## ANALISIS PROSES DATA MINING DALAM SISTEM PEMBELAJARAN BERBANTUAN KOMPUTER PADA PRAKTIKUM LABORATORIUM SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING

## Kuwat Setiyanto
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat kuwat@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Laboratorium Sistem Informasi merupakan salah satu laboratorium yang dimiliki Universitas  Gunadarma  dengan  tujuan  untuk  membantu  mahasiswa mempraktekkan teori yang telah didapat dalam pembelajaran di kelas. Kegiatan pada  laboratorium  ini  adalah  mengatur  pelaksanaan  praktikum  yang  dimulai dari  penjadwalan  praktikum,  penjadwalan  asisten,  pelaksanaan  praktikum,  dan penginputan nilai. Pada pelaksanaannya selain terdapat praktikum reguler yang dilakukan dalam ruangan laboratorium, terdapat pula praktikum gabungan yang dilaksanakan  secara  online  melalui  website  Laboratorium  Sistem  Informasi. Pelaksanaan  praktikum  secara  online  memungkinkan  terdapatnya  ketersediaan data mahasiswa dan nilai mahasiswa untuk diolah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  proses  data  mining  pada  praktikum  kelas  gabungan  untuk meningkatkan sistem pengajaran dan pembelajaran berbantuan komputer. Hal ini dilakukan  dengan  cara  mengamati  hasil  dari  nilai  sekelompok  mahasiswa  dan memahami  tentang  bagaimana  mahasiswa  belajar.  Proses  data  mining  dalam penelitian  ini  dipisahkan  menjadi  pengumpulan  data,  transformasi  data  dan analisis data. Perangkat lunak yang digunakan adalah Wakaito Environtment for Knowledge  Analysis  (WEKA)  dengan  pendekatan  machine  learning,  yaitu menggunakan  metode  Association  Rule,  Classification  Tree  dan  Clustering. Berdasarkan  analisis  data  hasil  pembelajaran  yang  dilakukan  dengan menerapkan  teknik  Association  Rules,  Clustering  dan  Classification  telah didapatkan keterkaitan antara data jenis tuntunan soal latihan dengan data nilai hasil  latihan,  sehingga  menghasilkan  informasi  mengenai  tingkat  keberhasilan mahasiswa  dalam  mengikuti  praktikum  kelas  gabungan  Laboratorium  Sistem Informasi Universitas Gunadarma.
Kata  kunci :  Association  Rules,  Classification  Tree,  Machine  Learning,  Proses Data Mining, WEKA
ANALYSIS OF DATA MINING PROCESS IN  COMPUTER-ASSISTED LEARNING SYSTEM ON LABORATORY PRACTICE INFORMATION SYSTEM IN GUNADARMA UNIVERSITY USING MACHINE LEARNING APPROACH
Abstract
Information Systems Laboratory is one of the laboratories owned by Gunadarma University  with  the  aim  to  help  students  practice  the  theories  that  have  been obtained in learning in the classroom. Activities in this laboratory is to organize the  implementation  of  a  practicum  that  starts  from  scheduling  practicum, assistant  scheduling,  practicum  implementation,  and  input  value.  In  practice other than regular lab work in the laboratory, there is also a joint laboratory that is  conducted  online  through  the  Information  Systems  Laboratory  website.  The implementation  of  online  practice  allows  the  availability  of  student  data  and student value to be processed. This research aims to analyze the process of data mining in a joint class practice to improve the system of teaching and computer aided  learning.  This  is  done  by  observing  the  results  of  the  value  of  a  group  of students and understand about how students learn. The process of data mining in this research will be separated into data collection, data transformation, and data analysis.  The  software  used  is  Wakaito  Environtment  for  Knowledge  Analysis (WEKA) with machine learning approach, using Association Rule, Classification Tree  and  Clustering  method.  Based  on  the  data  analysis  of  learning  outcomes conducted  by  applying  the  Association  Rules,  Clustering  and  Classification techniques have been obtained links between the data types of practice guidance to the value of the results of the exercise data, so as to produce information about the  success  rate  of  students  in  following  the  combined  class  laboratory Information System Gunadarma University.
Keywords :  Association  Rules,  Classification  Tree,  Machine  Learning,  Data Mining Process, WEKA

## PENDAHULUAN
Pada  dunia  pendidikan,  praktikum merupakan kegiatan yang sangat penting dalam  menunjang  materi  perkuliahan. Praktikum  membuat  mahasiswa  dapat menerapkan pelajaran teori yang telah di- dapat dalam perkuliahan. Hal ini semakin penting  bila  materi  perkuliahan  berhu- bungan  dengan  komputer.  Universitas Gunadarma  yang  berbasis  komputer, membuat  mahasiswa  Universitas  Guna- darma untuk semua jurusan harus meng- ikuti  praktikum  komputer  dasar  dan  di- lanjutkan praktikum komputer menengah serta  praktikum  komputer  lanjut  untuk mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer. Laboratorium  Sistem  Informasi merupakan  salah  satu  laboratorium  yang dimiliki  Universitas  Gunadarma.  Labo- ratorium  ini  bertujuan  untuk  membantu mahasiswa  mempraktekkan  teori  yang telah  didapat  di  dalam  kelas.  Kegiatan utama  Laboratorium  Sistem  Informasi
adalah  mengatur  pelaksanaan  praktikum dari  asisten  ke  praktikan.  Pada  pelaksa- naannya, selain terdapat praktikum kelas reguler  yang  dilakukan  dalam  ruangan laboratorium,  terdapat  juga  praktikum kelas gabungan yang dilaksanakan secara online melalui website Laboratorium Sistem Informasi.
Praktikum kelas gabungan diperun- tukkan bagi mahasiswa yang gagal dalam matakuliah  praktikum  tersebut.  Pelaksa- naan  praktikum  secara online tanpa  ada- nya tutor dan asisten pendamping seperti praktikum reguler di dalam ruang labora- torium, sehingga sangatlah sulit bagi pra- ktikan  untuk  dapat  langsung  memahami tuntunan  latihan  soal  yang  terdiri  dari tiga  jenis  soal  yaitu  Pre-Test  merupakan soal tentang pemahaman dasar, Activity- Test  merupakan  soal  dari  proses  belajar dan Post-Test merupakan soal hasil pem- belajaran.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan
analisis tuntunan soal latihan apakah soal latihan  tersebut  dimengerti  oleh  prakti- kan tanpa adanya tutor dan asisten.
Sistem  pembelajaran  berbantuan komputer dapat diimplementasikan seba- gai sistem tutorial berbasis web atau sis- tem  tutorial  cerdas.  Pada  sistem  tutorial berbasis web ,  setiap  interaksi  siswa dengan  sistem  akan  dicatat  dalam  suatu basis  data  dalam  bentuk web  log atau model  siswa.  Setelah  sistem  tersebut  di- gunakan  dalam  proses  pembelajaran  se- lama  jangka  waktu  tertentu,  maka  ter- kumpul  sejumlah  besar  data.  Kumpulan data  tersebut  dapat  diproses  lebih  lanjut dengan data  mining untuk  memperoleh pola  baru  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  efektifitas  dalam  proses pembelajaran.  Berlimpahnya  ketersedia- an data dan berkesinambungan mengenai mahasiswa yang dibina dan alumni yang dihasilkannya membuka peluang diterap- kannya data  mining untuk  pengelolaan pendidikan  yang  lebih  baik  dan data mining dalam  pelaksanaan  pembelajaran berbantuan  komputer yang lebih efektif. Penggalian  data  ( data  mining )  da- pat  didefinisikan  sebagai  proses  mene- mukan pola dan tren yang tidak diketahui sebelumnya  dalam  basis  data  dan  meng- gunakan  informasi  tersebut  untuk  mem- bangun model prediktif [1]. Data mining berfungsi untuk  proses  pengambilan  ke- putusan  dari  volume  data  yang  besar yang  disimpan  dalam  basis  data,  data warehouse , atau informasi yang disimpan dalam  repositori  [2].  Berdasarkan  pola- nya data mining dikelompokkan menjadi deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering ,  asosiasi  [3]. Data  mining merupakan  inti  dari  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [4]. KDD adalah  proses terorganisir  untuk  meng- identifikasi pola yang valid, baru, bergu- na, dan dapat dimengerti dari sebuah data set yang besar dan kompleks [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Mewati Ayub (2007) yang berjudul “Pro- ses Data  Mining dalam  Sistem  Pem-
belajaran  Berbantuan  Komputer”,  mene- rapkan teknik algoritma association rule, classification dan clustering untuk meng- hasilkan  pengetahuan  yang  dapat  mem- bantu  guru  dalam  mengelola  kelasnya dengan  memahami  cara  belajar  siswa, dan  memberikan  umpan  balik  proaktif kepada  siswanya  [5].  Selain  itu,  pene- litian  yang  dilakukan  oleh  Fatayat  dan Joko  Risanto  (2013)  menyatakan  bahwa metode Decision  Tree dengan  bantuan software WEKA  proses  pengalian  infor- masi bisa lebih cepat dan bisa dengan ka- pasitas  data  yang  lebih  besar  dan  peng- ambilan  keputusan  lebih  optimal  dan kesalahan  dalam  mengambil  keputusan dapat dioptimalkan [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono,  dan  M. Sarosa  (2013)  menghasilkan  klasifikasi kinerja  akademik  mahasiswa  yang  di- prediksi  kelulusannya  dan  memberikan rekomendasi  untuk  proses  kelulusan tepat waktu atau lulus dalam waktu yang paling  tepat  dengan  nilai  optimal. Klasifikasi  ini  diperoleh  dengan  meng- gunakan  teknik data  mining algo-ritma Naive  Bayes Classifier (NBC)  un-tuk membentuk  tabel  probabilitas  sebagai dasar  proses  klasifikasi  kelulusan  maha- siswa [7].
Penelitian  ini  bertujuan  mengana- lisis  proses data  mining dalam  sistem pembelajaran  berbantuan  komputer  pada praktikum  kelas  gabungan  Laboratorium Sistem Informasi Universitas Gunadarma untuk  menentukan  pola  keterkaitan  an- tara  jenis  tutunan  soal  latihan  dan  nilai hasil  latihan.  Hal  ini  nantinya  dapat  di- gunakan sebagai evaluasi pembuatan tun- tunan soal latihan. sehingga dapat diman- faatkan  untuk  meningkatkan  efektifitas dalam  proses  pembelajaran  berbantuan komputer.
Analisis data  mining dalam  pem- belajaran  berbantuan  komputer  pada kelas gabungan Laboratorium Sistem In- formasi  Universitas  gunadarma  dilaku- kan  melalui  pendekatan machine  learn-
ing menggunakan tiga teknik, yaitu Asso- ciation Rules , Clustering dan Classificat- ion .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  bebe- rapa  metode  penelitian.  Adapun  metode penelitian  yang  digunakan  sebagai  beri- kut:  (1)  Studi  Pustaka.  Mengumpulkan data-data  mengenai  analisis  sistem  serta mengumpulkan  informasi  mengenai  cara kerja  proses data  mining dalam  sistem pembelajaran berbantuan komputer deng- an machine  learning .  Studi  pustaka mengenai  pengumpulan  data  dan  infor- masi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian ini  didapatkan  dari  literatur  buku-buku serta berbagai website . Selanjutnya,  (2)  Studi  Penelitian. Pada tahap ini dilakukan survei ke bagian Laboratorium  Sistem  Informasi  Univer- sitas  Gunadarma  untuk  memproleh gambaran  tentang  sistem  yang  sedang berjalan  dan  menganalisisnya.  Data-data sekunder  diambil  dari  bagian  lain  yang terkait  untuk  periode  PTA  tahun  ajaran 2013/2014.  Hasil  penelitian  ini  sebagai dasar  acuan  untuk  menganalisis  teknik data  mining yang  sedang  berjalan ataupun  teknik data  mining yang  dibu- tuhkan  dalam  praktikum  gabungan  ini. (3) Wawancara. Pada tahap ini dilakukan wawancara  pada  staff  dan  yang  berwe- nang dalam kegiatan praktikum kelas ga- bungan  di  Laboratorium  Sistem  Infor- masi Universitas Gunadarma.

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam peneli- tian ini terdiri dari dua sumber data, yaitu data Praktikan Kelas Gabungan dan data Nilai  Praktikum  Gabungan.  Data  prak- tikan kelas gabungan dan data nilai prak- tikum gabungan diambil dari sampel data pada PTA 2013/2014. Hal ini didasarkan pada waktu penelitian yang dilakukan pa- da bulan Oktober sampai dengan Novem- ber  2014.  Kedua  data  tersebut  diperoleh dari Staff Lab. Sistem Informasi Univer- sitas Gunadarma.
Adapun penjelasan mengenai masing-masing  data  tersebut  sebagai berikut:  (1)  Data  Praktikan  Kelas Gabungan. Data praktikan kelas gabung- an adalah data dari mahasiswa yang men- daftar  untuk  mengikuti  Praktikum  ga- bungan  Lab.  Sistem  Informasi  Universi- tas Gunadarma. Data yang dicatat adalah NPM, Nama Mahasiswa dan Mata Kuliah Praktikum.  Proses  pendataan  dilakukan dengan peng input an data dari mahasiswa yang  mendaftar  untuk  mengikuti  kelas gabungan.  Atribut  yang  ada  dalam  data praktikan  kelas  gabungan  dapat  dilihat pada tabel 1.
Kemudian,  (2)  Data  Nilai  Prakti- kum  Gabungan.  Data  nilai  praktikum gabungan  adalah  data  nilai  hasil  prak- tikum  yang  sudah  dilakukan  oleh  maha- siswa.  Atribut  yang  ada  dalam  data  nilai praktikum  gabungan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Praktikan Kelas Gabungan
Atribut Keterangan Nomor Pokok Mahasiswa (NPM) Nomor Pokok Mahasiswa atau yang disingkat dengan NPM adalah kode yang dimiliki mahasiswa sebagai nomer unik identitas diperguruan tinggi. Nama Depan Merupakan nama depan mahasiswa yang bersangkutan Nama Belakang Merupakan nama belakang mahasiswa yang bersangkutan Kode Mata Kuliah Praktikum Kode Mata Kuliah Praktikum yang akan diikuti pada kelas gabungan Mata Kuliah Praktikum Nama Mata Kuliah Praktikum yang akan diikuti pada kelas gabungan
Tabel 2. Data Nilai Praktikum Gabungan Atribut Keterangan Nomor Pokok Mahasiswa (NPM) Nomor Pokok Mahasiswa atau yang disingkat dengan NPM  adalah  kode  yang  dimiliki  mahasiswa  sebagai nomer unik identitas diperguruan tinggi. Nama Merupakan nama lengkap mahasiswa yang bersangkutan Kode Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Praktikum yang akan diikuti pada kelas gabungan Mata Kuliah Praktikum Nama Mata Kuliah Praktikum yang akan diikuti pada kelas gabungan Nilai Pre-Test Minggu 1 Nilai test pendahuluan pada minggu 1 Nilai Activity Minggu 1 Nilai latihan pada minggu ke 1 Nilai Post-Test Minggu 1 Nilai test akhir pada minggu 1 Nilai Pre-Test Minggu 2 Nilai test pendahuluan pada minggu 2 Nilai Activity Minggu 2 Nilai latihan pada minggu ke 2 Nilai Post-Test Minggu 2 Nilai test akhir pada minggu 2 Ujian Nilai ujian akhir praktikum

## Data Yang Digunakan
Pada  penelitian  perlu  dicari  hu- bungan  beberapa  atribut  dari  data  prak- tikan  kelas  gabungan  dengan  hasil  nilai praktikum  gabungan  (Act,  activity,  post- test).  Tidak  semua  tabel  digunakan  se- hingga perlu dilakukan pembersihan data, agar  data  yang  akan  diolah  benar-benar berhubungan  dengan  yang  dibutuhkan. Pembersihan  ini  penting  guna  mening- katkan  performa  dalam  proses mining . Cara  pembersihan  dengan  menghapus atribut  yang  tidak  terpakai  dan  mengha- pus  data-data  yang  tidak  lengkap  isian- nya.  Atribut  yang  digunakan  terdiri  dari atribut  pada  data  praktikan  kelas  ga- bungan dan pada data nilai praktikum ga- bungan.  Atribut  yang  digunakan  dalam data praktikan kelas gabungan meliputi :
(1)  Atribut  NPM  digunakan  sebagai pri- mary  key untuk  menghubungkan  dengan data Nilai praktikum kelas gabungan. (2) Atribut  kode  mata  kuliah  praktikum  di- gunakan  untuk  untuk  menghubungkan dengan  data  Nilai  praktikum  kelas  ga- bungan.
Atribut yang digunakan dalam data nilai  praktikum  gabungan  meliputi  :  (1) Atribut NPM digunakan sebagai primary key untuk  menghubungkan  dengan  data praktikan kelas gabungan. (2) Atribut ni- lai  Pre-test  minggu  1  digunakan  untuk proses mining guna mengetahui pengaruh keterkaitan  dengan  nilai  Activity  dan Post-test. (3) Atribut nilai Actity minggu 1  digunakan  untuk  proses mining guna mengetahui pengaruh keterkaitan dengan nilai Pre-test dan Post-test. (4) Atribut ni- lai  post-test  minggu  1  digunakan  untuk proses mining guna mengetahui pengaruh keterkaitan  dengan  nilai  Pre-Test  dan Activity.

## Transformasi Data
Transformasi  data  merupakan  pro- ses  pengubahan  atau  penggabungan  data ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses  dalam data  mining .  Seringkali data  yang  digunakan  dalam  proses data mining mempunyai format yang  belum langsung bisa digunakan, oleh karena itu perlu dirubah format nya.
Tabel 3. Range Nilai Kelulusan Range Nilai Praktikum Predikat < 55 Tidak Lulus 55-75 Lulus 80-100 Lulus Sempurna
Nilai  praktikum  merupakan  kelipa- tan  lima. Range nilai  kelulusan  pada praktikum  ini  ditunjukkan  oleh  Tabel  3. Berdasarkan  tabel  3  diperoleh  tiga  kate- gori kelulusan praktikum yaitu : (1) Hasil tidak  lulus  dengan  range  nilai  <  5.  (2) Hasil  lulus  dengan  range  nilai  55  –  75. (3)  Hasil  lulus  sempurna  dengan  range nilai 80 – 100. Selain itu, pengkategorian nilai  praktikum  juga  bisa  melalui  jenis
ujiannya yaitu: (1) Pre-Test, (2) Activity, (3) Post-Test.
Berdasarkan dua pengkategorian di atas  dapat  dibuat  kategori  berdasarkan kombinasi  keduanya.  Kombinasi  kedua kategori  tersebut  menghasilkan  sebuah transformasi  data.  Transformasi  data  da- lam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Transformasi Data Kategori Keterangan PreTL Nilai Pre-Test < 55 yang berarti “Tidak Lulus” PreL Nilai Pre-Test 55 - 75 yang berarti “Lulus” PreLS Nilai Pre-Test 80-100 yang berarti “Lulus Sempurna” ActTL Nilai Activity < 55 yang berarti “Tidak Lulus” ActL Nilai Activity 55 - 75 yang berarti “Lulus” ActLS Nilai Activity 80-100 yang berarti “Lulus Sempurna” PostTL Nilai Post-Test < 55 yang berarti “Tidak Lulus” PostL Nilai Post-Test 55 - 75 yang berarti “Lulus” PostLS Nilai Post-Test 80-100 yang berarti “Lulus Sempurna”
Pemilihan  Perangkat  Lunak  dan Teknik Data Mining Perangkat lunak yang dipilih adalah Wakaito  Environtment  for  Knowledge Analysis  ( WEKA ) dengan  pendekatan machine  learning ,  yaitu  menggunakan metode Association  Rule,  Classification Tree dan Clustering . Perangkat lunak ini dipilih  dengan  alasan  selain  gratis,  juga ingin  diuji  kehandalan  perangkat  lunak ini dalam melakukan data mining . Metode Association  Rule yang  ter- masuk  metode learning  unsupervised di- ujicobakan  pada  seluruh  komponen  data untuk  mengetahui  semua  kemungkinan keterkaitan antar komponen data. Metode Classification Tree dan Clustering terma- suk metode supervised diujicobakan pada
3 komponen utama dari data yang sudah dikumpulkan yaitu Pre-Test, Activity dan Post-Test  untuk  mengetahui  keterkaitan
antar  komponen  tersebut  terhadap  peni- laian aplikasi.
Metode Association Rules Pada  pengujian Association  Rules ini dipilih menggunakan Algoritma Apri- ori  (Algoritma  AR)  dengan support = 30%  dan confidence =  50%, maximum rule =  100.  Nilai support sebesar  30% dipilih  dengan  alasan  akan  memperkecil jumlah rule yang terjadi dan menghemat memori  komputer.  Adapun confidence sebesar  50%  adalah  untuk  memperkuat asosiasi  antar rule ,  sehingga rule yang dihasilkan  dapat  lebih  bermanfaat  untuk proses  prediksi.  Pengaturan  Algoritma Apriori  pada software WEKA  ditunjuk- kan oleh Gambar 1.

## Metode Classification
Metode  yang  digunakan  untuk membuat  model  dengan  masukan  kom- ponen  data  utama  adalah  Tree-J48.  Mo-
del  keluaran  masing-masing  metode  ter- sebut  diuji  dengan  sebagian  data  masu- kan  untuk  melihat  kehandalan  model. Setelah  itu,  hasilnya  dibandingkan  untuk mendapatkan akurasi yang tertinggi serta memutuskan  model  prediksi  yang  paling baik.  Proses  pembuatan  model  menggu- nakan  perangkat  lunak  WEKA  tampak seperti pada Gambar 2.

## Metode Clustering
Metode  yang  digunakan  untuk membuat  model  ini  yaitu  Metode K-
Means . K-Means merupakan  suatu
metode  untuk  melakukan  pengalokasian data  ke  masing-masing cluster .  Metode ini termasuk  metode  yang  sudah  cukup dikenal  dan  banyak  dipakai  dalam data mining . Tujuan utama dari metode cluste- ring adalah pengelompokan sejumlah da- ta/obyek  ke  dalam cluster ( group )  se- hingga  dalam  setiap cluster akan  berisi data yang semirip mungkin seperti diilus- trasikan . Pada penelitian ini dibuat clust- er Pre-test, Activity dan Post-Test. Peng- aturan  metode K-Means pada software WEKA ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 1. Pengaturan Algoritma Apriori pada WEKA
Gambar 3. Pengaturan K-Means pada WEKA

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis data  mining dalam  pem- belajaran  berbantuan  komputer  pada  ke- las gabungan Laboratorium Sistem Infor- masi  Universitas  gunadarma  dilakukan melalui analisis statistik atau dengan pen- dekatan machine  learning .  Analisis  data pembelajaran  dengan  pendekatan machi- ne  learning menggunakan  tiga  teknik, yaitu Association  Rules , Clustering dan Classification.

## Association Rules
Algorima  yang  digunakan  pada  ta- hapan Association Rules yaitu Algoritma Apriori.  Algoritma apriori adalah  algo- ritma  paling  terkenal  untuk  menemukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi ting- gi  adalah  pola-pola  item  di  dalam  suatu database yang  memiliki  frekuensi  atau support di  atas  ambang  batas  tertentu yang  disebut  dengan  istilah  minimum support atau threshold . Threshold adalah batas  minimum  transaksi.  Jika  jumlah transaksi  kurang  dari threshold maka item  atau  kombinasi  item  tidak  akan diikutkan  perhitungan  selanjutnya.  Peng- gunaan threshold dapat  mempercepat perhitungan.
Pada  pengujian  ini  dipilih support =  30%  dan confidence =  50%. Maximum rule =  100  dengan  menghasilkan  24  ke- lompok rule . Hasil Perhitungan Algotima Apriori  pada software WEKA  ditun- jukkan  oleh  Gambar  4.Setelah  dilakukan mining dari  data  nilai  praktikan  kelas gabungan menggu-nakan algoritma apriori  untuk  melihat  keterkaitan  proses pembelajaran (pre-test, activity, post-test) didapatkan 2-itemset berjumlah 12 dan 3- itemset berjumlah 12. Pada penelitian ini untuk  menarik  kesim-pulan  hanya menggunakan  kombinasi  3-itemset  yang nantinya  akan  dirincikan  pada  metode classification .

## Classification
Perbedaan  utama  antara  aturan  ha- sil  algoritma  AR  dengan  aturan  hasil classification adalah classification hanya membuat  model  untuk  satu  atribut,  yaitu atribut kelas. Pada algoritma AR, bagian konsekuen  aturan  (bagian  kanan  aturan) dapat mengandung lebih dari satu atribut, sedangkan  pada classification hanya mengandung  nilai  atribut  dari  atribut kelas. Hal ini dapat digunakan untuk ana- lisis secara top-down , yaitu mulai dengan algoritma  AR  untuk  memperoleh  hu-
bungan  antara  beberapa  atribut,  kemu- dian analisis dipersempit pada atribut ter- tentu  dengan  menggunakan classifica- tion . Pada tahap ini dibuat klasifikasi dan kesimpulan dari kemungkinan-kemungki- nan  yang  muncul  pada  proses mining dengan  asumsi Lulus  (L) dan LULUS
SEMPURNA (LS) adalah sama. Kesim- pulan mengenai hasil pembelajaran dapat dilihat pada Tabel 5.
Selanjutnya Classification  Tree atau  pohon  klasifikasi  dari  sistem  pem- belajaran  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar 5.
Gambar 4.  Hasil Perhitungan Algotima Apriori pada WEKA
L
L
Tabel 5. Tabel Kesimpulan Mengenai Hasil Pembelajaran
Pre-Test (Pemahaman Dasar) Activity (Proses Belajar) Post-Test (Hasil Pembelajaran) Kesimpulan L L L - Mahasiswa  memahami  pema-haman dasar praktikum dan sistem pembelajaran dapat di-mengerti bagi mahasiswa - Sehingga mahasiswa dapat menyelesaikan post-test dengan baik L L TL - Soal  post-test  tidak  sesuai  dengan activity/materi atau terlalu susah/kurang dipahami oleh mahasiswa L TL TL - Materi/activity yang diberikan kurang dapat dipahami bagi mahasiswa  sehingga  berpeng-aruh nilai  akhir  (post-test)  yang  kurang baik
Pre-Test (Pemahaman Dasar) Activity (Proses Belajar) Post-Test (Hasil Pembelajaran) Kesimpulan L TL L - Proses  pembelajaran    kurang  dapat dipahami  akan  tetapi  mahasiswa dapa  mengerjakan  soal  akhir  (post- test)  dengan  baik  dan  kemungkinan soal post test terlalu mudah TL TL TL - Mahasiswa  tidak  memahami  dasar materi  pratikum  dan  pro-ses  belajar tidak dapat dipa-hami - sistem  pembelajaran  kurang  baik sehingga  tidak  dapat  me-nambah ilmu pengetahuan bagi mahasiswa TL L L - Mahasiswa  tidak  memahami  dasar materi  praktikum,  tetapi  proses pembelajaran dapat di-pahami mahasiswa dengan baik - Sistem  pembelajaran  yang  ber-jalan sudah  baik  sehingga  membuat mahasiswa  yang  be-lum  menguasai materi  men-jadi  lebih  paham  akan materi TL TL L - Mahasiswa  tidak  memahami  materi dasar dan sistem pem-belajaran - Hanya  kemungkinan  kecil  da-pat mengerjan  post-test  deng-an  baik (hanya kebetulan) TL L TL - Mahasiswa  tidak  memahami  dasar materi  praktikum,  tetapi  proses pembelajaran dapat di-pahami mahasiswa dengan baik - Sistem  pembelajaran  sudah  baik, tetapi  dapat  mengerjakan  post-test dengan baik
Gambar 5. Classification Tree dari Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer
Gambar 6. Clustering Pembelajaran Berbantuan Komputer
Berdasarkan  hasil mining  associa- tion rules dengan algoritma Apriori sebe-
lumnya didapatkan 12 itemset yang mer- upakan kombinasi tiga itemset. Berdasar-
Pre e Act Pos t SPB K =TL =L =TL =L =TL =L L (168/196)
TL (29/196)
L (167/196) TL (29/196)
L (167/196) TL (28/196)
kan tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui  pengaruh  Pre-Test,  Activity terhadap  Post-Test    hanya  terdapat  dua itemset.  Itemset  tersebut  adalah  :  (1) Pre=L  Act=L  69  ==>  Post=L  67 conf:(0.97) .  (2)  Pre=LS  Act=LS  80  ==> Post=LS 67 conf:(0.84) .
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  da-ri proses association dari itemset diatas dan mengacu  pada  tabel  kesimpulan Classi- fication adalah  mahasiswa  mema-hami pemahaman  dasar  praktikum  dan  sistem pembelajaran  dapat  dimengerti  ba-gi mahasiswa,  sehingga  mahasiswa  dapat menyelesaikan post-test dengan baik.

## Clustering
Teknik clustering bekerja  dengan mencari kemiripan diantara objek dengan memperhatikan karakteristik objek, seke- lompok  objek  yang  mirip  akan  termasuk ke  dalam  satu cluster .  Teknik  yang  di- gunakan untuk melakukan clustering ada- lah algoritma K-Means . Berdasarkan  hasil Clustering data nilai praktikum kelas gabungan yang ter- diri  pre-test,  activity  dan  post-test  dida- patkan 2 kelas yang lulus dan tidak lulus. Kelas  lulus  merupakan  gabungan  antara mahasiswa Lulus (L) dan Lulus Sempur- na (LS). Proses Clustering pada software Weka dapat dilihat pada Gambar 6.
Berdasarkan  hasil cluster pada Gambar 6 dapat disimpulkan bahwa pada Lab.  Sistem  Informasi  tidak  mengalami kesulitan dalam melakukan pembelajaran berbantuan  komputer.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  tingkat  kelulusan  yang  jauh lebih  besar  dibandingkan  dengan  tingkat ketidaklulusan.

## SIMPULAN DAN SARAN
Penerapan data  mining dalam sistem  pembelajaran  berbantuan  kompu- ter  diawali  dengan  pengumpulan  data, yang  dilanjutkan  dengan  transformasi data,  dan  diakhiri  dengan  analisis  data. Pada  pengumpulan  data,  harus  didefini-
sikan  suatu  model  interaksi  mahasiswa- sistem untuk menetapkan data yang harus dicatat  dari  suatu  proses  pembelajaran. Proses  transformasi  data  mengubah  data mentah  menjadi dataset yang  siap  di- analisis.  Transformasi  dapat  dilakukan pada  instan dataset melalui  proses  fil- trasi,  maupun  pada  atribut  dari dataset melalui filtrasi ataupun konversi.
Berdasarkan  analisis  data  hasil pembelajaran yang dilakukan dengan me- nerapkan teknik Association Rules , Clus- tering dan Classification telah didapatkan keterkaitan  antara  data  jenis  tuntunan soal  latihan  dengan  data  nilai  hasil  lati- han,  sehingga  menghasilkan  informasi mengenai  tingkat  keberhasilan  mahasis- wa  dalam  mengikuti  praktikum  kelas gabungan Laboratorium Sistem Informasi Universitas  Gunadarma.  Hal  ini  dapat dijadikan  bahan  evaluasi  sistem  apabila didapatkan  tingkat  keberhasilan  yang kurang baik.
Proses data  mining dalam  sistem pembelajaran  berbantuan  komputer  pada praktikum  kelas  gabungan  Sistem  Infor- masi Universitas Gunadarma ini tentunya juga  harus  disertai  kesiapan  bagi  pihak Laboratorium  itu  sendiri  untuk  merubah sistem pembelajarannya apabila hasil dari proses mining menyatakan sistem pembe- lajaran  berbantuan  tersebut  kurang  tepat. Perubahan  sistem  tersebut  dimaksudkan agar  terpenuhinya  sistem  pembelajaran berbantuan  komputer  yang  terbaik  guna meningkatkan  mutu  pembelajaran  maha- siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Iswari,  N.M.S.  2011.  "Penggunaan Teknik Data  Mining untuk  Mana- jemen  Resiko  Sistem  Informasi  Ru- mah  Sakit". ULTIMATICS .  Vol.  3, No. 2, pp. 16–22.
[2] Han,  J.,  dan  Kamber,  M.  2006. Data Mining  Concept  and  Tehniques .  San Fransisco: Morgan Kauffman.
[3] Larose,  D.  T.  2005. Discovering Knowledge  in  Data .  New  Jersey: John Willey & Sons, Inc.
[4] Maimon,  O.,  dan  Rokach,  L.  2005. Data  Mining  and  Knowledge  Dis- covey Handbook . New York: Springer.
[5] Ayub, M. 2007. "Proses Data Mining dalam  Sistem  Pembelajaran  Berban- tuan Komputer". Jurnal Sistem Infor- masi . Vol. 2, No. 1, pp. 21–30.
[6] Fatayat, dan Risanto, J. 2013. "Proses Data  Mining dalam  Meningkatkan
Sistem  Pembelajaran  pada  Pendi- dikan  Sekolah  Menengah  Pertama". Kumpulan  Makalah  Seminar  Semi- rata .  Fakultas  MIPA  Universitas Lampung. pp. 209–215.
[7] Ridwan, M., Suyono, H., dan Sarosa, M.  2013.  "Penerapan Data  Mining untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier ". Jurnal EECCIS . Vol. 7, No. 1, pp. 59–64.
\