Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan Calon Mahasiswa Baru dalam Memilih Jenjang Pendidikan Program Studi di Perguruan Tinggi

## Eko Nur Wahyudi
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank email : ekowahyudi157@gmail.com

## Abstrak
Terdapat  jumlah  kenaikan  yang  cukup  berarti  pada  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  di  PTS  di lingkungan Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah hingga tahun 2012. Bidang ilmu dan program studi tertentu mengalami  kenaikan  yang  relatif  tinggi,  khususnya  di  bidang  teknologi  informasi,  kependidikan  dan kesehatan.  Ada  suatu  pendapat  mengenai  program  studi  dengan  jenjang  pendidikan  program  tertentu cenderung  dipilih  oleh  calon  mahasiswa  dengan  gender  tertentu  pula,  sedangkan  yang  lain  berpendapat bidang ilmu yang lebih cenderung menjadi priorotas utama sebelum memilih program studi dengan jenjang pendidikannya.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dengan  menggunakan  teknik  klasifikasi  pada  data  mining  dapat diketahui  kecenderungan  calon  mahasiswa  dalam  memilih  jenjang  pendidikan  di  perguruan  tinggi, khususnya mengenai program studi tertentu yang banyak peminatnya, berdasarkan rumpun bidang ilmu dan data jenis kelamin.
Kata kunci : Data Mining, Klasifikasi, Bidang Ilmu, Jenis Kelamin

## PENDAHULUAN
Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru atau  biasa  disingkat  PMB  di  Perguruan  Tinggi Swasta di lingkungan Jawa Tengah hingga tahun 2012  terus  meningkat  meskipun  ada  yang mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  Beberapa program  studi  bahkan  harus  ditutup  karena jumlah peminatnya pada beberapa tahun terakhir terus mengalami penurunan. Sementara beberapa  perguruan  tinggi  justru  mengusulkan program  studi  baru  yang  menurut  trend  jumlah selalu meningkat setiap tahunnya. Ada beberapa pendapat yang menyatakan adanya kecenderungan  calon  mahasiswa  dengan  gender tertentu  memilih  program  studi  dengan  jenjang pendidikan  tertentu  pula.  Namun  pendapat  lain menyatakan  bahwa  program  studi  dipilih  oleh calon mahasiswa setelah mereka memilih bidang ilmu yang diminatinya, barulah jenjang pendidikan menjadi alternatif mereka selanjutnya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka perlu  diketahui  mana  yang  lebih  mempengaruhi
dalam  memilih  jenjang  pendidikan  program studi antara jenis kelamin dan bidang ilmu.
Berdasarkan  data  yang  ada,  jumlah Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  di  wilayah  VI Jawa Tengah adalah seperti terlihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Jumlah PTS di Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah
No. Jenis Jumlah 1 Akademi 111 2 Politeknik 21 3 Sekolah Tinggi 77 4 Institut 2 5 Universitas 34 Jumlah 245
Dengan  jumlah  program  studi  sebanyak  153 buah seperti terlihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Jumlah Program Studi  di Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah
No. Program Studi
1  ADMINISTRASI BISNIS
2  ADMINISTRASI PERADILAN
3  ADMINISTRASI PERPAJAKAN
4  ADMINISTRASI RUMAH SAKIT
5  AGRIBISNIS
6  AGRONOMI
7  AGROTEKNOLOGI
8  AKUNTANSI
9  ANALIS FARMASI DAN MAKANAN
…
…
…
149  TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN
150  TEKNOLOGI PANGAN
151  TEKNOLOGI PENDIDIKAN
152  TEKNOLOGI PRODUKSI PERTANIAN 153  USAHA PERJALANAN WISATA
Apabila  program  studi  seperti  pada  Tabel 2 dikelompokkan berdasarkan bilang ilmu  maka diperoleh  16  bidang  ilmu  seperti  terlihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah Bidang Ilmu di Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah
No.

## Bidang Ilmu
1  AGAMA DAN FILSAFAT 2  ANEKA ILMU 3  BUDAYA DAN SASTRA 4  EKONOMI 5  HUKUM
6  KELAUTAN & PERIKANAN
7  KEPENDIDIKAN
8  KESEHATAN
9  KOMPUTER
10  MIPA
11  PERTANIAN
12  PETERNAKAN
13  PSIKOLOGI
14  SENI
15  SOSIAL
16  TEKNIK
Selanjutnya  adalah  tabel  4  yang  berisi tentang  kelompok  bidang  ilmu  berdasarkan  5 (empat) terbanyak di Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah, seperti berikut ini :
Tabel 4. Jumlah Mahasiswa Baru di Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah berdasarkan 10
Program Studi Terbanyak No. Program Studi Jenjang Jml 1  MANAJEMEN S-1 51.884 2  AKUNTANSI S-1 27.586 3  ILMU HUKUM S-1 26.876 4  KEBIDANAN D-3 23.963 5 PENDIDIKAN BAHASA INGGRIS S-1 20.007 6 TEKNIK INFORMATIKA S-1 18.859 7  KEPERAWATAN D-3 17.165 8 PENDIDIKAN BAHASA DAN SASTRA INDONESIA S-1 15.669 9 PENDIDIKAN MATEMATIKA S-1 11.648 10  SISTEM S-1 11.440

## INFORMASI
Jumlah  225.097
Dari  tabel  4.  dapat  dikelompokkan berdasar bidang ilmu seperti terlihat pada tabel 5 di bawah ini :
Tabel 5. Jumlah Mahasiswa Baru Berdasarkan Bidang Ilmu Dari 10 Program Studi Terbanyak
No. Bidang Ilmu Jumlah 1  Ekonomi 79.470 2  Kependidikan 47.324 3  Kesehatan 41.128 4  Komputer 30.299 5  Hukum 26.876 Jumlah 225.097 Sedangkan berdasarkan jenjang
pendidikan  Strata-1  (S1)  dan  Diploma-III  (D3),
di Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah terdistribusi seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Jumlah Mahasiswa Baru pada Jenjang Pendidikan S1 dan D3  Berdasarkan 10 Program Studi Terbanyak No. Jenjang Pendidikan Jumlah Progdi Jumlah Mhs Baru 1 S1 8 183.969 2 D3 2 41.128 Jumlah 10 225.097
Dengan  jumlah  mahasiswa  baru  laki- laki  dan  perempuan  seperti  terlihat  pada  tabel  7 berikut ini :
Tabel 7. Jumlah Mahasiswa Baru Berdasarkan
Jenis Kelamin  Dari 10 Program Studi Terbanyak No. Jenis Kelamin Jumlah Progdi 1 Laki-laki 106.260 2 Perempuan 118.837
Jumlah 225.097
Dari  data-data  yang  telah  disajikan  dalam tabel  tampak  adanya  suatu  trend  jumlah kenaikan  pada  jenjang  pendidikan  S1  dan  pada beberapa bidang ilmu, namun demikian ada juga kenaikan  pada  jenjang  pendidikan  D3  untuk program  studi  tertentu,  sedangkan  yang  lain mengalami kondisi stabil dan penurunan.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode menemukan  suatu  pengetahuan  dalam  suatu database  yang  cukup  besar.  Data  mining  adalah proses  menggali  dan  menganalisa sejumlah data yang  sangat  besar  untuk  memperoleh  sesuatu yang  benar,  baru,  sangat  bermanfaat  dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam data tersebut (Han & Kamber, 2006).
Data  mining  adalah  bagian  integral  dari penemuan  pengetahuan  dalam  database  (KDD), yang  merupakan  proses  keseluruhan  mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses penemuan pengetahuan dalam database / KDD (Han & Kamber, 2006)
Proses  KDD  ini  terdiri  dari  serangkaian langkah-langkah  transformasi,  dari  proses  data preprocessing dan  proses  data postprocessing dari  data  yang  merupakan  hasil  penggalian. Input  data  dapat  disimpan  dalam  berbagai format  (flat  file,  spreadsheet,  atau  relasional tabel)  dan  mungkin  berada  dalam  penyimpanan data  terpusat  atau  didistribusikan  di  beberapa alamat.  Tujuan  dari  proses  data preprocessing
Data Cleaning Data Integration Databases Data Warehouse Task-relevant Data Selectio n Data Mining Pattern Evaluation
adalah  untuk  mengubah  data  input  mentah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis selanjutnya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara lain dengan memperbaiki data yang kotor atau  ganda,  dan  memilih  catatan  dan  fitur  yang relevan dengan proses pengelolaan data selanjutnya.  Karena  banyak  cara  data  dapat dikumpulkan  dan  disimpan,  maka  proses pengolahan  data  mungkin  akan  melelahkan  dan memakan  waktu  yang  lama  dalam  keseluruhan proses penemuan pengetahuan (Tan, dkk, 2006).
Terdapat  empat  tugas  utama  data  mining seperti terlihat pada gambar 2, yaitu :

## Predictive Modelling
Predictive  modelling  digunakan  untuk membangun sebuah  model untuk target variable sebagai  fungsi  dari  explanatory  variable. Explanatory  variable  dalam  hal  ini  merupakan semua  atribut  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi,  sedangkan  variabel  target  merupakan atribut yang akan  diprediksi  nilainya. Predictive modelling  dibagi  menjadi  dua  tipe  yaitu  : Classification  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  discrete  (diskrit) dan  regression  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  continue (berkelanjutan).

## Association Analysis
Association  analysis  digunakan  untuk menemukan
aturan asosiasi
yang memperlihatkan  kondisi-kondisi  nilai  atribut yang  sering  muncul  secara  bersamaan  dalam sebuah himpunan data.

## Cluster Analysis
Tidak seperti klasifikasi yang menganalisa kelas  data  obyek  yang  mengandung  label. Clustering  menganalisa  objek  data  tanpa memeriksa  kelas  label  yang  diketahui.  Label- label  kelas  dilibatkan  di  dalam  data  training. Karena belum  diketahui sebelumnya. Clustering merupakan proses pengelompokkan sekumpulan objek yang sangat mirip.

## Anomaly Detection
Anomaly  detection  merupakan  metode pendeteksian  suatu  data  dimana  tujuannya adalah  menemukan  objek  yang  berbeda  dari
sebagian  besar  objek  lain.  Anomaly  dapat  di deteksi  dengan  menggunakan  uji  statistik  yang menerapkan  model  distribusi  atau  probabilitas untuk data.
Gambar 2. Tugas utama data mining (Tan, dkk,

## 2006)

## Jenis Data
Sebuah  kumpulan  data sering  kali  dapat dikatakan  sebagai  kumpulan  objek  data.  Nama lain  untuk  objek  data  adalah  catatan,  titik, vektor,  pola,  acara,  kasus,  contoh,  pengamatan, atau entitas. Selanjutnya objek data digambarkan oleh sejumlah atribut yang memiliki karakteristik  dasar suatu objek,  misalnya bentuk sebuah  objek  secara  fisik  atau  waktu  yang menunjukkan  di  mana  sebuah  kegiatan  terjadi. Nama lain untuk sebuah atribut adalah  variabel, karakteristik,  bidang,  fitur,  atau  dimensi  (Tan, dkk, 2006).

## Atribut dan Skala Pengukuran
Sebuah  atribut  adalah  properti  atau karakteristik  dari  sebuah  objek  yang  mungkin berbeda-beda.  Sebagai  contoh,  warna  mata berbeda  antara  orang  yang  satu  dengan  orang yang  lain,  atau  contoh  lain  adalah  suhu  suatu benda  yang  bervariasi  dari  waktu  ke  waktu. Warna  mata  adalah  atribut  simbolis  dengan sejumlah kecil kemungkinan nilai (coklat, hitam, biru,  hijau,  dll),  sedangkan  suhu  adalah  atribut numerik  yang  berpotensi  dengan  nilai-nilai dalam jumlah tidak terbatas.
Sebuah  skala  pengukuran  adalah  aturan (fungsi)  yang  mengaitkan  nilai  numerik  atau simbolis  dengan  atribut  dari  sebuah  objek. Secara  formal,  proses  pengukuran  adalah
aplikasi  dari  suatu  skala  pengukuran  yang mengasosiasikan  sebuah  nilai  dengan  atribut tertentu  dari  suatu  objek  tertentu  (Tan,  dkk, 2006).

## Visualisasi
Visualisasi data adalah tampilan informasi dalam format grafik atau tabel. Tujuan visualisasi  adalah  representasi  dari  informasi yang  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang melihat  agar  mudah  memahami  informasi  yang disampaikan tersebut (Tan, dkk, 2006).

## Klasifikasi
Klasifikasi merupakan koleksi dari suatu record  berupa  training  data  set,  dimana  setiap record  berisi  seperangkat  atribut  dan  salah  satu atribut adalah suatu kelas. Yang harus dilakukan adalah  mencari  model  untuk  atribut  kelas sebagai  fungsi  dari  nilai  atribut  yang  lain. Tujuannya adalah mendapatkan suatu kelas yang seakurat mungkin dari catatan record sebelumnya yang tidak terlihat. Satu set data tes dipersiapkan  untuk  menentukan  keakuratan model dan sekaligus validasinya.

## Algoritma Teknik Klasifikasi
Proses klasifikasi menggunakan algoritma  Hunt  karena  algoritma  ini  merupakan salah
satu teknik
klasifikasi yang
menggambarkan  struktur  pohon  keputusan dimana hasilnya dapat menunjukkan kecenderungan  suatu  nilai  terhadap  hasil  atau target  yang  diinginkan.  Proses  awal  dimulai dengan  menentukan atribut mana dari data yang akan  digunakan  untuk  proses  klasifikasi,  yaitu Bidang Ilmu (Ekonomi, Kependidikan, Kesehatan  dan  Komputer),  Jenjang  Pendidikan (S1  dan  D3)  dan  Jenis  Kelamin  (Laki-laki  dan Perempuan).  Kemudian  dari  ketiga  atribut tersebut  diolah  dengan  rumus  klasifikasi  untuk menentukan  atribut  mana  yang  paling  dominan sebagai  simpul  utama.  Masing-masing  atribut diproses  untuk  mengetahui Gain terbesar  yang akan  menjadi  simpul  utama.  Adapun  rumus untuk menentukan Gain adalah sebagai berikut :
• Ukuran informasi Info :
Info(S 1 ,S 2 ,..,S m ) = -  S i /S log 2 S i /S ……  (4.1)
S 1 ,S 2 ,..,S m adalah susunan nilai-nilai dari suatu klas
S i adalah nilai dari setiap klas yang ada
S  adalah  jumlah  nilai  dari  semua  klas yang ada
• Entropi  dari  atribut  A  dengan  nilai-nilai {a 1 ,a 2 ,..,a v }
Entropy ( A )  =  ((S 1j +  …+  S mj )/S) Info(S 1j ,..,S mj )  …… (4.2)
A adalah suatu atribut
S 1j,…, S mj adalah nilai dari masing-masing atribut
• Informasi yang diperoleh melalui pencabangan pada atribut A
Gain ( A )= Info ( S 1 , S 2 ,.., S m ) -
Entropy ( A ) …… (4.3)
A adalah suatu atribut
S 1 ,  S 2 ,  ..,  S m adalah  nilai  dari  masing- masing Info
(Tan, dkk, 2006)
Proses PerhitunganGain Bidang Ilmu terhadap Jenjang Pendidikan

## BIDANG ILMU
Info([183969,41128])=entropy(183969/2
25097,41128/225097) pembagian log S1 =  183969 0,817  -0,291 D3 = 41128 0,183  -2,452 JML =  225097 2 hasil = +-(0,817*- 0,291)-(0,183*- 2,452) 0,686

## EKONOMI
Info([79470,0])=entropy(79470 /79470,0/79470) pembagian
log
S1 = 79470 1,000 0,000 D3 = 0 0,000 0,000 JML = 79470 225097 2 hasil = +- (1,000*0,000)- (0,000*0,000) 0,000 (79470/225097) * hasil = 0,000

## KEPENDIDIKAN
Info([47324,0])=entropy(47324 /47324,0/47324) pembagian log S1 = 47324 1,000 0,000 D3 = 0 0,000 0,000 JML = 47324 225097 2 hasil = +- (1,000*0,000)- (0,000*0,000) 0,000 (47324/225097) * hasil = 0,000

## KESEHATAN
Info([0,41128])=entropy(0/411 28,41128/41128) pembagian log S1 = 0 0,000 0,000 D3 = 41128 1,000 0,000 JML = 41128 225097 2 hasil = +- (0,000*0,000)- (1,000*0,000) 0,000 (41128/225097) * hasil = 0,000

## KOMPUTER
Info([30299,0])=entropy(30299 /30299,0/30299) pembagian log S1 = 30299 1,000 0,000 D3 = 0 0,000 0,000 JML = 30299 225097 2 hasil = +- (1,000*0,000)- (0,000*0,000) 0,000 (30299/225097) * hasil = 0,000

## HUKUM
Info([26876,0])=entropy(268 76/26876,0/26876) pembagian log S1 = 26876 1,000 0,000 D3 = 0 0,000 0,000 JML = 26876 225097 2 hasil = +- (1,000*0,000)- (0,000*0,000) 0,000 (26876/225097) * hasil = 0,000 JUMLAH INFO 0,000 GAIN(BIDANG ILMU) 0,686
Proses  Perhitungan  Gain  Jenis  Kelamin Terhadap Jenjang Pendidikan

## JENIS KELAMIN
Info([183969,41128])=entropy(183969/
225097,41128/225097) pembagian log S1 =  183969 0,817  -0,291
D3 = 41128 0,183  -2,452 JML = 225097 2 hasil = +-(0,817*- 0,291)-(0,183*- 2,452) 0,686

## LAKI-LAKI
Info([101194,5066])=entropy(101194/1 06260,5066/106260) pembagian log S1 =  101194 0,952  -0,070 D3 = 5066 0,048  -4,391 JML = 106260 225097 2 hasil = +-(0,952*- 0,070)-(0,048*- 4,391) 0,276 (101194/225097) * hasil = 0,130

## PEREMPUAN
Info([82775,36062])=entropy(82775/1 18837,36062/118837)
pembagian log S1 = 82775 0,697 -0,522 D3 = 36062 0,303 -1,720 JML = 11883 7 225097 2 hasil = +-(0,697*- 0,522)-(0,303*- 1,720) 0,885 (118837/225097) * hasil = 0,467 JUMLAH INFO 0,598 GAIN(JENIS KELAMIN) 0,088
Karena  Gain  Bidang  Ilmu  dengan  nilai 0,686  lebih  besar  dari  Gain  Jenis  Kelamin
dengan  nilai  0,088  maka  Bidang  Ilmu  dipilih sebagai  faktor  yang  lebih  menentukan  daripada Jenis  Kelamin  pada  calon  mahasiswa  dalam memilih Jenjang Pendidikan S1 atau D3.

## PEMBAHASAN DAN VISUALISASI HASIL KLASIFIKASI
Berdasarkan hasil klasifikasi pada Bab III sebelumnya  yaitu  berdasarkan  bidang  ilmu  dan jenis  kelamin  terhadap  jenjang  pendidikan program  studi  nampak  bahwa  calon  mahasiswa lebih  menentukan  pilihan  bidang  ilmu  terlebih dahulu  baru  kepada  pilihan  jenjang  pendidikan, hanya kemudian jenis kelamin juga  menentukan kecenderungan berikutnya seperti laki-laki  lebih banyak  di  bidang  ilmu  ekonomi,  komputer  dan hukum  sementara  perempuan  lebih  banyak  di bidang ilmu kependidikan dan kesehatan.
Berikut  ini  adalah  visualisasi  hasil klasifikasi  bidang  ilmu  dan  jenis  kelamin terhadap jenjang pendidikan seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi klasifikasi bidang ilmu dan jenis kelamin terhadap jenjang pendidikan
B ID A N G I L M U 30, 9 2% E K O N O M I 79. 4 7 JE N IS K E L A M IN 52, 5 6% L 41. 7 66 JE N JA N G P E N D ID IK A N 100 % S1
41. 7 66 0% D3 0 47, 4 4% P 37. 7 04 100 % S1 37. 7 04 0% D3 0 22, 6 4% K E P E N D ID IK A N 47. 3 24 34, 0 6% L 16. 1 17 100 % S1 16. 1 17 0% D3 0 65, 9 4% P 31. 2 07 100 % S1 31. 2 07
0% D3 0 20, 4 1% K E S E H A T A N 41. 1 28 17, 6 9% L 5. 06 6 45, 4 3% S1 0 54, 5 7% D3 5. 06 6 82, 3 1% P 36. 0 62 16,
5 1% S1 0 83, 4 9% D3 36. 0 62 15, 5 7% K O M P U T E R 30. 2 99 68, 1 0% L 22 80, 7 0% S1 22 19, 3 0% D3 0 31, 9 0% P 8. 29 9 65, 0 0% S1 8. 29 9 35, 0 0% D3 0 10,
4 6% H U K U M
26. 8 76
79, 2 9% L
21. 3 11 100 % S1
21. 3 11
0% D3 0 20, 7 1%
P 5.
56 5 100 % S1
5. 56 5 0% D3 0

## KESIMPULAN
1. Teknik klasifikasi pada data mahasiswa baru pada  PTS  di  lingkungan  Kopertis  Wilayah VI  Jawa  Tengah  berdasarkan  jumlah  yang registrasi  menghasilkan  informasi  bahwa calon  mahasiswa  baru  lebih  dipengaruhi oleh  bidang  ilmu  daripada  jenis  kelamin dalam memilih program studi yang diminatinya
2. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa beberapa  bidang  ilmu  dan  program  studi tertentu  memang  didominasi  oleh  jenis kelamin  tertentu,  seperti  laki-laki  pada bidang ilmu ekonomi, komputer dan hukum, sedangkan  perempuan  mendominasi  pada bidang ilmu kependidikan dan kesehatan
3. Telah  terjadi  pergeseran  peminatan  antara pilihan  jenjang  pendidikan  program  S1  dan D3 yang bisa saja dipengaruhi oleh beberapa faktor  seperti  dunia  kerja,  wilayah  serta kebijakan  dalam  dunia pendidikan tinggi itu sendiri

## SARAN
1. Penelitian  ini  akan  menjadi  lebih  baik  jika bisa  diperoleh  data  tahun  akademik  terbaru disertai  dengan  beberapa  atribut  lain  yang lebih lengkap
2. Cakupan  data  pada  periode  5  tahun  terakhir tampaknya  lebih  bisa  mewakili  apa  yang terjadi  pada  masa  sekarang  dan  sebagai penggambaran  di  masa  yang  akan  datang daripada kurun waktu sebelumnya
3. Perlu  beberapa  penelitian  dengan  beberapa metode  lain  untuk  lebih  melengkapi  hasil penelitian sebelumnya dalam upaya mendapatkan  hasil  penelitian  terpadu  yang optimal sebagai
dasar pengambilan keputusan

## DAFTAR PUSTAKA
Berry,  M.,  J.,  A.,  &  Linoff,  G.,  S.,  (2000). Mastering  Data  Mining .  New  York:
Wiley.
Budiarti  Andina,  Sucahyo  Yudho  Giri    dan
Ruldeviyani    Yova (2006) .  Studi
Karakteristik  Kelulusan  Peserta  Didik
dengan  Teknik  Clustering, Universitas Indonesia
Chong  Ho  Yu,  Samuel  Digangi,  Angel  Kay Jannasch-Pennell  &  Charles  Kaprolet (2008). Profiling  Students  Who  Take Online  Courses  Using  Data  Mining Methods, Arizona State University
Cristobal  Romero,  Sebastian  Ventura,  Pedro  G. Expejo  dan  Cesar  Hervas (2008). Data Mining  Algorithms  to Classify  Students, Cordoba University
Edelstein,  H.,  A.  (1999). Introduction  to  Data Mining  and  Knowledge  Discovery  (3rd ed) . Potomac, MD: Two Crows Corp.
Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P.,
&  Uthurusamy,  R.  (1996). Advances  in Knowledge  Discovery  &  Data  Mining . Cambridge, MA: MIT Press.
Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000). Data  mining: Concepts  and  Techniques .  New  York:
Morgan-Kaufman.
Hastie,  T.,  Tibshirani,  R.,  &  Friedman,  J.  H. (2001). The  Elements  of  Statistical Learning  :  Data  Mining,  Inference,  and Prediction . New York: Springer.
James  Otto,  Douglas  Sanford &  William Wagner  (2005). Analisys  Of  Online Student  Ratings  Of  University  Faculty,
Towson University & Villanova
University
Pregibon,  D.  (1997). Data  Mining .  Statistical Computing and Graphics, 7, 8.
Qasem A. Al-Radaideh, Emad M. Al- Shawakfa dan Mustafa I. Al-Najjar (2006). Mining Student  Data  Using  Decision  Trees, Yarmouk University
Senol Zafer Erdogan & Mehpare Timor (2005). A Data Mining Application In A Student Database, Maltepe University &
Istambul University.
Weiss,  S.  M.,  &  Indurkhya,  N.  (1997). Predictive  Data  Mining:  A  practical guide . New York: Morgan-Kaufman.
Westphal,  C.,  Blaxton,  T.  (1998). Data  Mining
Solutions . New York: Wiley.
Witten, I. H., & Frank, E. (2000). Data Mining . New York: Morgan-Kaufmann.