Application for Prediction in OLAP Cube,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol.  9,  no.  3,  pp.  2094–2102,  2019,  doi:  10.11591/ijece.v9i3.pp2094- 2102.
[20]  M. P. Cristescu, “Using OLAP Data Cubes in Business Intelligence,” Sci. Bull. , vol. 21, no. 2, pp. 80–86, 2017, doi: 10.1515/bsaft-2016-0039.
[21]  R. Andreswari and M. A. Rasyid, “OLAP Cube Processing of Production Planning Real-life Event Log: A Case Study,” Atl. Highlights Eng. , vol. 2, pp. 148–153, 2019.
[22]  N.  Shaik,  W.  Ullah,  and  G.  Pradeepni,  “OLAP  Cube-Based  Graph Approach  for  Bibliographic  Data,” Am.  J.  Eng.  Res. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 237–240, 2016.
[23]  Neha  and  K.  Garg,  “Efficient  Information  Retrieval  Using Multidimensional OLAP Cube,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 4, no. 7, pp. 2885–2889, 2017.
[24]  L. Gomez, B. Kuijpers, and A. Vaisman, “Performing OLAP Over Graph Data:  Query  Language,  Implementation,  and  a  Case  Study,” ACM  Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 1–8, 2017, doi: 10.1145/3129292.3129293.
[25]  N. Shaik, W. Ullah, and G. Pradeepni, “OLAP Mining Rules: Association of OLAP with Data Mining,” Am. J. Eng. Res. , vol. 5, no. 2, pp. 2320– 847, 2016, [Online]. Available: www.ajer.org.
[26]  S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan,” Fakt. Exacta , vol.
11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[27]  H.  Sulistiani  and  D.  Darwis,  “Penerapan  Metode  Agile  untuk Pengembangan  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  pada  Data Penjualan (Studi Kasus : CV Adilia Lestari),” J. CoreIT , vol. 6, no. 1, pp. 50–56, 2020.