Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E- ISSN 2503-2933 129
http://jurnal.mdp.ac.id          jatisi@mdp.ac.id

## Data Mining Untuk Menguji Relevansi Keberadaan Prasyarat Mata Kuliah
Yetli Oslan 1 , Harianto Kristanto 2 , Raden Gunawan Santosa 3 1,2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana, Yogyakarta
3 Prodi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana, Yogyakarta
e-mail: * 1 yetli@staff.ukdw.ac.id , 2 harianto@staff.ukdw.ac.id, 3 gunawan@staff.ukdw.ac.id

## Abstrak
Kurikulum  yang  baik  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  suatu  proses  akademik. Kurikulum  di  Prodi  Sistem  Informasi  dikelompokkan  dalam  5 (lima)  rumpun ilmu,  salah satunya adalah rumpun Basis Data yang akan digunakan dalam penelitian ini. Rumpun Basis Data  terdiri  dari  5  (lima)  mata  kuliah  yaitu  SI1433  [Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi],  SI1443  [Sistem  Basis  Data],  SI2323  [Perancangan  Basis  Data],  SI3433  [Data Warehousing],  SE4323  [Data  Mining].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat relevansi  keberadaan  mata  kuliah  prasyarat  pada  mata  kuliah-mata  kuliah  di  rumpun  ilmu Basis  Data.  Relevansi  diukur  dari  uji  independensi  pasangan  2  (dua)  mata  kuliah  yang didasarkan pada uji statistik distribusi chi-square. Apabila pasangan mata kuliah menunjukkan dependensi,  maka  maka  keberadaan  prasyarat  dianggap  tepat,  sedangkan  jika  hasil menunjukkan  independensi,  maka  prasyarat  tidak  diperlukan.  Kesimpulan  akhir  yang  didapat dari penelitian ini adalah pasangan dari 5 mata kuliah yang diteliti semuanya dependen kecuali mata  kuliah  SI1433  (Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi)  dan  SI3433  (Data Warehousing)  dengan  nilai  significant  probabilitas  0,265.  Jadi  penerapkan  mata  kuliah prasyarat pada rumpun Basis Data di Prodi Sistem Informasi UKDW sudah relevan.
Kata kunci —keterkaitan mata kuliah, mata kuliah prasyarat, dependensi, kurikulum, data mining, relevansi

## Abstract
A good curriculum is an important part of an academic process. The curriculum in the Information  Systems  Department  is  grouped  5  (five) knowledge  clusters,  one  of  which  is  the Database cluster which will be used in this research. The Database cluster consists of 5 (five) courses,  namely  SI1433  [Information  System  Analysis  and  Design],  SI1443  [Database Systems], SI2323 [Database Design], SI3433 [Data Warehousing], SE4323 [Data Mining]. The purpose  of  this  research  is  to  see  the  relevance  of  the  existence  of  prerequisite  courses  in courses in the Database sciences group. Relevance was measured from the independence test of pairs of 2 (two) courses based on the chi-square distribution statistical test. If the course pair shows dependency, then the existence of prerequisites is considered appropriate, whereas if the results show independence, then the prerequisites are not needed. The final conclusion from this research  is  that  the  pairs  of  5  subjects  studied  are  all  dependent  except  for  courses  SI1433 (Information  System  Analysis  and  Design)  and  SI3433  (Data  Warehousing)  with  a  significant probability value of 0.265. So implementing the prerequisite courses in the Database cluster in the UKDW Information Systems department is relevant.
Keywords — linkages of courses, prerequisite courses, dependencies, curriculum, data mining, relevance
130 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
ata kuliah prasyarat atau prerequisite adalah mata kuliah yang harus diselesaikan dengan capaian  nilai  tertentu  agar  dapat  mengambil  mata  kuliah  berikutnya.  Keberadaan  mata kuliah  prasyarat  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  penghambat  kelancancaran  studi mahasiswa.  Oleh karena itu, penetapan mata kuliah prasyarat harus dipikirkan dengan baik agar relevansinya dapat benar-benar dipertanggung jawabkan.
Prasyarat  mata  kuliah  idealnya  ditetapkan  untuk  tujuan  kelancaran  proses  pemahaman materi.  Misalnya,  pada  kurikulum  Prodi  Sistem  Informasi  UKDW,  mata  kuliah  Sistem  Basis Data  menjadi  prasyarat  untuk  mengambil  mata  kuliah  Perancangan  Basis  Data  [1].  Maka artinya,  untuk  memahami  materi  dalam  mata  kuliah  Perancangan  Basis  Data,  mahasiswa memerlukan pengetahuan-pengetahuan yang didapat dari mata kuliah prasyaratnya yaitu Sistem Basis Data. Persoalannya, terkadang prasyarat memiliki rantai yang panjang seperti terlihat pada Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1.  Rantai Prasyarat untuk Mata Kuliah Rumpun Basis Data Sumber: Alih gambar dari Struktur Kurikulum Prodi [1]
Prodi Sitem Informasi UKDW mengelompokkan semua matakuliah kedalam 5 rumpun yaitu:  Rumpun  Pengembangan  Perangkat  Lunak  (PL),  Rumpun  Basis  Data  (BD),  Rumpun Pengelolaan Organisasi (PO), Rumpun Analisis Data (AD), dan Rumpun Humaniora (HM) [2]. Dari  Gambar  1,  terlihat  ada  5  (lima)  mata  kuliah  inti  dalam  rumpun  Basis  Data  yang  akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu Analisis dan Perancangan Sistem Informasi, Sistem Basis Data, Perancangan Basis Data, Data Warehousing, dan Data Mining. Mata kuliah Analisis dan Perancangan  Sistem  Informasi  berada  pada  semester  yang  sama  dengan  mata  kuliah  Sistem Basis  Data,  dan  keduanya  tidak  saling  mensyaratkan.  Namun  mata  kuliah  Sistem  Basis  Data menjadi prasyarat untuk mata kuliah Perancangan Basis Data dan seterusnya membentuk rantai prasyarat sampai ke mata kuliah Data Mining. Jadi, pada pengambilannya dipastikan mahasiswa memerlukan sekurang-kurangnya 4 (empat) semester untuk menyelesakan 5 (lima) mata kuliah rumpun Basis Data, sehingga jika tidak lulus di satu mata kuliah yang menjadi prasyarat, maka mahasiswa  perlu  mengulang  mata  kuliah  tersebut  pada  tahun  berikutnya  dan  ini  berarti mahasiswa tidak dapat menyelesaikan studi dengan tepat waktu.

## M
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E- ISSN 2503-2933 131
ort and clear, implies research results (First Author)
Ada  3  jenis  prasyarat  mata  kuliah  yang  umum  digunakan  pada  kurikulum  berbagai program studi di perguruan tinggi, yaitu:
1. Sudah  lulus,  prasyarat  ini  memperbolehkan  mahasiswa  mengambil  mata  kuliah  yang memiliki  prasyarat  apabila  sudah  mendapatkan  nilai  lulus  minimal  pada  mata  kuliah prasyaratnya.
2. Sudah  ditempuh,  prasyarat  ini  memperbolehkan  mahasiswa  mengambil  mata  kuliah  yang memiliki  prasyarat  apabila  sudah  pernah  mengambil  mata  kuliah  prasyaratnya  tanpa mempertimbangkan nilainya.
3. Sedang  ditempuh,  prasyarat  ini  memperbolehkan  mahasiswa  mengambil  mata  kuliah  yang memiliki prasyarat diambil dalam semester yang sama dengan mata kuliah prasyaratnya. Banyak  data  yang  tercipta  dari  kegiatan  akademik,  dan  data  ini  biasanya  sudah disimpan secara elektronik dalam basis data akademik. Data ini akan lebih berguna jika diubah menjadi informasi dan pengetahuan yang mendukung pengambilan kebijakan akademik. Salah satu disiplin ilmu yang mengubah data menjadi informasi dan pengetahuan adalah data mining . Secara formal, data mining adalah proses mengekstraksi dan menemukan pola dalam kumpulan data  besar  yang  melibatkan  ilmu-ilmu machine  learning ,  statistik,  dan  sistem  basis  data  [3]. Data  mining adalah  bagian  kolaborasi  dari  ilmu  komputer  dan  statistik  dengan  tujuan  untuk mengekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data  dan  mengubah  informasi  menjadi  struktur  yang dapat  dipahami  untuk  digunakan  lebih  lanjut  yang  dikenal  dengan  istilah  KDD (Knowledge Discovery  in  Databases) [3][4].  Proses  KDD  secara  umum  meliputi  beberapa  tahap  berikut yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining, interpretation/evaluation [5]. Beberapa  penelitian  yang  menerapkan  proses data  mining dalam  bidang  akademik, diantaranya seperti dirangkum berikut ini:
• Santoso melakukan penelitian menggunakan metode klasifikasi data mining untuk penentuan jurusan di SMA. Hasilnya berupa aplikasi berbasis web yang dapat  membantu siswa dalam mengikuti tes dengan cepat serta langsung mengetahui hasil yang didapat [6].
• Mustafa  dkk.  menerapkan  metode  NBC  untuk  mengevaluasi  kinerja  akademik  mahasiswa dengan menggunakan data mahasiswa angkatan 2008-2011 sebagai data pelatihan, dan data angkatan  2013-2014  sebagai  data  uji.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  IP  dan jenis kelamin yang paling mempengaruhi kinerja akademik mahasiswa [7].
• Indahyanti dkk. melakukan penelitian studi literatur yang terkait dengan EDM (Educational Data  Mining) .    Hasilnya  berupa  pemetaan  literatur  terkait  EDM  secara  sistematis,  yang berisi  identifikasi  metode,  dataset  yang  digunakan,  dan  hasil  penelitian  dalam  lima  tahun terakhir [8].
• Sumiah dkk. membangun data warehouse akademik. Data ini digunakan untuk menambang pengetahuan  dengan  menggunakan  teknik  Decision  Tree.  Hasil  penerapan  Decision  Tree telah  menjawab  kebutuhan  pihak  manajerial  guna  memprediksi  angka  registrasi mahasiswa dengan baik [9].
• Rustam  dan  Annur  melakukan  penelitian  dengan  mengimplementasikan  Akademik  Data Mining  (ADM)  untuk  mengelompokkan  kelas  mata  kuliah  konsentrasi.  Dengan menggunakan  data  set  mahasiswa  angkatan  2016-201,  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma  K-Means  dan  K-Means  KNN  berhasil  mengelompokkan  kelas  mata  kuliah konsentrasi mahasiswa semester akhir [10].
Penelitian-penelitian  di  atas  lebih  banyak  menerapakan data  mining untuk  klasifikasi dan  prediksi.  Dalam  penelitian  ini, data  mining digunakan  untuk  melihat  independensi  atau dependensi  antara  pasangan  2  (dua)  mata  kuliah  dengan  melibatkan  ilmu  statistik  dan  sistem basis data. Apabila hasil pasangan mata kuliah menunjukkan independensi, artinya kedua mata kuliah  tidak  berelasi  dan  tidak  perlu  menjadi  prasyarat  satu  dengan  yang  lainnya.  Sedangkan jika hasil menujukan dependensi, maka  kedua mata kuliah berelasi, dan mata kuliah terdahulu
132 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E-ISSN 2503-2933
perlu menjadi prasyarat mata kuliah berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Sumber Data
Dalam penelitian ini yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu nilai akhir mahasiswa atas  5  (lima)  mata  kuliah  yang  diteliti.  Nilai  mata  kuliah  tersebut,  terbagi  dalam  9  (sembilan) kategori, yaitu: A, A-, B+, B, B-, C+, C, D, E.
Data  penelitian  ini  diambil  dari  basis  data  akademik  yang  disalin  dalam  format  excel untuk  diolah  lebih  lanjut  menggunakan  aplikasi  SPSS.  Mata  kuliah  yang  dianalisis  pada penelitian ini adalah 5 (lima) mata kuliah rumpun Basis Data di Prodi Sistem Informasi UKDW, yaitu SI1433 (Analisis dan Perancangan Sistem Informasi), SI1443 (Sistem Basis Data), SI2323 (Perancangan  Basis  Data),  SI3433  (Data  Warehousing),  SE4323  (Data  Mining).  Data  yang diolah  dalam  penelitian  ini  bervariasi  dari  4  (empat)  angkatan  yang  sudah  menempuh  kelima mata kuliah tersebut.

## 2.2   Tahapan Penelitian
Data  penelitian  ini  diolah  dengan  menggunakan  Microsft  Excel  dan  SPSS,  hingga diperoleh  hasil  yang  dapat  digunakan  untuk  menyimpulkan  dependensi  atas  pasangan  mata kuliah. Tahapan penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Tahapan Penelitian Tentang Relevansi Prasyarat Mata Kuliah
Secara detail, tahapan penelitian pada Gambar 2 dilaksanakan sebagai berikut:
1. Data  preprocessing adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  mengubah  data  mentah  ke  dalam bentuk  yang  lebih  mudah  dipahami.  Didalamnya  terdapat  proses  validasi  data  (menguji kebenaran data) dan imputasi data (mengganti missing value dengan suatu nilai yang didapat dengan teknik tertentu). Terdiri dari 4 (empat) langkah, yaitu data cleaning, data integration, data  transformation, dan data  reduction .  Pada  penelitian  ini,  data  yang  diperoleh  sudah dalam  format  excel.  Data  sudah  bersih  dan  terintegrasi  dari  beberapa  tabel  di  basis  data
Menarik kesimpulan dependen vs independen atas pasangan mata kuliah Membandingkan nilai probabilitas dengan tingkat signifikansi 5% Menghitung nilai probabilitas Menghitung nilai chi-square Membuat tabulasi silang antar mata kuliah Data Preprocessing
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E- ISSN 2503-2933 133
ort and clear, implies research results (First Author)
akademik.  Maka  tahapan  yang  dilakukan  disini  adalah  data  transformation  seperti  cuplikan data pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Cuplikan Data Dalam Format Excel NIM nama Kode Nilai 001 Si Aa SI1433 B 001 Si Aa SI1443 B- 001 Si Aa SI2323 B- 001 Si Aa SI3433 E 001 Si Aa SE4323 E 002 Si Be SI1433 C 002 Si Be SI1443 C 002 Si Be SI2323 C 002 Si Be SI3433 B- 002 Si Be SE4323 B- 003 Si Ce SI1433 B+ 003 Si Ce SI1443 B 003 Si Ce SI2323 B 004 Si De SI1433 A 004 Si De SI1443 A
Data pada Tabel 1, kemudian ditransformasikan dengan menjadikan 5 (lima) kode mata kuliah menjadi field (kolom) dengan hasil seperti Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data nim nama_mhsw SI1433 SI1443 SI2323 SI3433 SE4323 001 Si Aa B B- B- E E 002 Si Be C C C B- B- 003 Si Ce B+ B B 004 Si De A A
Selanjutnya  dilakukan  reduksi  data,  yaitu  membuang  data  mahasiswa  yang  belum memiliki nilai atas 5 (lima) mata kuliah rumpun Basis Data, sehingga data yang akan digunakan adalah seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Reduksi Data nim nama_mhsw SI1433 SI1443 SI2323 SI3433 SE4323 001 Si Aa B B- B- E E 002 Si Be C C C B- B-
2. Membuat  tabulasi  silang  antar  mata  kuliah.  Dari  5  (lima)  mata  kuliah,  dibuat  10 (sepuluh) tabulasi silang sebagai berikut:
f. SI1433  *  SI1443
g. SI1433  *  SI2323
h. SI1433  *  SI3433 i. SI1433  *  SE4323 j. SI1443  *  SI2323 a. SI1443  *  SI3433 b. SI1443  *  SE4323 c. SI1433  *  SI2323 d. SI1433  *  SE4323
e. SI1443  *  SE4323
134 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E-ISSN 2503-2933
Tahap-2  dan  selanjutnya  dikerjakan  dengan  menggunakan  SPSS,  hingga  diperoleh  nilai probabilitas dengan tingkat signifikansi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap preprocessing  data ,  diperoleh  142  data  yang  memenuhi  kriteria  untuk menjadi  data  sampel  dalam  penelitian  ini,  yaitu  mahasiswa  yang  sudah  mengambil  5  mata kuliah  rumpun  Basis  Data.  Selanjutnya  dibuat  tabulasi  silang  antar  mata  kuliah,  yang  dapat dilihat pada deretan Tabel 4 sampai dengan Tabel 13 di bawah ini.
Tabel 4. Tabulasi Silang SI1433*SI1443
Tabel 5. Tabulasi Silang SI1433*SI2323
Tabel 6. Tabulasi Silang SI1433*SI3433 Tabel 7. Tabulasi Silang SI1433*SE4323 Tabel 8. Tabulasi Silang SI1443*SI2323 Tabel 9. Tabulasi Silang SI1443*SI3433
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E- ISSN 2503-2933 135
ort and clear, implies research results (First Author)
Tabulasi  silang  adalah  metode  analisis  yang  paling  sederhana  tetapi  memiliki kemampuan  yang  baik  untuk  menjelaskan  hubungan  antar  variabel,  dalam  hal  ini  hubungan antar  mata  kuliah.  Proses  yang  dilakukan  disini  cukup  sederhana,  yaitu  menghitung  distribusi frekuensi  pada  sel-sel  dalam  tabel,  dimana  setiap  sel  menunjukkan  jumlah  mahasiswa  pada kategori nilai tertentu atas pasangan dua mata kuliah.  Hasil tabulasi silang pada Tabel 4 sampai dengan  Tabel  13  mengindikasikan  adanya  korelasi  yang  kuat  antar  pasangan  mata  kuliah, dengan  capaian  nilai  perolehan  yang  baik  (C  ke  atas).  Untuk  menguji  kekuatan  korelasi  antar pasangan  mata  kuliah,  dilakukan  penghitungan  nilai  chi-square  dan  probabilitasnya  dengan rumus 1 [11]:
Nilai E dihitung berdasarkan rumus 2 berikut:
Tabel 10. Tabulasi Silang SI1443*SE4323
Tabel 11. Tabulasi Silang SI1443*SI2323 Tabel 12. Tabulasi Silang SI2323*SE4323
Tabel 13. Tabulasi Silang SI34333*SE4323
Total Baris adalah jumlahan nilai pada setiap kolom dalam suatu baris.
Total Kolom adalah jumlahan nilai pada setiap baris dalam suatu kolom.
Ukuran Sampel adalah jumlahan nilai seluruh baris atau jumlahan nilai seluruh kolom.
χ 2 adalah nilai chi-square O adalah frekuensi yang diobservasi E adalah frekuensi yang diharapkan
136 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No.–end_page
Untuk menghitung signifikansi probabilitas digunakan fungsi CHIDIST(value,df) pada Ms-Ecxel, dengan df dihitung menggunakan rumus 3:
Hasil dari perhitungan nilai chi-square dan signifikansi probabilitas dapat dilihat pada Tabel 14 berikut ini:
Tabel 14. Hasil Perhitungan Nilai Chi-Square
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  chi-square  (Tabel  14)  diketahui  bahwa  seluruh pasangan mata kuliah dependen, kecuali pasangan nomor 3, yaitu SI1433 * SI3433 yang terlihat independen.  Untuk  menentukan  dependensi  atau  independensi  menggunakan  tingkat signifikansi 5%, maka aturan keputusannya adalah [11]:
Jika signifikansi probabilitas < 5%, maka pasangan mata kuliah itu Dependen , Jika signifikansi probabilitas ≥ 5%, maka pasangan mata kuliah itu Independen . Dengan  aturan  keputusan  ini,  maka  dari  5  (lima)  mata  kuliah  yang  diteliti,  dapat  dilihat  pada Tabel 15 berikut ini:
Tabel 15. Tabulasi Silang Depedensi Mata Kuliah SI1433  SI1443  SI2323  SI3433 SE4323 SI1433 - √ √ 0 √ SI1443 √ - √ √ √ SI2323 √ √ - √ √ SI3433 0 √ √ - √ SE4323 √ √ √ √ - √ = ada dependensi 0 = tidak ada dependensi (independensi)
df adalah degree of freedom (derajat bebas) dari distribusi chi-square
R adalah banyaknya baris (Row) dalam tabel
C adalah banyaknya kolom (Column) dalam tabel
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E- ISSN 2503-2933 137
ort and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  terdapat  sembilan  pasangan  yang  dependen  dari sepuluh  tabulasi  silang,  yaitu:  SI1433  (Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi)  dengan SI1443  (Sistem  Basis  Data),  SI1433  (Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi)  dengan SI2323 (Perancangan Basis Data), SI1433 (Analisis dan Perancangan Sistem Informasi) dengan SE4323 (Data Mining), SI1443 (Sistem Basis Data) dengan SI2323 (Perancangan Basis Data), SI1443  (Sistem  Basis  Data)  dengan  SI3433  (Data  Warehousing),  SI1443  (Sistem  Basis  Data) dengan  SE4323  (Data  Mining),  SI2323  (Perancangan  Basis  Data)  dengan  SI3433  (Data Warehousing),  SI2323  (Perancangan  Basis  Data)  dengan  SE4323  (Data  Mining),  dan  SI3433 (Data Warehousing) dengan SE4323 (Data Mining). Selain pasangan dependen, juga diperoleh satu pasangan yang independen yaitu SI1433 (Analisis dan Perancangan Sistem Informasi) dan SI3433  (Data  Warehousing).  Dengan  demikian,  terlihat  bahwa  pengaturan  prasyarat  atas  lima mata  kuliah  rumpun  Basis  Data  di  Prodi  Sistem  Informasi  UKDW  sudah  sesuai  sebagaimana dikuatkan dari hasil penelitian ini.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  awal,  dan  dapat  dilakukan  untuk  menguji kesesuaian  prasyarat  mata  kuliah  pada  rumpun  mata  kuliah  lainnya.  Pada  kasus  yang  sama, dapat  juga  dilakukan  pengelompokkan  mahasiswa  misalnya  dengan  metode  KNN  (K-Nearest Neighbors) untuk mengetahui apakah benar adanya dependensi pada mata kuliah rumpun mata kuliah  Basis  Data,  atau lebih  karena  mahasiswa  cenderung  memperoleh  nilai  yang  mirip  pada seluruh mata kuliah yang diikutinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  unit  PUSPINdIKA  dan  Prodi  Sistem Informasi  UKDW  yang  telah  mengijinkan  penulis  mendapatkan  data  untuk  digunakan  dalam penelitian ini. Terima  kasih juga kami sampaikan kepada teman-teman pengampu mata kuliah yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  sehingga  memberikan  wawasan  kepada  penulis  dalam melihat prasyarat mata kuliah dari sudut pandang dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] _____,  2021, Panduan  Kurikulum  Berbasis  Capaian  Pembelajaran  Dengan  Bentuk Kegiatan  Pembelajaran  Merdeka  Belajar  –  Kampus  Merdeka  (BKP-MBKM) ,  Prodi Sistem Informasi UKDW, Yogyakarta.
[2] _____,  2021, Dokumen  Rencana  Pembelajaran  Semester  (RPS)  Kurikulum  Berbasis Capaian  Pembelajaran  Dengan  Bentuk  Kegiatan  Pembelajaran  Mbkm  Program  Studi Sistem Informasi UKDW , Prodi Sistem Informasi UKDW, Yogyakarta.
[3] _____, 2006, Data Mining Curriculum , ACM SIGKDD.2006-04-30.
138 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 129-138 E-ISSN 2503-2933
[4] Han, Jaiwei; Kamber, Micheline; Pei, Jian, 2011, Data Mining: Concepts and Techniques , Ed.3, Morgan Kaufmann.
[5] Fayyad,  U.,  Piatetsky-Shapiro,  G.,  Smyth,  P.,  1996, From  Data  Mining  to  Knowledge Discovery in Databases .
[6] Santoso,  B.,  2018, Implementasi  Data  Mining  Menentukan  Jurusan  Menggunakan Metode  Klasifikasi  Berbasis  Web  di  SMA  Negeri  2  Muara  Beliti, Jurnal  Ilmiah  Betrik, Vol.09, No.03, Desember 2018.
[7] Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., Thenata, A. P., 2017, Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier , Citec Journal, Vol. 4, No. 2, Februari 2017 – April 2017.
[8] Indahyanti,  U.,  Azizah,  N.  L.,  Setiawan,  H.,  2022, Educational  Data  Mining  pada Prediksi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa:  Sebuah  Survey ,  Procedia  of  Sciences  and Humanities Proceedings of the 1st SENARA 2022.
[9] Sumiah,  A.,  Irawan,  D.,  Fauziah,  2014, Perancangan  Data  Warehouse  dan  Penerapan Data Mining Untuk Mendukung Sistem Informasi Akademik Universitas Kuningan , Jurnal Nuansa Informatika, Volume 8.2 2014, ISSN 1858-3911.
[10]  Rustam, S., Annur, H., 2019, Akademik Data Mining (ADM) K-Means dan K-Means K- Nn  Untuk  Mengelompokan  Kelas  Mata  Kuliah  Kosentrasi  Mahasiswa  Semester  Akhir , ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor  3  Desember  2019,  Terakreditasi  Peringkat  3 SK. No. 28/E/KPT/2019, p-ISSN 2087-1716, e-ISSN 2548-7779.
[11]  Mann, P. S., 2020, Introductory Statistics , Ed.10, Willey, USA.