Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.310 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1203-1212 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COLLEGE ACADEMIC DATA ANALYSIS USING DATA VISUALIZATION
Takdir Zulhaq Dessiaming *1 , Siska Anraeni 2 , Suwito Pomalingo* 3
1,2,3 Universitas Muslim Indonesia, Indonesia Email: 1 takdirzd18@gmail.com , 2 siska.anraeni@umi.ac.id , 3 suwitopoms@gmail.com
(Naskah masuk: 29 April 2022, Revisi : 18 Mei 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Data is a collection of information that contains a broad picture related to a situation. The amount of data is not necessarily better, because a large data set makes it difficult to convert data into information in a timely manner, especially in analyzing data which produces meaningful and relevant information which ultimately results in quick and appropriate action. Higher education management in Indonesia requires fast and accurate academic reports so that it can facilitate strategic decision making in order to improve the quality of education. This study aims to carry out a comprehensive process of analyzing academic data at universities to display them into interactive data visualizations, so that they can retrieve the information in it and make strategic decisions. The method used is a data visualization technique, which allows users to easily see the insights or insights contained in the data. The results obtained are data that has passed the preprocessing stage, can prepare data before being analyzed and processed to be used to make data visualization, so that the information obtained is more varied. This information can be used as a reference by academic managers to make strategic decisions.
Keywords : Academic Data, College, Data Visualization, Comprehensive Stage.

## ANALISIS DATA AKADEMIK PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN TEKNIK VISUALISASI DATA

## Abstrak
Data adalah sebuah kumpulan informasi yang berisi gambaran yang luas terkait suatu keadaan. Banyaknya data belum tentu lebih baik, karena kumpulan data yang luas menyulitkan dalam mengubah data menjadi  informasi secara tepat waktu, terutama dalam menganalisa data yang menghasilkan informasi bermakna dan relevan yang pada  akhirnya  menghasilkan  tindakan  yang  cepat  dan  tepat.  Manajemen  perguruan  tinggi  di  Indonesia membutuhkan laporan akademik yang cepat dan tepat sehingga dapat memudahkan pengambilan keputusan yang strategis  dalam  rangka  peningkatan  kualitas  pendidikan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan proses  yang komprehensif  dalam  menganalisa  data  akademik  pada  perguruan  tinggi  hingga  menampilkannya  menjadi visualisasi data yang interaktif, sehingga dapat mengambil informasi di dalamnya dan membuat keputusan yang strategis.  Metode  yang  digunakan  yaitu  teknik  visualisasi  data,  yang  memungkinkan  pengguna  melihat insight ataupun  wawasan  yang  ada  dalam  data  tersebut  dengan  mudah.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  data  yang  telah melewati  tahapan preprocessing ,  dapat  mempersiapkan  data  sebelum  dianalisa  dan  diolah  untuk  digunakan membuat visualisasi data, sehingga informasi yang didapatkan lebih variatif. Informasi tersebut dapat dijadikan acuan oleh pengelola akademik untuk membuat keputusan yang strategis.
Kata kunci : Data Akademik, Perguruan Tinggi, Visualisasi Data, Tahapan Komprehensif.

## 1. PENDAHULUAN
Data adalah sebuah cerminan berupa fakta yang di  dunia  nyata,  yang  merupakan  karakteristik terpenting dari data itu sendiri [1]. Dengan banyaknya data  yang  tersedia,  perusahaan  di  hampir  setiap industri  berfokus  pada  pemanfaatan  data  untuk keunggulan  kompetitif  [2].  Jumlah  data  yang dikonsumsi secara global diperkirakan akan meningkat  pesat  menjadi  64,2 zettabytes pada tahun 2020  dan  79  zettabytes  pada  tahun  2021  sementara
diproyeksikan  tumbuh  menjadi  lebih  dari  180 zettabytes hingga tahun 2025 [3].
Banyaknya data belum tentu lebih baik, karena kumpulan  data  yang  luas  menyulitkan  dalam mengubah data menjadi informasi secara tepat waktu, terutama dalam menganalisis data yang menghasilkan informasi bermakna dan relevan yang pada akhirnya menghasilkan tindakan yang cepat dan tepat. Hal ini merupakan pembeda kompetitif utama di berbagai organisasi [4].
Pada  perguruan  tinggi  banyak  tantangan  yang dihadapi  terutama  dalam  mengubah  data  menjadi informasi  yang  berguna  dan  strategis.  Kemampuan analitik saat ini di banyak perguruan tinggi biasanya tidak  dirancang  untuk  memberikan  sudut  pandang operasional dan strategis yang dibutuhkan [5]. Salah satu yang menjadi sumber perhatian dalam perguruan tinggi adalah data akademik. Data yang tidak sedikit dapat membuat pengelola kewalahan dalam mengelola data akademik [6]. Manajemen perguruan tinggi  di Indonesia membutuhkan laporan akademik yang  tepat  dan  cepat  sehingga  dapat  memudahkan pengambilan keputusan yang strategis dalam rangka peningkatan  kualitas  pendidikan.  Banyaknya  data akademik  yang  tersimpan  akan  menyulitkan  dan membutuhkan waktu yang lama ketika data tersebut diubah  ke  dalam  bentuk  laporan  saat  mengevaluasi kegiatan  akademik.  Sehingga  dalam  melakukan evaluasi  akademik  dapat  memanfaatkan  dashboard yang  menginterpretasikan  sejumlah  data  yang  besar tersebut  dengan  mudah.  Dasboard  adalah  sebuah halaman  yang  berisi  tampilan  grafik  pada  suatu organisasi  dan  menyediakan  berbagai  informasi penting yang dibutuhkan untuk membuat pengambilan keputusan yang strategis [7].
Banyak peneliti menggunakan metode visualisasi  data  di  perguruan  tinggi  untuk  bisa memperoleh  informasi  dengan  mudah  dan  cepat. Pendekatan  ini  digunakan  untuk  memudahkan monitoring  dan  mengetahui  informasi  akademik dengan  melihat  fenomena  perkembangan  akademik di  sebuah  perguruan  tinggi  [6],  [7],  [9].  Namun, penelitian tersebut hanya berfokus pada menampilkan data akademik dalam bentuk dashboard menggunakan  tools Tableu ,  yang  mana  proses preprocessing tidak dilakukan sehingga memengaruhi  hasil  visualisasinya.  Oleh  karena  itu, dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  tahapan  yang komprehensif  dalam  melakukan  visualisasi  data akademik  dimana  dimulai  dengan  mempersiapkan data  sampai  menampilkannya  menjadi  visualisasi yang interaktif sehingga dapat memberikan informasi penting  dan  membuat  keputusan  strategis  di perguruan tinggi.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Preprocessing Data
Preprocessing  Data berfungsi  untuk  analisis data yang valid. Proses ini merupakan langkah yang sangat  diperlukan  dalam  analisis  data  dengan mempertimbangkan kompleksitas dari operasi pengujian  dan  kekurangan  dalam  kualitas  data. Beberapa  teknik preprocessing  data yaitu  seperti imputasi  nilai  (pengisian  data  yang  hilang),  reduksi data,  penskalaan  data,  transformasi  data,  dan  partisi data.  Dengan  teknik  tersebut,  data  yang  tadinya berantakan,  dapat  terlihat  lebih  baik  dan  dapat dianalisa lebih lanjut [10]..

## 2.2. Data Cleaning
Data  Cleaning atau  pembersihan  data  adalah salah  satu  dari  teknik preprocessing dalam  melihat dan  memperbaiki  kesalahan  dan  inkonsistensi  dari data  agar  data  tersebut  akurat.  Masalah  yang  umum terjadi adalah salah eja, kesalahan format, informasi hilang atau data yang tidak valid. Ini biasanya terjadi karena sumbernya ( database/Big Data ) mengandung data  yang  salah  input  ataupun  data  yang  berlebihan [11].  Dalam  proses  membersihkan  data,  salah  satu yang  dilakukan  adalah  menangani missing  value . Secara umum ada dua cara untuk mengatasi missing value  dalam  prosesnya.  Pertama  yaitu  menghapus sampel  data  atau  row  yang  berisi  nilai  yang  hilang, karena secara umum algoritma data mining tidak bisa mengatasi  data  dengan  nilai  yang  hilang.  Metode tersebut  berlaku  ketika  proporsi  nilai  yang  hilang tidak  terlalu  besar.  Kedua  yaitu  untuk  menerapkan metode imputasi nilai yang hilang untuk menggantikan yang hilang data dengan nilai inferensi atau nilair rata-rata [10].

## 2.3. Descriptive Analysis
Melihat akar penyebab dan diagnostik merupakan bentuk analisis deskriptif yang melibatkan  analisa  pada  data,  dan  juga  melihat  ke belakang dan mengungkapkan apa yang telah terjadi dan memulai tindakan tertentu pada data yang diuji, dan  membacakan  hasilnya  [12].  Statistik  biasanya berupa  deskriptif  (menggambarkan  keadaan  sesuai data) atau inferensial (mencari beberapa kemungkinan adanya perbedaan dalam sebuah data). Merangkum  data  yang  berisi  dari  angka  yang bertujuan  untuk  menjelaskan  atau  menggambarkan kejadian  dalam  data.  Selain  dapat  menggambarkan keadaan data, membandingkan beberapa sampel dari satu  penelitian  dengan  penelitian  yang  lain  adalah salah  satu  fungsi  dari  statistik  deskriptif.  Statistik deskriptif analisis juga dapat menemukan karakteristik data yang mungkin dapat mempengaruhi sampel data [13].
2.4. Visualisasi Data
Visualisasi data adalah teknologi yang mendukung visualisasi dan interpretasi dari data-data yang  ada  di  dalam  sebuah  organisasi  [14].  Untuk dapat  menganalisa  data  dan  mendapatkan  wawasan didalamnya,  maka  metode  visualisasi  sangat diperlukan  [15].  Tujuan  dari  visualisasi  data  adalah untuk  memvisualisasikan  data,  menyampaikan informasi  secara  lengkap  dan  efektif  [16].  Dengan visualisasi  data,  analisis  eksplorasi  data  yang dilakukan, memiliki nilai yang tinggi dan juga potensi untuk  menjelajahi  data  lebih  besar.  Visualisasi  data yang  juga  dapat  digunakan  untuk  mengeskplorasi data secara visual dapat berfungsi sebagai pembuatan hipotesis. Dengan tampilan visual, dapat memungkinkan  pengguna  melihat  insight  ataupun
wawasan yang ada dalam data tersebut dengan mudah [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  ini  merupakan  cara  pengumpulan  data yang  dilakukan  yaitu  melakukan  observasi  dan wawancara kepada  pengelola akademik yang terkait dalam hal ini pimpinan prodi.
Dari wawancara tersebut, peneliti mengumpulkan informasi
yang menjadi permasalahan  di  akademik,  kemudian  mengambil data  sesuai  dengan  hasil  wawancara  di  Sistem Akademik  Perguruan  Tinggi  Swasta  dan  Sistem Akademik  Fakultas.  Data  yang  dikumpulkan dirincikan pada Tabel 1.
Table 1. Jenis Data No. Jenis Data Deskripsi Sumber 1 Mahasiswa Aktif Data ini berisi daftar nama mahasiswa aktif dari tahun 2019-2021, berbentuk data terstruktur  dengan  format .xlsx Sistem akademik 2 Wisudawan   Data ini berisi daftar nama Wisudawan  dari  tahun
2019-2021, berbentuk data terstruktur  dengan  format .xlsx Sistem akademik 3 Profil Mahasiswa Data ini berisi daftar profil mahasiswa  dari  angkatan 2015-2021, berbentuk data terstruktur  dengan  format .xlsx Sistem akademik 4 Daftar Seminar Proposal Data ini berisi daftar nama mahasiswa yang mengambil matakuliah seminar proposal, berbentuk  data  terstruktur dengan format .xlsx Sistem akademik
5 Daftar Nilai
Seminar Proposal Data ini berisi daftar nama mahasiswa yang telah melaksanakan ujian seminar proposal, berbentuk  data  terstruktur dengan format .xlsx
Sistem akademik 6 Mahasiswa Terancam
Drop Out
Data ini berisi daftar nama mahasiswa yang terancam Drop Out , berbentuk data terstruktur  dengan  format .xlsx Sistem akademik
7 Mahasiswa
Cuti Data ini berisi daftar nama mahasiswa yang mengambil cuti, berbentuk data  terstruktur  dengan format .xlsx Sistem akademik 8 Profil IPK Data  ini  berisi  daftar  nilai IPK mahasiswa, berbentuk data  terstruktur  dengan format .xlsx Sistem akademik 9 Matakuliah Peminatan Kurikulum KKNI 2019 Data  ini  berisi  daftar  nilai matakuliah peminatan kurikulum  KKNI  2019, berbentuk  data  terstruktur dengan format .xlsx Sistem akademik 10 Matakuliah Peminatan Kurikulum Non KKNI Data  ini  berisi  daftar  nilai matakuliah peminatan kurikulum  Non  KKNI,
Sistem akademik
berbentuk  data  terstruktur dengan format .xlsx 11 Topik Tugas Akhir Data ini berisi daftar judul topik tugas akhir mahasiswa, berbentuk data  terstruktur  dengan format .sql Sistem akademik 12 Data Dosen Data ini berisi daftar nama dosen tetap, jabatan, jabatan  fungsional,  dan jenjang pendidikan, berbentuk  data  terstruktur dengan format .xlsx Sistem akademik

## 3.2. Teknik Analisis Data
Tahapan  ini  dilakukan  analisis  data  mulai  dari preprocessing data sampai membuat visualisasi data, dengan flowchart pada Gambar 1.

## Gambar 1. Teknik Analisis Data

## 3.2.1. Memasukkan Dataset
Dataset  adalah  sekumpulan  data  yang  tersusun secara  terstruktur.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  data  mahasiswa  aktif,  data
wisudawan dan IPK rata-rata, data profil mahasiswa, data  profil  IPK  mahasiswa,  data  mahasiswa  daftar ujian proposal, data mahasiswa telah ujian proposal, data  mahasiswa  terancam  DO,  data  mahasiswa  cuti, data  matakuliah,  data  topik  tugas  akhir,  dan  data profil  dosen.  Data  dikumpulkan  dari  sumber  sistem akademik  Perguruan  Tinggi  Swasta,  dan  sistem akademik  fakultas.  Data  tersebut  berupa  data terstruktur dalam bentuk  format .sql  dan  .xlsx. Data ini akan dimasukkan ke Jupyter Notebook .

## 3.2.2. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan preprocessing  data yang  terdiri  dari  melihat  informasi  data, data cleaning, dan  transformasi  data.  Informasi  data seperti jumlah kolom, jumlah baris, jumlah nilai data kosong,  dan  tipe  data,  untuk  memeriksa  data  yang akan  digunakan.  Dalam  tahapan  ini, data  cleaning dilakukan  untuk  memeriksa  dan  menangani missing value  dan menghapus  beberapa  kolom  yang  tidak perlu.  Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengolah data  menjadi  bentuk  yang  diinginkan  sesuai kebutuhan  agar  lebih  banyak  informasi  yang didapatkan,  dengan  melakukan  penambahan  kolom, menggunakan filter ,  dan  menggabungkan  beberapa jenis data dengan menggunakan fitur Join . Jika data masih  belum  siap  digunakan,  maka  dilakukan kembali preprocessing data sampai data benar-benar dapat digunakan dengan baik.

## 3.2.3. Descriptive Analysis
Pada  tahapan  ini  untuk  memahami  dan mengeksplorasi  data,  dilakukan descriptive  analysis untuk  menggambarkan  keadaan  atau  isi  dari  data untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

## 3.2.4. Visualisasi Data
Pada tahapan ini, data yang telah siap digunakan akan  diubah  menjadi  tampilan  grafik  dengan  teknik visualisasi data. Visualisasi data berguna untuk dapat mengamati  isi  data  dengan  tampilkan  grafik  yang menarik, sehingga pengelola akademik dapat dengan mudah  membaca  data  hingga  membuat  keputusan yang  strategis.  Untuk  membuat  visualisasi  yang menarik  dan  mudah  diamati,  maka  dilakukan pemilihan jenis diagram yang akan digunakan sesuai dengan model dari data yang ada. Diagram yang akan digunakan adalah diagram batang, diagram lingkaran, diagram garis, dan tabel..

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil penelitian akan membahas hasil yang didapatkan  selama  penelitian  berlangsung.  Tahapan yang dilakukan sebagai berikut :

## 4.1. Mendefinisikan Masalah
Bagian  ini  merupakan  tahapan  mendefinisikan masalah yang ada sebelum menganalisis data. Untuk
mendefinisikan  masalah  dilakukan  wawancara  dan observasi  ke  pimpinan  prodi  fakultas  untuk mengumpulkan informasi dan mengambil pertanyaan mengenai  seputar  data  akademik.  Pengambilan  data dilakukan  di  sistem  akademik  Perguruan  Tinggi Swasta dan sistem akademik aakultas, sesuai dengan pertanyaan yang telah dikumpulkan. Data yang telah dikumpulkan  yaitu  data  mahasiswa  aktif,  data wisudawan,  data  profil  mahasiswa,  data  profil  IPK mahasiswa,  data  mahasiswa  belanja  seminar proposal,  data  mahasiswa  telah  ujian  seminar proposal,  data  mahasiswa  terancam Drop  Out ,  data mahasiswa  cuti,  data  matakuliah,  data  topik  tugas akhir, dan data profildosen.

## 4.2. Preprocessing Data
Bagian  ini  merupakan  proses preprocessing data yang  digunakan  yaitu  melihat  informasi  data, data  cleaning ,  dan  transformasi  data.  Salah  satu dataset yang digunakan untuk melihat informasi data yaitu data mahasiswa telah ujian seminar proposal.
Hasil  informasi  data  dengan  perintah  .info() yang  didapatkan  yaitu  jumlah  kolom  sebanyak  7, jumlah  baris  sebanyak  223,  jumlah  nilai missing value 0,  tipe  data  ada  3  tipe,  dan  ada  2  kolom Unnamed . Hasil tersebut menunjukkan bahwa ada 2 kolom  yang  tidak  valid  atau  tidak  diketahui identitasnya,  maka  kolom  tersebut  akan  dihapus karena kolom tersebut tidak diperlukan.
Data  yang  telah  bersih  kemudian  dimasukkan dan  disimpan  ke Google  Spreadsheet dan  untuk dilakukan  transformasi  data  menggunakan Google Data  Studio ,  yang  berfokus  mengolah  data  tersebut agar  lebih  banyak  informasi  yang  didapatkan. Transformasi  data  yang  dilakukan  yaitu  dengan melakukan  penambahan  kolom  dan  penggabungan data. Salah satu contoh dataset yang digunakan untuk menambahkan kolom yaitu data wisudawan.
Data wisudawan yang awalnya hanya 8 kolom, dilakukan penambahan sebanyak 10 kolom. Penambahan  kolom  ini  berguna  untuk  melakukan eksplorasi pada data agar informasi yang didapatkan lebih variatif.
Selain itu dilakukan penggabungan data dengan menggunakan  fitur Join pada Google  Data  Studio . Contoh  data  yang  digunakan  yaitu  data  profil mahasiswa  12  kolom,  data  mahasiswa  belanja seminar proposal 4 kolom, dan data mahasiswa telah ujian seminar proposal 5 kolom. Ketiga data tersebut akan  digabungkan  untunk  melihat  perbandingan antara  mahasiswa  yang  terdaftar,  yang  belanja seminar proposal, dan yang telah ujian proposal. Data digabungkan  melalui Google  Data  Studio dengan fitur Left Join dengan kolom bernama Angkatan yang menjadi kondisinya karena ketiga data tersebut sama- sama memiliki kolom bernama Angkatan. Data yang tadinya  ada  3,  kemudian  digabungkan  dan  memilih kolom yang akan digunakan yaitu jumlah record dari masing-masing  data  dan  diubah  namanya  sesuai
kebutuhan,  sampai  data  tersebut  telah  tergabung menjadi satu.

## 4.3. Visualisasi Data
Pada bagian ini data yang tersimpan di Google Spreadsheet akan  dihubungkan  untuk  dilakukan teknik visualisasi dengan menggunakan Google Data Studio ,  agar  data  dapat  ditampilkan  dengan  grafik yang  menarik  agar  mudah  dipahami  dan descriptive analysis untuk menggambarkan data yang disampaikan secara naratif yang kemudian informasi yang  didapatkan  akan  digunakan  untuk  membuat keputusan yang strategis. Visualisasi yang digunakan
yaitu  visualisasi  multidimensi  karena  akan  melihat data  dengan  2  dimensi.  Pemilihan  diagram  yang digunakan  yaitu  diagram  batang  untuk  melihat perbandingan antar kategori, diagram lingkaran untuk melihat  perbandingan  antar  3  kategori  dengan  skala persentse, diagram garis untuk melihat tren atau data dari  waktu  ke waktu, dan tabel  untuk melihat daftar data secara menyeluruh. Dengan begitu peneliti dapat memaparkan insight yang  ada  dalam  data  tersebut. Hasil visualisasi yang didapatkan yaitu :
4.3.1. Grafik Status Keaktifan Mahasiswa dalam 3 Tahun Terakhir (2019-2021)
Gambar 2. Grafik Status Keaktifan Mahasiswa Dalam 3 Tahun Terakhir per Semester
Dari  Gambar  2  tersebut  terlihat  bahwa  jumlah status  keaktifan  mahasiswa  mengalami  fluktuatif selama  3  tahun  terakhir.  Jumlah  mahasiswa  aktif tertinggi  terjadi  pada  tahun  2021  Ganjil  sebanyak 1699 dan terendah 2019 Genap sebanyak 1328.

## 4.3.2. Grafik Wisudawan dan Wisudawan Lulus
Tepat Waktu dalam 3 tahun terakhir (2019-2021 Genap
Gambar 3. Grafik Wisudawan dan Lulus Tepat Waktu
Dari  Gambar  3  tersebut  terlihat  bahwa  terjadi penurunan  yang  sangat  signifikan  pada  jumlah lulusan pada 2020 Periode 1. Jumlah lulusan dengan lulus tepat waktu masih sedikit tidak mencapai 50% dari total lulusan dalam 3 tahun terakhir, kecuali pada tahun  2019  Periode  2  mencapai  50%  dari  total mahasiswa lulus pada tahun tersebut.

## 4.3.3. Grafik Jumlah Mahasiswa, Yang Belanja Seminar Proposal, Dan Telah Ujian Seminar Proposal per Angkatan
Dari  Gambar  4  tersebut  terlihat  bahwa  jumlah mahasiswa  yang  belanja  mata  kuliah  seminar proposal  paling  banyak  yaitu  angkatan  2018,  dan yang  telah  selesai  melaksanakan  ujian  seminar proposal paling banyak angkatan 2017 sampai tahun 2021-2022  genap.  Dapat  dilihat  bahwa  mahasiswa angkatan  2015-2017  yang  telah  melaksanakan  ujian seminar  proposal  belum  mencapai  50%  dari  jumlah mahasiswa  yang  terdaftar.  Sehingga  dengan  begitu dapat berpotensi menyebabkan mahasiswa tidak lulus tepat waktu.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.310 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1203-1212 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Gambar 4. Grafik Jumlah Mahasiswa, Belanja Seminar Proposal, Dan Telah Ujian Seminar Proposal

## 4.3.4. Grafik Mahasiswa Terdaftar, Telah Lulus, dan Keluar per Angkatan
Dari  Gambar  5  tersebut  terlihat  bahwa  masih terdapat  348 orang mahasiswa diantaranya angkatan
2015,  2016,  2017  yang  sudah  melewati  masa  studi seharusnya  (4  –  4,5  tahun).  Terlihat  juga  bahwa terdapat 55 orang yang terancam Drop Out .
Gambar 5. Grafik Mahasiswa Terdaftar, Lulus, Keluar

## 4.3.5. Grafik Wisudawan dan IPK rata-rata
dalam 3 tahun terakhir
Dari  Gambar  6  tersebut  terlihat  bahwa wisudawan  dalam  3  tahun  terakhir,  terdapat  133 orang  yang  lulus  tepat  waktu.  Wisudawan  rata-rata
menghabiskan  waktu  studi  selama  5,22  tahun  dan dengan IPK rata-rata 3,35 tahun.

## 4.3.6. Jumlah Mahasiswa Cuti dalam 3 tahun terakhir (2019-2021)
Dari  Gambar  7  tersebut,  dapat  terlihat  bahwa terdapat  18  orang  mahasiswa  yang  mengambil  cuti dalam 3 tahun terakhir yaitu dari tahun 2019 sampai dengan 2021.
Gambar 7. Mahasiswa Cuti

## 4.3.7. Grafik Mahasiswa Reguler, Pindahan, dan MBKM per Angkatan
Dari Gambar 8 tersebut terlihat bahwa terdapat 1856 orang merupakan mahasiswa reguler, pindahan 53  orang,  dan  yang  menjalani  program  MBKM (Merdeka  Belajar  -  Kampus  Merdeka)  sebanyak  1 orang.
Gambar 8. Grafik Mahasiswa Reguler, Pindahan, dan MBKM
4.3.8. Grafik Persentase Jumlah Mahasiswa Terdaftar dan Mahasiswa Telah Lulus Berdasarkan Jenis Sekolah
Dari  Gambar  9  tersebut  terlihat  bahwa  asal sekolah  lulusan  didominasi  yang  berasal  dari  SMA
sebanyak  56,9%,  hampir  sebanding  dengan  asal sekolah  mahasiswa  terdaftar  yang  didominasi  juga berasal dari SMA sebanyak 58,1%.
Gambar 9. Grafik Jenis Sekolah Mahasiswa Terdaftar dan Mahasiswa Telah Lulus
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.310 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1203-1212 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 4.3.9. Grafik Persentase Jumlah Mahasiswa
Terdaftar dan Telah Lulus Berdasarkan Asal Tempat Lahir.
Dari  Gambar  10  tersebut  terlihat  bahwa  asal tempat  lahir  mahasiswa  terdaftar didominasi  berasal
dari  luar  makassar  sebanyak  73%,  dan  asal  tempat lahir  lulusan  didominasi  juga  yang  berasal  dari  luar makassar sebanyak 75,8%,
Gambar 10. Grafik Asal Tempat Lahir Mahasiswa Terdaftar dan Mahasiswa Telah Lulus

## 4.3.10. Descriptive Analysis
Dari  Gambar  11  tersebut  terlihat  bahwa  pada kurikulum  non  KKNI,  matakuliah  yang  sangat diminati  dalam  3  tahun  akademik  terakhir  adalah Jaringan Komputer Lanjut sebanyak 359 orang, dan yang  paling  sedikit  adalah  Konsep  Informatika
Industri  sebanyak  82  orang.  Sedangkan  untuk kurikulum  KKNI  2019,  matakuliah  yang  sangat diminati  dalam  3  tahun  akademik  terakhir  adalah Arsitektur Perangkat Lunak sebanyak 502 orang, dan yang  paling  sedikit  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan sebanyak 238 orang.
Gambar 11. Grafik Mata kuliah Peminatan Mahasiswa

## 4.3.11. Grafik Mahasiswa Peminatan Topik Tugas Akhir
Dari  Gambar  12  tersebut  terlihat  bahwa peminatan  yang  paling  banyak  diambil  saat
mengajukan  judul  topik  tugas  akhir  adalah  Jaringan Komputer sebanyak 429 judul.
Gambar 12. Grafik Mahasiswa Peminatan Topik TA
4.3.12. Jumlah Nilai IPK Mahasiswa Angkatan
2020 dibawah 3.0 dari Semester 1-3 Berturut- turut
Gambar 13. Mahasiswa dengan nilai IPK dibawah 3.0 dari semester 1-3
Dari Gambar 13 tersebut terlihat bahwa terdapat 18 orang mahasiswa angkatan 2020 dengan nilai IPK dibawah 3.0 dari semester 1-3 secara berturut-turut.

## 4.3.13. Grafik Profil Dosen
Dari Gambar 14 tersebut terlihat bahwa dari 39 total dosen, berdasarkan jenjang pendidikan dosen S2 terdapat  36  orang,  dosen  S3  terdapat  3  orang. Sedangkan  berdasarkan  Jabatan  Fungsional,  dosen dengan  jabatan  Lektor  Kepala  terdapat  2  orang, Lektor  terdapat  12  orang,  Asisten  Ahli  terdapat  17 orang, dan 8 orang belum punya jabatan fungsional. Total ada 31 orang yang memiliki jabatan fungsional.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  tahapan yang  komprehensif,  data  yang  tadinya  berupa  data mentah,  dapat  diolah  sedemikian  rupa  sesuai kebutuhan yang membuat informasi yang didapatkan lebih  variatif,  sehingga  data  dapat  siap  untuk divisualisasikan. Descriptive  analysis dilakukan untuk  menjelaskan  gambaran  data  agar  pengelola akademik  dapat  mengambil  informasi  dengan  cepat dan  tepat.  Secara  garis  besar  informasi  yang didapatkan berupa jumlah keaktifan mahasiswa yang fluktuatif  tiap  semester,  terjadi  ketimpangan  antara jumlah  lulusan  dan  mahasiswa  yang  masuk,  dan terjadi  ketimpangan  antara  jumlah  mahasiswa terdaftar  dengan  yang  telah  melaksanakan  ujian seminar  proposal.  Dengan  demikian  informasi  ini dapat  dijadikan  acuan  untuk  membuat  keputusan yang strategis bagi pengelola akademik.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  dapat menerapkan diagnostic  analysis untuk  mencari hubungan antar data, dan juga mencari akar penyebab masalah yang terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Shen,  “What  is  Data?,”  2020. https://towardsdatascience.com/what-is- data-ade94b37204a  (accessed  May  18, 2022).
[2] F. Provost and T. Fawcett, “Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making,” Big Data , vol. 1, no. 1, pp. 51–59, 2013, doi: 10.1089/big.2013.1508.
[3] A.  Holst,  “Volume  of  data/information created,  captured,  copied,  and  consumed worldwide from 2010 to 2025,” Www.Statista.Com , 2021. https://www.statista.com/statistics/871513/w orldwide-data-created/  (accessed  Oct.  31, 2021).
[4] D.  Bumblauskas,  H.  Nold,  P.  Bumblauskas, and  A.  Igou,  “Big  data  analytics: transforming  data  to  action,” Bus.  Process Manag. J. , vol. 23, no. 3, pp. 703–720, 2017, doi: 10.1108/BPMJ-03-2016-0056.
[5] Greg  Bedell,  “Dashboards  for  Higher
Education  Leaders  Can  Optimize  Decision
Supporttle,”
2021.
https://www.huronconsultinggroup.com/insi ghts/dashboards-higher-education-leaders- optimize-decision-support  (accessed  Nov.
04, 2021).
[6] S.  A.  Indutoro  and  E.  Sudarmilah,  “Web- Based Academic Information System of Yapi
Sunni  Tegalgondo  Islamic  Boarding  School
Using Waterfall Method To Manage Students
Academic Data,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no.
1,  pp.  49–59,  2022,  [Online].  Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/a rticle/view/127. [7] N.  Destiandi  and  A.  Hermawan,  “Business Intelligent Method For Academic Dashboard,” bit-Tech ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  11– 20, 2018, doi: 10.32877/bt.v1i2.42.
[8] M.  Ropianto,  P.  Studi,  and  T.  Informatika, “Pemanfaatan  Sistem  Dashboard  Pada  Data Akademik Di Sekolah Tinggi Teknik ( STT ) Ibnu Sina Batam,” vol. 2, no. 2, pp. 67–71, 2017.
[9] D.  Hartama,  P.  Studi,  and  T.  Informatika, “ANALISA VISUALISASI DATA AKADEMIK,” no. 3, pp. 46–55, 2018.
[10] C. Fan, M. Chen, X. Wang, J. Wang, and B. Huang,  “A  Review  on  Data  Preprocessing Techniques  Toward  Efficient  and  Reliable Knowledge Discovery From Building
Operational  Data,” Front.  Energy  Res. ,  vol. 9,  no.  March,  pp.  1–17,  2021,  doi: 10.3389/fenrg.2021.652801.
[11] D.  B.  Lomet,  “Bulletin  of  the  Technical Committee on Data Engineering,” Bull. Tech.
Comm.  Data  Eng. ,  vol.  24,  no.  4,  pp.  1–56, 2001, [Online]. Available: papers2://publication/uuid/30073F7F-1B7C- 4496-ADA4-94FF4E6EE8F7.
[12] J. Spiess, Y. T’Joens, R. Dragnea, P. Spencer, and  L.  Philippart,  “Using  Big  Data  to
Improve Customer Experience and Business Performance,” Bell Labs Tech. J. , vol. 18, pp.
3–17, Mar. 2014, doi: 10.1002/bltj.21642.
[13] C.  B.  Thompson,  “Descriptive  Data Analysis,” Air Med. J. , vol. 28, no. 2, pp. 56– 59, 2009, doi: 10.1016/j.amj.2008.12.001.
[14] E.  Turban,  R.  Sharda,  and  D.  Delen, “Decision  support  and  business  intelligence systems  (required),” Google  Sch. ,  2010,
[Online].
Available:
https://www.academia.edu/download/31082
638/m671w13syllabus.pdf.
[15] S. Pomalingo, B. Sugiantoro, and Y. Prayudi, “Data  Visualisasi  Sebagai  Pendukung Investigasi Media Sosial,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 2, pp. 143–151, 2019, doi:
10.33096/ilkom.v11i2.443.143-151.
[16] V.  Friedman,  “Data  Visualization  and Infographics,”  2008,  [Online].  Available: https://www.smashingmagazine.com/2008/0
1/monday-inspiration-data-visualization- and-infographics/.
[17] Daniel A. Keim, “Information Visualization and Visual Data Mining,” 2002.