## Analisis dan Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining

## Sofi Defiyanti, M.Kom
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Sofi.defiyanti@staff.unsika.ac.id
Abstrak  -  Prestasi  belajar  merupakan  salah  satu  aspek  yang  paling  penting  dalam  bidang  pendidikan. Prestasi  belajar  yang tinggi  selalu  menjadi  harapan  semua  pihak.  Bagi  pihak  perguruan  tinggi  prestasi belajar  mahasiswanya  merupakan  salah  satu  indikator  efektif  proses  belajar  mengajar,  yang  sekaligus dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  citra  perguruan  tinggi  tersebut.  Di  perguruan  tinggi  prestasi belajar  yang  dicapainya  oleh  mahasiswa  menggunakan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK).  Beberapa teknik  data  mining  diantaranya  adalah decision  tree,  naïve  bayes, dan artificial  neural  network dapat digunakan  untuk  menganalisa  kinerja  mahasiswa.  Penelitian  yang  sudah  dilakukan  didapat  bahwa pengujian dan validasi dengan menggunakan 10 cross falidation dengan mengukur tingkat accuracy dan ROC  curve didapat  bahwa  dengan  menggunakan  data  dua  semester  sebelumnya  untuk  memprediksi kinerja  mahasiswa  memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  metode decision  tree sebesar 67,63% dengan nilai ROC curve masuk kedalam good classification.
Kata Kunci: Data Mining, Prestasi Belajar, Kinerja Mahasiswa

## PENDAHULUAN
Data Mining dengan  menggunakan teknik  klasifikasi, digunakan  untuk penemuan  sekumpulan  model  yang menggambarkan  dan  membedakan  konsep  atau  kelas-kelas  data,  agar  model  yang  sudah  dibentuk  dapat digunakan  untuk  memprediksi.    Teknik  klasifikasi  dapat  dikelompokkan  kedalam  beberapa  algoritma diantaranya Pohon Keputusan, Jaringan Saraf Tiruan (JST), Naïve Bayes dan lain-lain.
Beberapa penelitian dalam bidang akademik perguruan tinggi telah banyak dilakukan dengan menggunakan teknik  klasifikasi data mining diantaranya adalah  menggunakan   algoritma Artificial  Neural Network ( ANN), naïve bayes dan decision tree untuk memprediksi kinerja mahasiswa.
Di  perguruan  tinggi  keberhasilan  belajar  mahasiswa  ditunjukkan  dengan  prestasi  belajar  yang  dicapainya berdasarkan evaluasi hasil belajar. Prestasi belajar mahasiswa  merupakan salah satu ukuran dalam menghitung kinerja  mahasiswa.  Ukuran  yang  digunakan  dalam  menghitung  kinerja  mahasiswa  adalah  Indeks  Prestasi Kumulatif (IPK). Indeks Prestasi kumulatif adalah nilai yang  diperoleh mahasiswa setelah mengikuti sejumlah matakuliah.  Nilainya  berkisar  antara  0,0  samapai  dengan  4,0  dimana  semakin  besar  nilai  IPK  maka  semakin tinggi  pula  prestasi  belajarnya,  sebaliknya  semakin  kecil  nilai  IPK  maka  semakin  rendah  pula  prestasi belajarnya.  Perhitungan  IPK  adalah  jumlah  nilai  tiap  matakuliah  dikali  SKS  mata  kuliah  tersebut    lalu  dibagi dengan jumlah SKS yang telah diselesaikan.
IPK  merupakan  salah  satu  persyaratan  yang  diperhitungkan  untuk  mendapatkan  pekerjaan  disuatu perusahaan. Selain itu prestasi belajar siswa   menjadi salah satu  faktor penentu  kualitas  dari perguruan tinggi. Terbukti  dalam  borang  akreditasi  program  studi  pada  buku  3A  standar  3  Mahasiswa  dan  Lulusan  salah  satu faktornya adalah IPK. Dengan semakin tinggi rata-rata IPK mahasiswa lebih dari 3,00 maka penilaian pada isian borang  pun  akan  mendapat  nilai  empat  atau  nilai  maksimal  dari  pengisian  borang  tersebut.  Sehingga  kualitas dari  suatu  program  studi  pun  akan  semakin  baik.  Rata-rata  IPK  tersebut  didapat  dari  keseluruhan  IPK mahasiswa sebanyak lima angkatan.
Program  EPSBED  atau  Evaluasi  Program  Studi  Berbasis  Evaluasi  Diri  adalah  program  yang  digunakan untuk  pengisian  data  untuk  evaluasi  penyelenggaraan  program  studi.  Di  dalam  program  EPSBED  ini  semua kegiatan akademik program studi dilaporkan, dari data mahasiswa pertama kali masuk ke dalam program studi tersebut samapai mahasiswa tersebut lulus.
Dari  latar  belakang  tersebut  maka  dapat  dilakukan  penelitian  berdasarkan  data-data  akademik  mahasiswa yang  berasal  dari  pelaporan  EPSEBD  untuk  dianalisis  kinerja  mahasiswa  dengan  menggunakan  beberapa algoritma data mining.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Prestasi Belajar
Pengertian  prestasi  belajar  menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia  adalah  penguasaan  pengetahuan  atau keterampilan  yang  dikembangkan  oleh  mata  pelajaran,  lazimnya  ditunjukkan  dengan  nilai  tes  atau  nilai  angka yang diberikan oleh guru. Sedangkan menurut M. Suryanto prestasi belajar adalah seluruh kecakapan hasil capai yang diperoleh dari proses belajar dilembaga pendidikan, yang dinyatakan dengan nilai-nilai.
Prestasi belajar dalam perguruan tinggi ditunjukkan berupa angka yang disebut dengan IP dan IPK. IP adalah indek prestasi merupakan nilai yang diberikan setelah mahasiswa menjalani proses belajar selama satu semester. Sedangkan IPK adalah indek prestasi kumulatif merupakan nilai mahasiswa secara kumulatif yang dimulai dari semester pertama sampai akhir. Nilai IPK berkisar antara 0,0 sampai 4,0 dimana semakin nilai IPK mendekati angka 4,0 maka semakin tinggi pulalah prestasi belajarnya. Begitupun sebaliknya jika nilai IPK semakin rendah maka  prestasi  belajar  mahasiswa  tersebut  rendah.  Nilai  IP    didapat  dari  persamaan  (1)  dan  nilai  IPK  didapat persamaan (2).
(1) (2)
Keterangan : IP = Indek Prestasi IPK = Indek Prestasi Kumulatif Nj = Nilai Matakuliah j Kj = bobot SKS Matakuliah j 2. Data Mining
Menurut Turban pada bukunya berjudul Decision Support Systems and Intelligent Systems Tahun 2005 . Data mining merupakan teknologi penggalian data yang sangat banyak dengan menggunakan penggabungan metoda analisis  tradisional  dan  algoritma  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasanbuatan dan machine learning agar dapat mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan baru yang berguna yang terkubur dalam basis data yang cenderung berukuran besar. Sehingga data mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang jika dengan cara tradisional  memerlukan banyak waktu dan biaya yang  tinggi. Data  mining mengeksplorasi  basis  data  untuk  menemukan  pola-pola  tersembunyi,  mencari informasi untuk memprediksi yang mungkin terlupakan oleh para pelaku bisnis.
Menurut Tan pada buku berjudul Introduction to Data Mining tahun 2006, Data mining memiliki tugas yang dikategorikan menjadi dua kategori utama, yaitu:
a) Tugas prediksi
Tugas prediksi ini adalah berfokus kepada prediksi nilai dari atribut tertentu berdasarkan nilai dari atribut lainya. Atribut yang digunakan untuk membuat prediksi disebut atribut penjelas atau independent variable sedangkan  atribut  yang  diprediksi  dikenal  dengan  atribut  target  atau dependent  variable. Tugas  prediksi akan  membangun  pemodelan  prediktif  yang  akan  membangun  sebuah  model  untuk dependent  variable berdasarkan independent  variable. Pemodelan  prediktif  terdapat  dua  tipe  yaitu  klasifikasi  dan  regresi. Klasifikasi  digunakan  untuk dependent  variable yang  diskrit.  Sedangkan  regresi  digunakan  untuk dependent variable yang kontinyu.
b) Tugas deskriptif
Tugas deskriptif berfokus pada pembuatan pola  yang dapat digunakan untuk  menyimpulkan  hubungan di dalam  data.  Tugas  deskriptif  terdiri  dari  beberapa  model  diantaranya  adalah  analisa  asosiasi  yang digunakan untuk menentukan pola yang mendeskripsikan fitur-fitur data yang salaing berhubungan, analisa cluster  merupakan proses  untuk  mencari  kelompok-kelompok data sehingga data  yang berada salam  satu kelompok  memiliki  kemiripan  dibandingkan  data  yang  terletak  pada  kelompok  lain  dan  yang  terakhir adalah  deteksi  anomaly  merupakan  proses  identifikasi  data  yang  memiliki  perbedaan  karakteristik  yang signifikan dengan data yang lain.
3. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan salah satu teknik yang ada dalam data mining. Klasifikasi adalah suatu teknik dengan melihat  pada  kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah  didefinisikan  dan  menjelaskan  atau  membedakan konsep atau kelas data, yang diperlukan untuk memperkirakan kelas dari suatu objek.  Klasifikasi dapat berupa a   a  “ ika- aka”, b   pa decision tree, formula matematis atau neural network.
Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  fase  yaitu  fase learning dan  fase test. Pada  fase learning data  yang telah diketahui kelas datanya dijadikan pembelajaran untuk membentuk model perkiraan. Sedangkan pada fase test, model yang sudah terbentuk pada fase learning akan diuji tingkat akurasinya. Fase pengujian inilah disebut fase test .    Bila  pada  fase  test  ini  tingkat  akurasinya  sudah  mencukupi  maka  model  ini  dapat  dipakai  untuk memprediksi kelas data yang belum diketahui.

## 4. Decision tree
Decision  tree adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  popular  karena  mudah  untuk  di  interpretasi oleh  manusia.  Konsep  dasar  algoritma Decision  Tree adalah  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan  dan aturan-aturan keputusan ( rule). Decison  Tree sesuai  digunakan  untuk  kasus-kasus  dimana  outputnya  bernilai  diskrit.  Walaupun  banyak variasi model Decision Tree dengan tingkat kemampuan dan syarat yang berbeda, pada umumnya beberapa ciri kasus berikut cocok untuk diterapkan Decision Tree :
a. Data/example  dinyatakan  dengan  pasangan  atribut  dan  nilainya.  Misalnya  atribut  satu example adalah temperatur  dan  nilainya  adalah  dingin.  Biasanya  untuk  satu example nilai  dari  satu  atribut  tidak  terlalu banyak jenisnya. Dalam contoh atribut warna ada beberapa nilai yang mungkin yaitu hijau, kuning, merah. Sedang dalam atribut temperatur, nilainya bisa dingin, sedang atau panas. Tetapi untuk beberapa kasus bisa saja nilai temperatur berupa nilai numerik.
b. Label/output  data  biasanya  bernilai  diskrit.  Output  ini  bisa  bernilai  ya  atau  tidak,  sakit  atau  tidak  sakit, diterima  atau  ditolak.  Dalam  beberapa  kasus  mungkin  saja  outputnya  tidak  hanya  dua  kelas.  Tetapi penerapan Decision Tree lebih banyak kasus binari.
c. Data  mempunyai missing  value .  Misalkan  untuk  beberapa example ,  nilai  dari  suatu  atributnya  tidak diketahui. Dalam keadaan seperti ini Decision Tree masih mampu memberi solusi yang baik.
Membangun tree dimulai  dengan  data  pada  simpul  akar  ( root  node )  kemudian  pilih  sebuah atribut dan formulasikan sebuah logical test pada atribut tersebut lakukan percabangan pada setiap hasil dari test, dan terus bergerak ke subset ke contoh yang memenuhi hasil dari simpul anak cabang ( internal node ) yang sesuai lakukan proses rekursif pada setiap simpul anak cabang. Ulangi hingga dahan-dahan dari tree memiliki contoh dari satu kelas tertentu. Contoh dari sebuah decision tree (Gambar 1).

## Gambar 1 Decision Tree
Beberapa model decision tree yang sudah dikembangkan antara lain IDS, ID3, C4.5, CHAID dan CART. Kelebihan  yang  dimiliki  oleh Decision  Tree adalah  karena  mudah  dipahami, Decision  Tree juga  memiliki kemudahan jika dikonversi menjadi seperangkat aturan produksi, Decision Tree dapat mengklasifikasikan data kategorikal dan numeric tetapi D ecision Tree hanya dapat memberikan output berupa data kategori.

## TEKNIK PENGUJIAN

## 1. Ten Folds Cross Validation
Ten Fold Cross Validation adalah salah satu metode pengujian untuk pembelajaran yang terlatih ( supervised learning). Dimana  dalam  setiap fold dibagi  menjadi  beberapa subset sebanyak  10 subset dengan  ukuran  tiap subset sama  banyaknya.  Setelah  itu  maka  akan  dilakukan  training  sebanyak  10  kali  dengan  menggunakan Sembilan fold untuk training set dan satu fold digunakan sebagai test set. Kemudian dari setiap iterasi rata-rata eror dari keseluruhan iterasi. Dengan ilustrasi seperti yang digambarkan pada Table 1 sebagai berikut:
Tabel 1 contoh 10-Folds Cross Validation
Iterasi ke- Fold yang digunakan sebagai training Fold yang digunakan sebagai tes 1 2,3,4,5,6,7,8,9,10 1 2 1,3,4,5,6,7,8,9,10 2 3 1,2,4,5,6,7,8,9,10 3 4 1,2,3,5,6,7,8,9,10 4 5 1,2,3,4,6,7,8,9,10 5 6 1,2,3,4,5,7,8,9,10 6 7 1,2,3,4,5,6,8,9,10 7 8 1,2,3,4,5,6,7,9,10 8 9 1,2,3,4,5,6,7,8,10 9 10 1,2,3,4,5,6,7,8,9 10

## 2. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  metode  yang  menggunakan  tabel  matriks  seperti  pada  Tabel  2,  jika  data  set hanya terdiri dari dua kelas, kelas yang satu dianggap sebagai positif dan yang lainnya negatif  (Olson, 2008).
Tabel 2 Model Confusion Matrix (Olson, 2008)
True  positives adalah  jumlah record positif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif, false  positives adalah jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai positif, false negatives adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan  sebagai  negatif, true  negatives adalah  jumlah record negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai negative, kemudian  masukkan data uji. Setelah data uji dimasukkan ke dalam confusion matrix . Setelah data- data  telah  masuk  ke  dalam confusion  matrix maka  dapat  dihitung  nilai-nilai sensitivity ( recall ), specificity , precision dan accuracy . Untuk menghitung digunakan persamaan di bawah ini  (Olson, 2008):
(3)
Ketika  klasifikasi  tidak  menghasilkan  binary  class,  maka Confusion  Matrix akan  berubah  menjadi  lebih konpleks. Contoh untuk klasifikasi non binary diperlihatkan pada Table.3 untuk tiga class dibawah ini :
Tabel 3 Confusion Matrix untuk Tiga Class: (a) Actual dan (b) Expected (Witten, 2011)

## 3. ROC Curve
ROC  (Receiver  Operating  Characteristics)  curve adalah  teknik  untuk  menampilkan,  mengorganisasi  dan memilik  teknik  klasifikasi  berdasarkan  performanya.  ROC  mengekspresikan confusion  matrix .  ROC  adalah grafik  dua  dimensi  dengan false  positives sebagai  garis  horisontal  dan true  positives sebagai  garis  vertikal (Vercellis, 2009). The area under curve (AUC) dihitung untuk  mengukur perbedaan performansi  metode  yang digunakan.  Nilai  dari ROC  curve hanya  terdiri  dari  0  sampai  1.  Semakin  nilai ROC  curve mendekati  1  maka akan semakin baik seperti diperlihatkan pada Tabel 4 menurut (Gorunescu, 2011)
Tabel 4 Classfying the accuracy of diagnostic tes (Gorunescu, 2011) 0,90-1,00 Excellent Classification 0,80-0,90 Good Classification 0,70-0,08 Fair Classsification 0,60-0,70 Poor Classification 0,50-0,60 Failure

## METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam  mengembangkan data  mining adalah  CRISP-DM,  CRISP-DM  adalah metodologi  yang  dibentuk  oleh  komisi  Eropa  pada  tahun  1996  yang  menerapkan  standar  dalam  proses data mining .  Dalam  CRISP-DM  terdapat  enam  fase  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  pengembangan data mining sesuai dengan ilustrasi pada Gambar 2.
Business Understanding Data Understanding Depyoment Modeling Evaluation Data Preparation DATA
Gambar 2 Siklus Hidup CRISP-DM Berikut  enam  fase  siklus  hidup  pengembangan data  mining mengunakan  CRISP-DM ( http://www.crisp-dm.org ) : 1. Fase Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada fase pemahaman bisnis ini adalah tahapan pertama dalam pengembangan data mining . Pada fase ini adalah  fase  dimana  memahami  tujuan  dan  kebutuhan  dari  sudut  pandang  bisnis,  kemudian menterjemahkan  pemahaman  tersebut  kedalam  pendefinisian data  mining ,  yang  kemudian  akan diterjemahkan menjadi rencana dan strategi untuk mencapai tujuan tersebut.
2. Fase Data understanding (Pemahaman Data)
Pemahaman  data  dilakukan  pada  tahap  kedua  setelah  pemahaman  bisnis  selesai  dilakukan.  Dalam  tahap pemahaman data dimulai dengan pengumpulan data awal dan hasil  yangng  menarik dari data yang dapat digunakan. Kemudian akan dilanjutkan dengan proses  mendapatkan pemahaman  yang  mendalam  tentang data, mengidentifikasi masalah kualitas data, atau untuk mendeteksi adanya bagian yang menarik dari data yang dapat digunakan untuk hipotesa informasi yang tersembunyi.
3. Fase Data Preparation (Persiapan Data)
Tahap  persiapan  data  dilakukan  setelah  tahap  pemahaman  data  selesai  dilakukan.  Tahap  persiapan  data adalah tahapan yang mencakup semua kegiatan yang diperlukan untuk membangun dataset akhir atau data yang akan dimasukkan kedalam alat pemodelan yang berasal dari data mentah awal. Tahap persiapan data kemungkinan  akan  dilakukan  beberapa  kali  dan  tidak  dalam  urutan  yang  ditentukan.  Pada  tahap  ini mencakup pemilihan tabel, record, atribut-atribut data, termasuk proses pembersihan dan transformasi data untuk tahap pemodelan.
4. Fase Modeling (Pemodelan)
Tahapan  Pemodelan  dilakukan  setelah  tahap  persiapan  data  selesai  dilakukan.  Pada  tahap  pemodelan dilakukan pemilihan dan penerapan teknik pemodelan dan beberapa parameternya akan disesuaikan untuk mendapatkan  nilai  yang optimal. Terdapat beberapa pemodelan untuk  menyelesaikan  masalah  yang  sama dalam data mining. Beberapa pemodelan tersebut memiliki spesifikasi dan format data yang khusus. Oleh karena  itu  pada  tahap  pemodelan  akan  sangat  memungkinkan  untuk  mebali  ke  tahap  sebelumnya  yaitu tahap persiapan data.
5. Fase Evaluation (Evaluasi)
Setelah  tahap  pemodelan  selesai  dilakukan  maka  sebuah  model  atau  beberapa  model  sudah  terbentuk. Sebelum masuk kedalam tahap penyebaran akhir dari model, maka perlu diadakan evaluasi dan meninjau
apakah  model  yang  tercipta  sudah  benar-benar  mencapai  tujuan  bisnis  yang  telah  ditetapkan  pada  tahap pemahaman bisnis.
6. Fase Deployment (penempatan)
Setelah  fase  evaluasi  selesai  dilakukan  dan  didapat  hasil  yang  memuaskan  dalam  tahap  evaluasi,  bahwa semua  tujuan  bisnis  sudah  tercapai.  Maka  masuk  kedalam  fase deployment .  Pada  fase deployment ini, pengetahuan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  akan  diatur  dan  dipresentasikan  dalam  bentuk  khusus sehingga dapat digunakan oleh pengguna.

## EKSPERIMEN DAN PEMBAHASAN
a. Fase Business understanding
Bagian akademik adalah bagian yang dibawahi oleh wakil rektor bidang II. Semua aktifitas mahasiswa dari rekrutmen  mahasiswa  baru  sampai  mahasiswa  tersebut  lulus.  Salah  satu  tugas  bagian  akademik  adalah menyiapkan  bahan  kebijakan  akreditasi  perguruan  tinggi  dari  fakultas,  pascasarjana  dan  program  studi  dan menyiapkan  pelaporan  EPSBED  yang  disampaikan  ke  Kopertis  dan  Dikti.  Bagian  akademik  merupakan  salah satu  bagian  yang  terpenting  dalam  menyiapkan  bahan  kebijakan  akreditasi  program  studi,  karena  di  dalam proses  akreditasi  ada  bidang  akademik  yang  berisi  seputar  data  mahasiswa,  dari  mahasiswa  yang  daftar, mahasiswa diterima, mahasiswa lulus, mahasiswa DO dan data IPK rata-rata mahasiswa lima tahun terakhir.
Dengan memanfaatkan data-data akademik mahasiswa terdahulu yang sudah ada maka dapat dianalisis dan diprediksi IPK  mahasiswa perangkatan dengan  menggunakan teknik data  mining, dengan  mengetahui prediksi IPK mahasiswa baru, maka pihak prodi mendapat peringatan dini agar lebih perhatian terhadap mahasiswanya, sehingga kualitas dari prodi tersebut tetap baik atau bahkan lebih baik
b. Fase Data Understanding
Sesuai dengan yang diatur dalam SK Dirjen DIKTI No. 34/DIKTI/Kep/2001, pelaporan program studi pada setiap  semester  harus  menggunakan  data  elektronik.  Program  EPSBED  atau  Evaluasi  Program  Studi  Berbasis Evaluasi  Diri  adalah  program  yang  digunakan  untuk  pengisian  data  untuk  evaluasi  penyelenggaraan  program studi.
Maka  untuk  dapat  melakukan  penelitian  ini  penulis  meminta  data  EPSBED  Universitas  Singaperbangsa Karawang (UNSIKA) ke bagian akademik dari pelaporan 2006 sampai pelaporan 2009.
c. Fase Data Preparation
Pemilihan data dilakukan dari sebuah sistem pelaporan  yang diberi nama EPSBED. Dari 24 tabel yang ada di  program  EPSBED  akan  digunakan  tiga  buah  tabel  yaitu  tabel  master  mahasiswa,  tabel  transaksi  dan  tabel master program studi.
Agar data-data  ini dapat diterapkan dalam fase modeling maka perlu di ditransformasikan. Model yang akan digunakan  adalah Decision  Tree. Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  model Decision  Tree tersebut    maka dataset yang dihasilkan menjadi Tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5 Transformasi Data
d. Fase Modeling
Setelah  melewati  fase  data  preparation  maka  masuk  ketahap  selanjutnya  yaitu  fase  modeling  dengan menggunakan algoritma Decision Tree yaitu C4.5 .
e. Fase Evaluasi
Fase  evaluasi  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik confution  matrix dan ROC  curve. Didapat  hasil seperti table 6 untuk confution matrik dengan akurasi sebesar 65,8 % dan table 7 untuk ROC curve dengan rata- rata sebesar 0,84 .
Tabel 6 Evaluasi Confusion matrix
Tabel 7 evaluasi ROC Curve
f. Fase Deployment
Dari hasil fase pemodelan dan fase evaluasi yang sudah didapat maka dapat digunakan untuk memprediksi kinerja mahasiswa (IPK) yaitu dengan data yang didapat dari data EPSBED, dari data EPSBED diambil atribut- atribut yang sudah ditentukan pada Table 5.

## KESIMPULAN
Data  akademik  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  kinerja  mahasiswa  dengan  menggunakan  teknik- teknik data mining salah satunya adalah D ecision Tree C4.5. Dengan variabel-variabel penentu adalah jenjang,
kluster  jurusan,  asal  mahasiswa,  umur,  jenis  kelamin,  SKS  satu  semester  sebelumnya,  SKS  dua  semester sebelumnya,  IPK  sebelumnya,  IPS  satu  semester  sebelumnya,  IPS  dua  semester  sebelumnya,  dan  IPK  akhir yang  menjadi  hasil  dari  prediksi.  Dengan  hasil  evaluasi  dengan  menggunakan  dua  buah  metode  yaitu  dengan menggunakan confusion matrix dan ROC curve. Dengan menggunakan confusion matrix didapat angka akurasi sebesar  65,8%  sedangkan  dengan  menggunakan ROC  curve didapat  rata-rata  sebesar  0.84.    maka  didapat kesimpulan bahwa teknik Decision tree termasuk good classification seperti pada table 4.

## REFERENSI
Aher, Sunita,. And Lobo. (2011). Data Mining in Educational System using WEKA. International Conference on Emerging Technology Trends (ICETT) 2011.
Aher, Sunita,. And Lobo. (2011). Data Mining in Educational System using WEKA. International Conference on Emerging Technology Trends (ICETT) 2011.
Baradwaj,  Brijesh,.  And  Pal,  Saurabh.  (2011). Mining  Educational  Data  to  Analyze  Students‟  Performance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 2, No. 6, 2011.
Chandra,  E.,  dan  Nandhini,  K..  (2005). Predicting  Student  Performance  using  Classification  Techniques. Proceedings of SPIT – IEEE Colloquium and International Conference. Mumbai. India Volumen 5, 83.
Cripps,  Al.  (1996). Using  Artificial  Neural  Nets  to  Predict  Academic  Performance. ACM  Symposium  on Applied Computing
Gorunescu, Florin. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques. Springer Kohavi, R. (1995). A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection . Proc. of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence: IJCAI-95 Kovacic, Zlatko. (2010). Early Prediction of Student Success: Mining Students Enrolment Data. Proceedings of Informing Science & IT Education Conference (InSITE).
Lin,  J.  Imbrie  P.K,.  and  Reid  Kenneth  J.  (2009). Student  Retention  Modelling:  An  Evaluation  of  Different Methods and their Impact on Prediction Results. Proceedings of the Research in Engineering Education Symposium.
Maucary,  Chady.  (2011).      Da a  Mi i g  fo   E gi    i g  Sc oo         dic i g  S  d    ’     fo  a c   a d Enrollment  in  Masters  Programs.    (IJACSA)  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications.
Oladokum,  V.O.,.  Adebanjo,  A.T,.  and  Charles-Owaba.  (2008). Predicting  Students’  Academic  Performance using Artificial Neural Network: A Case Study of an Engineering Course .  The Pacific Journal of Science and Technology.
Olson,  David,  and  Yong,  Shi.  (2008). Pengantar  Ilmu  Penggalian  Data  Bisnis (Chriswan  Sungkono, Penerjemah) . Jakarta : Salemba empat.
Olson, David and Delen Dursun. (2008). Advanced Data Mining Techniques. Springer. Pusat Bahasa. (2008). Kamus besar bahasa Indonesia . Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
Shannaq,  Boumedyen.,  Rafael,  Yusuppov.,  and  Alexandro.  (2010). Student  Relationship  in  Higher  Education Using Data Mining Techniques. Global Journal of Computer Science and Technology Vol. 10  Issue 11 (Ver. 1.0) October 2010.
Slameto. (2010). Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Rineka Cipta.
S           a ,  B i      B a adwa ,  a d  Sa  ab    a    (20 2)   Mi i g  Ed ca io   Da a   o     dic   S  d   ’ Retention:  A  comparative  Study.  (IJCSIS)  International  Journal  of  Computer  Science  and  Information Security.
Tan, P., M. Steibach, and V. Kumar.  (2006). Introduction to Data Mining. Pearson Addison Wesley Boston. Turban, E., Aronson, J.E., & Liang, T. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems (7 th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education Inc. Weng,  Fumei.  (2010). Modelling  IT  Student  Retention  at  Taiwanese  Higher  Education  Institutions. thesis School of Business Information Technology and Logistics College of Business RMIT University 2010.
Witten,  Ian  H.  Eibe,  Frank.  And  Hall,  Mark  A.  (2011). Data  Mining    Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques Third Edition . The Morgan Kaufmann series in data management systems Yadav,  Surjeet  Kumar.    Bharadwaj,  Brijesh,  and  Pal,  Saurabh.  (2012 ).      Mining  Education  Data  to  Predict Student’s  Retention:  A  comparative  Study. (IJCSIS)  International  Journal  of  Computer  Science  and Information Security, Vol. 10, No. 2, 2012
IBM, IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide , http://www.crisp- dm.org/software/analytics/spss/documentation/modeler/14.2/en/CRISP_DM.pdf (diunduh tanggal 03 Juli 2012).