Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.514

## Analisis Performa Akademik Mahasiswa Menggunakan Social Network Analysis
Khoirunnisa Afandi 1 , M. Habibullah Arief 2 , Nadya Faizatul Laily 3 , Derik Maulana Nugroho 4 1,2,3,4 Bisnis Digital, Universitas dr. Soebandi, Jember, Indonesia e-mail: khoirunnisaafandi@uds.ac.id 1 , m.habibullaharief@uds.ac.id 2 , nadyafaizatul24@gmail.com 3 , derikmaulana08@gmail.com 4
*Penulis Korespondensi: E-mail: khoirunnisaafandi@uds.ac.id
Abstrak: Pendidikan  dengan  kualitas  yang  baik  akan  menghasilkan  generasi  yang  cerdas  dan  berpotensi.  Kriteria utama  untuk  mengukur  kinerja  lembaga  akademik  adalah  tingkat  kelulusan  siswa  atau  mahasiswa.  Hal  tersebut memunculkan permasalahan bagaimana mengukur performa akademik mahasiswa sehingga bisa menjadi lulusan yang berkualitas. Pengukuran performa akademik dilakukan dengan mengumpulkan data mahasiswa lalu menggabungkan data tersebut dengan data kuesioner yang dibagikan ke mahasiswa mengenai pengalaman belajar mereka. Penelitian dilakukan dengan melakukan prediksi dengan machine learning dan analisis menggunakan Social Network Analysis untuk menampilkan inti jaringan yang paling berpengaruh terhadap performa akademik mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata akurasi algoritma untuk prediksi performa akademik mahasiswa adalah 0,76. Sehingga data tersebut dapat digunakan untuk prediksi performa akademik mahasiswa dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil analisis menunjukkan bahwa Usia, Pendidikan Orang Tua, Kota Asal dan Kesulitan dalam belajar memiliki pengaruh terhadap performa akademik mahasiswa.
Kata Kunci: Kegagalan Akademik; Performa Akademik; Social Network Analysis
Abstract:  Education  with  good  quality  will  produce  intelligent  and  potential  generations.  The  main  criteria  for measuring the performance of academic institutions are the graduation rates of students or learners. This raises the issue  of  how  to  measure  the  academic  performance  of  students  so  that  they  can  become  high-quality  graduates. Academic  performance  measurement  is  done  by  collecting  student  data  and  combining  it  with  questionnaire  data distributed to students regarding their learning experiences. The research is conducted by making predictions with machine learning and analyzing using Social Network Analysis to display the core network that has the most influence on  students'  academic  performance.  The  research  results  show  that  the  average  accuracy  of  the  algorithm  for predicting  students'  academic  performance  is  0.76.  Thus,  the  data  can  be  used  for  predicting  students'  academic performance with a high level of accuracy. The analysis results indicate that age, parental education, hometown, and learning difficulties have an impact on students' academic performance.
Keywords : Academic Failure; Academic Performance; Social Network Analysis

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  fondasi  utama  sebuah bangsa.  Pendidikan  dengan  kualitas  yang  baik  akan menghasilkan  generasi  yang  cerdas  dan  berpotensi. Kriteria  utama  untuk  mengukur  kinerja  lembaga akademik adalah tingkat kelulusan siswa atau mahasiswa [1].  Tetapi  hanya  6%  masyarakat  Indonesia  yang meneruskan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi [2]. Angka  tersebut  lebih  sedikit  dibandingkan  banyaknya siswa  yang  lulus  SMA.  Dari  sedikitnya  siswa  yang melanjutkan ke jenjang perguruan tinggi, maka penting bagi perguruan tinggi untuk memperhatikan kesejahteraan  dan  psikologis  mahasiswa.  Hal  ini dikarenakan tingkat putus kuliah di Indonesia tergolong tinggi.  Bengkulu  menduduki  peringkat  pertama dengan jumlah  mahasiswa  putus  kuliah  terbanyak,  sementara Jawa  Timur  menduduki  posisi  ketiga  dalam  hal persentase  mahasiswa  yang  tidak  melanjutkan  studi dengan  angka  4,54%,  yang  setara  dengan  38.317 mahasiswa drop out dari total 844.675 mahasiswa [3]. Permasalahan tersebut memunculkan pertanyaan  tentang  bagaimana  cara  memprediksi
kegagalan  mahasiswa.  Beberapa  peneliti  melakukan penelitian  untuk  memprediksi  kegagalan  akademik mahasiswa  secara  dini  dan  menemukan  bahwa  tingkat keberhasilan  akademik  mahasiswa  hanya  ≤  10%  dan tingkat putus kuliah sebesar ≥ 70% dengan menganalisis data sebelum dan sesudah pendaftaran [4]. Penggunaan machine  learning bisa  menjadi  salah  satu  solusi  untuk memprediksi  performa  akademik  mahasiswa  dengan lebih  akurat.  Prediksi  dengan  menggunakan  algoritma machine  learning juga  dilakukan  untuk  melihat  tingkat kegagalan mahasiswa dan menemukan bahwa algoritma KNN memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 96,8 %  [5].  Selain  itu,  algoritma  Naïve  Bayes  dan Decision Tree  juga  mampu  memprediksi  dengan  akurasi  di  atas 75%  [6],  algoritma Logistic  Regression juga  memilki tingkat prediksi 79.82%–85.60% [7] dan Random Forest yang bahkan mampu meraih tingkat akurasi 91,19% [8]. Dikarenakan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dari  kelima algoritma  tersebut,  maka  peneliti  menggunakan algoritma  tersebut  untuk  dilakukan  prediksi  performa akademik mahasiswa.
Selain memprediksi tingkat kegagalan mahasiswa, faktor  apa yang membuat  mahasiswa ingin berhenti  atau  bahkan Drop  Out (DO)  dari  perguruan tinggi  juga  merupakan  hal  penting  untuk  diteliti.  Oleh karena  itu,  perguruan  tinggi  perlu  meningkatkan kesadaran akan parameter yang memengaruhi kegagalan dalam  proses  pembelajaran  dan  membantu  pengajar dalam  menyesuaikan  metode  dan  kebijakan  pengajaran berdasarkan  kebutuhan  setiap  siswa.  Beberapa  peneliti juga  menyelidiki  parameter  apa  yang  mempengaruhi kegagalan  proses  belajar  siswa.  Mereka  menemukan bahwa  parameter  nilai  dan  absensi  yang  paling relevan untuk  menentukan  performa  akademik  siswa  di  akhir semester  [9].  Selain  itu,  lingkungan,  sekolah  dan  umur juga menjadi parameter penting untuk menentukan siswa tersebut berhasil atau gagal. Sementara itu, ada peneliti yang menemukan bahwa terdapat korelasi negatif antara penggunaan sosial media dan performa akademik siswa [10].  Selain  itu,  mereka  juga  menemukan  bahwa  jenis kelamin  juga  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan akademik,  siswa  perempuan  memiliki  performa akademik  yang  lebih  baik  dari  pada  siswa  laki-laki. Tetapi,  penemuan  itu  bertentangan  dengan  yang dilakukan  oleh  Rajendran  (2022),  mereka  menemukan bahwa  jenis  kelamin  tidak  berpengaruh  terhadap performa akademik siswa. Tetapi gaya hidup yang sehat memiliki pengaruh positif  terhadap performa akademik siswa.  Parameter  lain  yang  perlu  diperhatikan  yakni stres. Stres merupakan faktor penting ketika mempertimbangkan  korelasi  antara  pilihan  gaya  hidup individu  dan  prestasi  akademik.  Meskipun  banyak peneliti  berusaha  untuk  memahami  pengaruh  stres terhadap  prestasi  akademik  untuk  mahasiswa  tingkat universitas, hanya sedikit karya yang menyelidiki faktor stres remaja dan dampaknya terhadap prestasi akademik [1].  Sebuah  penelitian  menyimpulkan  bahwa  stres sedang  dapat  berdampak  positif  terhadap  keberhasilan akademik siswa [11]. Mereka juga menentukan tidak ada perbedaan  yang  signifikan  antara  tingkat stress pada awal  dan  akhir  semester.  Sehingga  tingkat  stres mahasiswa cenderung stabil hingga akhir semester.
Dari  keseluruhan  penelitian  tersebut,  para peneliti  masih  memiliki  kekurangan  dalam  hal  aliran terpisah  untuk  menemukan  aliran  inti  dari  jaringan. Peneliti  ingin  melihat  bagaimana  pemetaan  hubungan faktor  internal  dan  eksternal  sehingga  mempengaruhi performa akademik mahasiswa. Oleh karena itu, tujuan dari  makalah  ini  adalah  untuk  mengisi  kesenjangan penelitian  tersebut  dengan  berfokus  pada  penerapan Social  Network Analysis (SNA)  untuk  menganalisis perilaku siswa  melalui faktor-faktor yang  berkontribusi terhadap  performa  akademik  mahasiswa.  SNA  mampu merepresentasikan hubungan sosial antar manusia [12]. SNA  berfokus  pada  struktur  hubungan,  mulai  dari kenalan  biasa  hingga  ikatan  dekat.  SNA  mampu memetakan  dan  mengukur  hubungan  formal  dan informal untuk  memahami apa  yang  memfasilitasi atau menghambat  aliran  yang  mengikat  unit-unit  yang berinteraksi,  seperti,  siapa  yang  tahu  siapa,  dan  siapa yang  berbagi  informasi  dan  pengetahuan  apa  dengan
siapa melalui media komunikasi apa (misalnya, data dan informasi, suara) atau komunikasi video).
Universitas  dr.  Soebandi  memiliki  program studi baru yakni Program Studi Bisnis Digital dan sudah memiliki  2  angkatan  dengan  total  mahasiswa  sebanyak 27  orang.  Prodi  tersebut  diharapkan  memiliki  lulusan yang berkualitas dan dapat bersaing di dunia kerja, maka dari  itu  perlu  adanya  penelitian  untuk  mengukur performa mahasiswa sehingga diperoleh parameter yang terbaik  untuk  meningkatkan  kemampuan  mahasiswa. Hal  ini  dikarenakan  untuk  persiapan  mahasiswa menghadapi  mata  kuliah  yang  semakin  beragam  sesuai dengan  kurikulum  prodi,  di  mana  kurikulum  prodi memiliki  mata  kuliah  yang  mempelajari  komputer. Sehingga  mahasiswa  diharapkan  mampu  beradaptasi dalam proses belajar.
Untuk  menentukan  parameter  terbaik  maka diperlukan data yang akurat. Teknik pengumpulan data yang dapat digunakan adalah Educational Data Mining (EDM).  EDM  dapat  didefinisikan  sebagai  penerapan teknik  pengolahan  data  tradisional  untuk  analisis  data pendidikan yang ditujukan untuk memecahkan masalah dalam  konteks  pendidikan  [6].  Beberapa  aplikasi penggunaan  EDM  terdiri  dari  pengembangan  sistem e- learning [7],  pengelompokan  data  pendidikan  [8], prediksi performa siswa [9]. Penelitian ini berfokus pada prediksi performa akademik siswa karena kami tertarik untuk memahami faktor-faktor utama yang mempengaruhi performa mereka di Universitas.
Sementara  itu,  untuk  mengolah  data  tersebut penulis  menggunakan Social  Network  Analysis (SNA). Penggunaan  SNA  telah  menjangkau  batas  banyak disiplin  ilmu  dari  ilmu-ilmu  sosial  ke  ilmu-ilmu humaniora.  SNA  telah  menjadi  fundamental  dalam banyak  rangkaian  penelitian  manajemen  dan  bisnis karena  jejaring  sosial  semakin  diakui  sebagai  elemen penting  bisnis  dan  masyarakat  [10].  SNA  mampu merepresentasikan hubungan sosial antar manusia. SNA berfokus  pada  struktur  hubungan,  mulai  dari  kenalan biasa hingga ikatan dekat.

## METODE
Metode penelitian ini dimulai dari pengumpulan database mahasiswa, pembagian kuesioner,  analisis  data  dengan  SNA,  memprediksi dengan machine  learning ,  dan  diakhiri  dengan  hasil analisis dan prediksi.
Penelitian  dilakukan  di  Program  Studi  Bisnis Digital  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  dr. Soebandi dengan melibatkan 22 mahasiswa: 11 laki-laki dan  11  perempuan.  Peserta  merupakan  mahasiswa angkatan 1 dan 2. Data interaksi siswa dikumpulkan dari semua mata kuliah yang ditempuh pada tahun akademik 2021/2022 dan 2022/2023.

## Gambar  1. Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  diri  mahasiswa  (nama,  usia,  jenis  kelamin, pendidikan orang tua, kota asal dan nilai), gaya hidup dan kesulitan.  Data  diri  dan  nilai  mahasiswa  didapatkan dengan  mengakses Educational  Data  Mining (EDM) milik  perguruan  tinggi.    Nilai  mahasiswa  merupakan gabungan dari seluruh nilai UTS dan UAS dari seluruh mata  kuliah  yang  pernah  ditempuh  dengan grade yang telah  disesuaikah  oleh  perguruan  tinggi.  Sementara  itu untuk  melihat  lingkungan  dan  kesulitan  yang  dihadapi selama  perkuliahan,  maka  dilakukan  penyebaran kuesioner kepada mahasiswa setelah UAS berlangsung. Penyebaran kuesioner dilakukan secara online menggunakan Google Form . Analisis Data
Data yang telah diperoleh kemudian disiapkan agar data siap untuk diproses. Data yang telah siap olah maka akan diolah menggunakan Social Network Analysis dengan Cystoscape .  Parameter  seperti  data  diri,  gaya hidup  dan  kesulitan  yang  dihadapi  akan  digunakan sebagai source ,  sementara  nilai  akhir  mahasiswa merupakan  target.  SNA  mampu  merepresentasikan hubungan  sosial  antar  manusia.  Sehingga  dengan menggunakan  SNA,  maka  akan  terlihat  hubungan  dari parameter  dengan  performa  akademik  yang  dikaitkan dengan nilai mahasiswa. Dari beberapa parameter yang dipilih  akan  terlihat  inti  atau  titik  yang  memiliki keterikatan  paling  banyak.  Sehingga  dapat  dilihat korelasi antara parameter dan nilai mahasiswa, manakah parameter yang memiliki keterikatan paling banyak, dan apakah hubungan tersebut saling memiliki pengaruh.

## Prediksi dengan Machine Learning
Setelah  dilakukan  analisis,  maka  Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  prediksi.  Prediksi dilakukan untuk mengetahui ramalan performa
akademik  mahasiswa  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma machine learning . Algoritma yang digunakan adalah  Naïve  Bayes,  KNN, Logistic  Regression , Decision  Tree dan Random  Forest .  Pengkodean dilakukan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Python. Prediksi  dilakukan  menggunakan  data  yang  telah didapatkan dari EDM dan hasil kuesioner mahasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Jenis Kelamin dan Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada Gambar 2, tidak ada pengaruh antara jenis kelamin dengan  performa  akademik.  Jaringan  menunjukkan bahwa baik laki-laki maupun perempuan memiliki nilai yang sama.

## Usia dan Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3,  mahasiswa  dengan  rentang  usia  19-22 tahun  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan mahasiswa  yang  berusia  di  atas  23  tahun.  Usia mahasiswa  di  Program  Studi  Bisnis  Digital  beragam, karena tidak hanya fresh graduate SMA yang mendaftar, tetapi  terdapat  beberapa  mahasiswa  yang  baru melanjutkan  perkuliahan  setelah  beberapa  tahun  lulus SMA.

## Pendidikan Orang Tua dan Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada  Gambar  4,  pendidikan  orang  tua  minimal  SMA mampu  memberikan  pengaruh  terhadap  performa akademik  mahasiswa.  Pendidikan  orang  tua  minimal SMA menunjukkan nilai yang baik dengan nilai minimal 79.

## Kota Asal dan Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada  Gambar  5,  kota  asal  memiliki  pengaruh  terhadap performa akademik mahasiswa. Mahasiswa yang kuliah secara daring atau mahasiswa reguler 2 kelas karyawan memiliki  performa  akademik  yang  kurang  baik dibandingkan  mahasiswa  yang  kuliah  secara  luring  di Universitas.
Gambar  2. Jenis Kelamin dan Performa Akademik

## Gambar  3. Usia dan Performa Akademik
Kesulitan dalam Perkuliahan terhadap

## Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada Gambar 6, mahasiswa yang tidak memiliki kendala terhadap  perkuliahan  memiliki  nilai  yang  baik dibandingkan  mahasiswa  yang  memiliki  kesulitan. Kesulitan  yang  dialami  mahasiswa  seperti  penyesuaian diri  dengan  dunia  perkuliahan,  memahami  materi perkuliahan serta memahami materi tentang perhitungan.
Gambar  4. Pendidikan Orang Tua dan Performa
Akademik
Gambar  5. Kota Asal dan Performa Akademik

## Lingkungan terhadap Performa Akademik
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  ditunjukkan pada Gambar 7, tidak ada pengaruh terhadap lingkungan dan  performa  akademik.  Mahasiswa  pada  lingkungan yang  kurang  mendukung  mampu  memiliki  nilai  yang baik  bahkan  bisa  bersaing  dengan  mahasiswa  yang memiliki  lingkungan  mendukung.  Definisi  lingkungan kurang mendukung adalah orang tua kurang mendukung proses  perkuliahan  dan  pengaruh  keluarga  terhadap kegiatan perkuliahan. Mahasiswa Program Studi Bisnis Digital  rata-rata  berasal  dari  keluarga  sederhana, sehingga  ada  beberapa  mahasiswa  yang  kurang mendapatkan  dukungan  dari  keluarga  untuk  kuliah karena masih ada stigma di keluarga bahwa wanita tidak perlu  kuliah.  Tetapi  mahasiswa  mampu  melawan lingkungan  yang  kurang  suportif  tersebut  untuk  terus belajar dengan baik.
Gambar  6. Kesulitan dalam Perkuliahan terhadap Performa Akademik
Gambar  7. Lingkungan terhadap Performa Akademik
Selain  menggunakan  SNA  untuk  melihat keterkaitan  antara  faktor  eksternal  dengan  performa akademik,  data  yang  telah  diperolah  juga  dilakukan prediksi  untuk  melihat  performa  akademik  mahasiswa berdasarkan  parameter  yang  telah  ditentukan.  Prediksi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression , KNN, Decision Tree , dan Random Forest .  Algoritma  digunakan  untuk  melihat  prediksi mahasiswa  mengalami  kegagalan  atau  keberhasilan performa akademik.
Berdasarkan  klasifikasi  yang  dilakukan,  rata- rata akurasi dari algoritma yang digunakan adalah 0,76 sesuai  dengan  yang  muncul  pada  Gambar  8.  Data tersebut mampu digunakan untuk memprediksi performa akademik mahasiswa dengan tingkat akurasi yang tinggi. Seluruh algoritma yang digunakan memiliki nilai akurasi yang  sama  dan  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang signifikan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9, hal ini dikarenakan data mahasiswa yang digunakan sedikit
sehingga  kurangnya  variasi  data.  Ketika  data  yang digunakan lebih banyak maka data akan lebih bervariasi, maka akurasi klasifikasi juga akan lebih beragam.
Gambar  8. Rata-rata Classification Report
Gambar  9. Akurasi Algoritma

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, parameter  usia,  pendidikan  dan  kota  asal  memiliki pengaruh positif terhadap performa akademik mahasiswa.  Oleh  karena  itu  parameter  tersebut  dapat digunakan  oleh  program  studi  untuk  meningkatkan performa akademik mahasiswa. Bagi mahasiswa tingkat awal  yang  memiliki  usia  di  atas  23  tahun  harus meningkatkan  performa  akademik  dengan  mempelajari materi  lebih  dalam  dibandingkan  mahasiswa  yang berusia di bawah 23 tahun. Terlebih lagi bagi mahasiswa yang berusia di atas 23 tahun harus lebih memperhatikan pembelajaran  agar  bisa  mendapatkan  nilai  yang  lebih baik.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah meningkatkan  jumlah  responden  sehingga  data  yang didapatkan  lebih  banyak  dan  lebih  beragam  dan  hasil klasifikasi serta hasil keterkaitan akan beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Rajendran,  S.  Chamundeswari  and  A.  A.  Sinha, "Predicting the academic performance of middle- and high-school students using machine learning algorithms," Social  Sciences  &  Humanities  Open, 2022.
[2] V. B. Kusnandar,  "Hanya 6% Warga Indonesia yang Berpendidikan  Tinggi  pada  Juni  2022,"  20  9  2022. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/09/2
0/hanya-6-warga-indonesia-yang-berpendidikan- tinggi-pada-juni-
2022#:~:text=Sampai%20Juni%202022%20pendudu k%20Indonesia,tamatan%20Sekolah%20Dasar%20(S D)..
[3] Lokadata,  "lokadata,"  2017.  [Online].  Available: https://lokadata.beritagar.id/chart/preview/10- provinsi-dengan-persentase-mahasiswa-drop-out-do- tertinggi-1519122848. [Accessed 1 November 2023].
[4] G. J. Baars, H. G. Schmidt and P. Hermus, "Early Identification  of  Successful  and  Unsuccessful Students in the First Year at the University," Health Professions Education, Vol. 8, No. 1, 2022.
[5] D.-L.  Ngo-Hoang,  J.  Dayupay,  S.  Ajibade  and  O. Oyebode, "Utilization of Ensemble Techniques for Prediction  of  the  Academic  Performance  of Students," Journal Of Optoelectronics Laser, Vol. 41, No. 6, 2022.
[6] H. A. Mengash, "Using Data Mining Techniques to Predict  Student  Performance  to  Support  Decision Making  in  University  Admission  Systems," IEEE Access, Vol. 8, 2020.
[7] H.  Waheed,  S.-U.  Hassan,  N.  R.  Aljohani,  J. Hardman,  S.  Alelyani  and  R.  Nawaz,  "Predicting academic  performance  of  students  from  VLE  big data  using  deep  learning  models," Computers  in Human Behavior, Vol. 104, 2020.
[8] C.  Beaulac  and  J.  S.  Rosenthal,  "Predicting University  Students’  Academic  Success  and Major  Using  Random  Forests," Research  in Higher Education, Vol. 60, pp. 1048–1064 , 2019.
[9] E.  Fernandes,  M.  Holanda,  M.  Victorino,  V. Borges, R. Carvalho and G. V. Erven, "Educational data  mining:  Predictive  analysis  of  academic performance of public school students in the capital of Brazil," Journal of Business Research, 2018.
[10]   A.  M.  Bhandarkar,  A.  K.  Pandey,  R.  Nayak,  K. Pujary and A. Kumar, "Impact of social media on the  academic  performance  of  undergraduate medical students," Medical Journal Armed Forces
India, Vol. 77, 2021.
[11]   K.  Rafidah,  A.  Azizah,  M.  D.  Norzaidi,  S.  C. Chong,  M.  I.  Salwani  and  I.  Noraini,  "Stress  And Academic Performance: Empirical Evidence From University  Students," Scholarly  Journal, Vol.  13, no. 1, pp. 37-51, 2009.
[12]   J.  Scott,  What  is  social  network  analysis?,  1  ed., London: Bloomsbury Publishing, 2012.
[13]   R.  Baker,  "Data  Mining,"  in International Encyclopedia  of  Education  (Third  Edition) , Elsevier, 2010, pp. 112-118.
[14]   J. A. Lara, D. Lizcano, M. A. Martínez, J. Pazos and T. Riera, "A system for knowledge discovery in e- learning environments within the European Higher Education Area – Application to student data from Open University of Madrid, UDIMA," Computers
& Education, Vol. 72, pp. 23-36, 2014.
[15]   B. Chakraborty, K. Chakma and A. Mukherjee, "A density-based clustering algorithm and experiments on  student  dataset  with  noises  using  Rough  set theory," EEE  International  Conference  on
Engineering and Technology (ICETECH),
Coimbatore, India, pp. 431-436, 2016.
[16]   R.  R.  Kabra  and  R.  S.  Bichkar,  "Performance Prediction of Engineering Students using Decision Trees," International  Journal  of  Computer Applications, Vol. 36, No. 11, 2011.
[17]   S. Clegg, E. Josserand, A. Mehra and T. S. Pitsis, "The Transformative  Power  of  Network  Dynamics:  A research  agenda," The  transformative  and  innovative power of network dynamics, Vol. 37, No. 3, pp. 277- 291, 2016.
[18]   J.  Bennedsen  and  M.  E.  Caspersen,  "Failure  rates  in introductory  programming," ACM  SIGCSE  Bulletin, Vol. 39, No. 2, pp. 32-36, 2007.
[19]   E. B. Costa, B. Fonseca, M. A. Santana, F. F. d. Araújo and  J.  Rego,  "Evaluating  the  effectiveness  of educational  data  mining  techniques  for  early prediction of students' academic failure in introductory programming  courses," Computers  in  Human Behavior, pp. 247-256, 2017.
[20]   J.  Bravo-Agapito,  S.  J.  Romero  and  S.  Pamplona, "Early  Prediction  of  Undergraduate  Student’s Academic  Performance  in  Completely  Online Learning: A Five-Year Study," Computers in Human Behavior, 2020.
[21]   C.  Romero,  S.  Ventura  and  P.  D.  Bra,  "Knowledge Discovery  with  Genetic  Programming  for  Providing Feedback to Courseware Authors," User Modeling and User-Adapted Interaction, Vol. 14, p. 425–464, 2004.
[22]   N.  R.  S.  Raghavan,  "Data  mining  in  e-commerce:  A survey," Sadhana, Vol. 30, p. 275–289, 2005.