## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Data Preparation Structure untuk Pemodelan Prediktif Jumlah Peserta Ajar Mata Kuliah
Anggi Perwitasari #1 , Rina Septiriana *2 , Tursina #3
# Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat
1 anggiperwitasari@informatika.untan.ac.id
2 rinaseptiriana@informatika.untan.ac.id
3 tursina@informatika.untan.ac.id
Abstrak—  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk menciptakan  proses  pembelajaran  efektif  di  kelas  adalah dengan  cara  memprediksi  jumlah  mahasiswa  yang  akan mengambil  suatu  mata  kuliah.  Prediksi  merupakan  suatu proses  analisis  dengan  memanfaatkan  informasi  atau  data dimasa  lalu  untuk  menghasilkan  suatu  perkiraan  terhadap suatu  kondisi  yang  akan  terjadi  di masa  mendatang,  Proses prediksi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  teknik,  salah satunya  yaitu  teknik  data  mining.  Dalam  melakukan  suatu analisis  prediksi,  tahapan  paling  utama  adalah  melakukan persiapan  data mentah menjadi  data yang berkualitas  serta memastikan bahwa data yang diberikan untuk proses seleksi dan  transformasi  telah  bersih  yang  dikenal  dengan  data preparation  (preparasi  data).  Tahapan  yang  dilakukan dalam  melakukan  preparasi  data  meliputi  data  selection (seleksi  data),  data  pre-processing  serta  data  cleaning  yang terdiri  dari  penanganan  missing  data,  penghapusan  data duplicate  dan  feature  construction.  Skema  data  preparation diciptakan  dan  diimplementasikan  dengan  memanfaatkan Orange  Data  mining  Tools.  Hasil  dari  preparation  data diimplementasikan  dalam  pemodelan  analisa  prediktif jumlah  peserta  ajar  mata  kuliah  di  Jurusan  Informatika dengan menggunakan 4 (empat) algoritma data mining yaitu Naive  Bayes,  kNN,  SVM,  dan  Neural  Network  dengan  nilai Accuracy,  Precision  dan  Recall  cukup  tinggi  untuk  setiap algoritma yang diujikan.
Kata kunci — data preparation, prediksi, data cleaning, feature construction, data mining

## I. P ENDAHULUAN
Perkuliahan  merupakan  kegiatan  pembelajaran  yang dilaksanakan  oleh  dosen  dan  mahasiswa  baik  dalam kegiatan tatap muka di kelas, praktikum, penyelenggaraan percobaan  dan  pemberian  tugas  akademik  [1]  serta pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ).  Kegiatan  pembelajaran  ini dalam  pelaksanaannya  memerlukan  perencanaan  serta koordinasi  yang  baik.  Hal  ini  dapat  didukung  dengan pelaksanaan manajemen pada kelas.
Manajemen  Pendidikan  merupakan  ilmu  mengelola sumber daya Pendidikan (suasana dan proses pembelajaran) agar peserta didik aktif dalam mengembangkan potensi, mengendalikan diri,
berkepribadian, cerdas, berahlak mulia dan terampil untuk dirinya,  masyarakat,  bangsa  dan  negara[2].  Proses manajemen  meliputi  perencanaan,  pengorganisasian, pengarahan,  dan  pengawasan  serta  penilaian  usaha pendidikan  dalam  mencapai  tujuan  pendidikan  yang ditetapkan[3].
Salah  satu  dalam  proses  manajemen  Pendidikan  yakni manajemen  kelas,  yaitu  usaha  sadar  untuk  mengatur kegiatan proses belajar mengajar secara sistematis, dalam bentuk  pengarahan  persiapan  bahan  ajar,  sarana  dan prasarana,  pengaturan  ruang  belajar  untuk  mewujudkan suasana  pembelajaran  efektif[4].  Pembelajaran  yang efektif  akan  tercipta  oleh  strategi  pembelajaran  yang bagus,  kesiapan  sarana  prasarana,  suasana  kelas  yang aman dan nyaman, serta interaksi sosial yang bagus[3].
Pembelajaran efektif dapat dibentuk dengan melaksanakan  manajemen  dalam  kelas.  Salah  satunya yakni mempersiapkan jumlah peserta ajar yang tergabung di dalam kelas. Menciptakan jumlah peserta ajar di dalam kelas yang efektif harus mempertimbangkan segala aspek antara  lain  jumlah  mahasiswa,  kapasitas  ruang  kelas, sarana  dan  prasarana  dalam  ruang  kelas,  serta  jenis perkuliahan (teori atau praktikum).
Di  Jurusan  Informatika,  Fakultas  Teknik  Universitas Tanjungpura,  salah  satu  masalah  yang  terjadi  dalam manajemen  Pendidikan  yakni  menciptakan  kelas  yang efektif.  Jumlah  peserta  mata  kuliah  terkadang  menjadi tidak  berimbang  dikarenakan  jumlah  kelas  yang  dibuka terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit.  Untuk  itu  diperlukan suatu  cara  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa  yang akan mengambil suatu mata kuliah. Proses prediksi  dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  berupa  kumpulan teks  yang  harus  diproses  agar  dapat  memiliki  makna[5] dimasa lalu untuk menghasilkan suatu perkiraan terhadap suatu kondisi yang akan terjadi di masa mendatang, hal ini dilakukan agar proses persiapan dapat mencapai kesalahan yang  minimum.  Proses  prediksi  dapat  dapat  dilakukan dengan  berbagai  teknik,  salah  satunya  yaitu  teknik data mining .
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  tahap  utama  dalam proses data  mining yaitu data  preparation untuk
menghasilkan  data  yang  berkualitas  atau  bebas  dari  data tidak  lengkap  ( incomplete ),  data  yang error ( noisy ),  dan atau  data  yang  tidak  lengkap  ( incomplete )[6].  Analisa terhadap  data  dan  teknik data  preparation untuk menciptakan  sebuah  struktur data  preparation yang  tepat serta  sesuai  dengan  karakteristik  data  hasil  analisis  serta struktur data preparation akan dihasilkan dan diimplementasikan  serta  diuji  menggunakan  orange data mining tools  dalam  kasus  pemodelan  prediktif  jumlah peserta  ajar  mata  kuliah  di  Jurusan  Informatika  Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Pontianak dengan teknik data mining .

## II. M ETODOLOGI
Untuk  menghasilkan  model data  preparation yang digunakan untuk menghasilkan clean data/data berkualitas dilakukan  identifikasi  masalah,  analisis  terhadap  data yang  diperoleh  di  Jurusan  Informatika  untuk  kebutuhan prediksi  serta  menghasilkan  sebuah  struktur data preparation yang kemudian diimplementasikan dan diuji.

## A. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  untuk  menemukan  atau menangkap  permasalahan  yang  terjadi  sehingga  solusi dapat  diberikan.  Hasil  identifikasi  masalah  pada  Jurusan Informatika  yang  merupakan  salah  satu  program  studi jenjang  sarjana  (S1)  di  lingkungan  Fakultas  Teknik Universitas Tanjungpura terkait dengan perlunya dilakukan  preparasi  data  untuk  pemodelan  predikitif jumlah peserta mata kuliah yaitu:
• Penentuan  kapasitas  kelas  kurang  efektif.  Belum mengandalkan  data,  melainkan  pola  kebiasaan dalam penentuannya.
• Data  pendukung  untuk  penentuan  kapasitas  kelas belum  tersedia  atau  belum  siap  digunakan.  Data yang  tersedía  masih  dikategorikan  kedalam dirty data atau  data  yang  belum  berkualitas.  Data  dapat saja  tidak  lengkap  ( incomplete ),  data  yang error ( noisy ), atau data yang duplikat ( duplicate data )

## B. Scope/Ruang Lingkup Masalah
Pada  proses  analisis  data  yang  akan  dilakukan,  kami berfokus  pada  proses data  preparation untuk  pemodelan prediktif  pada  peserta  ajar  mata  kuliah  Jurusan Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura. Seluruh rangkaian proses data preparation kami rangkum ke dalam sejumlah scope item (lihat Tabel I).
TABEL I S COPE I TEM D ATA PREPARATION Kode Deskripsi Scope SCI – 001 Tidak  membahas  algoritma data  mining yang digunakan  dalam predictive  modelling. Hanya meliputi  kajian  teknik  /  algoritma data  mining yang dapat digunakan untuk melakukan pemodelan prediktif Kode Deskripsi Scope SCI – 002 Data  preparation structure  yang  dihasilkan berdasarkan  pada  data  akademik  Untan  program studi  Informatika,  meliputi  kegiatan  berupa analisis  terhadap  data  akademik  mahasiswa jurusan Informatika fakultas teknik Untan
SCI –
003
Data  preparation structure  yang  dihasilkan diperuntukkan  dalam  melakukan  analisa  prediksi jumlah  peserta  mata  kuliah,  untuk  menghasilkan struktur data  preparation yang  sesuai  dengan karakteristik data yang dianalisis untuk kebutuhan pemodelan prediktif

## C. Analisis Data
Proses  analisis  data  yakni  untuk  mengidentifikasi kesalahan  dan  ketidakkonsistenan  yang  terjadi  pada  basis data  (lihat  Tabel  II).  Fase  ini disebut  juga  fase  audit  data di  mana  fase  ini  akan  menemukan  semua  jenis  anomali dalam  basis  data  [7].  Selain  itu,  berdasarkan  pada  hasil analisis  sistem  perkuliahan,  mahasiswa  diharuskan mengulang  mata  kuliah  yang  tidak  lulus  dan  ini  akan mempengaruhi  proses  jumlah  peserta  ajar,  mahasiswa dapat  tidak  memilih  mata  kuliah  yang  telah  disediakan guna mengulang mata kuliah sebelumnya [8].
Adapun data yang dibutuhkan dalam analisis yakni data akademik mahasiswa jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas  Tanjungpura  tahun  2018  hingga  2021.  Data tersebut telah menampilkan seluruh data terkait akademik mahasiswa  mulai  dari  NIM,  nama  mahasiswa,  ipk,  ips, kode dan nama mata kuliah yang telah diambil, nilai mata kuliah  meliputi  absensi;  tugas;  uts;  uas;  nilai  total;  dan nilai angka.
TABEL II H ASIL A NALISIS D ATA A KADEMIK Penyimpangan Data Deskripsi Incomplete / Missing data Terdapat missing data pada atribut nilai Duplikat Data Terdapat data mahasiswa yang sama dengan data mata kuliah yang sama namun dengan data nilai yang berbeda Data Selection Tidak semua data digunakan dalam proses prediksi. Tahun ajaran, mata kuliah disatukan dalam satu data akademik Penyesuaian Tipe Data Terdapat data dengan nilai atau tipe data yang tidak sesuai (contoh: nilai total, ipk, ips yang bertipe string). Tipe data ini harus diubah menjadi numerical untuk meningkatkan performansi algoritma. Atribut tidak lengkap Diperlukan penambahan atribut
feature construction untuk mendukung proses data mining
Seluruh  data  yang  telah  dikoleksi  merupakan  data mentah/ raw dan  belum  memenuhi  kebutuhan  analisa prediksi.  Selain  itu  diperlukan  pertimbangan  integritas dengan  data  lainnya  antara  lain  data  mata  kuliah,  data mahasiswa  untuk  mendukung  analisa  prediksi.  Dengan
menganalisa jumlah kelulusan mahasiswa pada suatu mata kuliah menggunakan Predictive Modelling , dapat diketahui  berapa  jumlah  kelas  yang  seharusnya  dibuka dalam  satu  semester.  Model  prediksi  berkaitan  proses mengembangkan  alat  atau  model  matematika  yang menghasilkan prediksi yang akurat [9].

## D. Data preparation Structure
Berdasarkan  pada  hasil  analisa  data  dan  mengacu  pada proses data preparasi data mining , maka dihasilkan sebuah struktur  data  preparasi  untuk  melakukan  pemodelan prediktif  terhadap  jumlah  peserta  ajar  mata  kuliah  di Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura. Struktur ini dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan preparasi  data  dengan  ciri-ciri  data  yang  mendekati  data akademik  dengan  jenis  masalah  maupun  anomali  yang serupa.  Struktur data  preparation yang  dibentuk  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Data preparation Structure untuk pemodelan prediktif jumlah peserta ajar mata kuliah
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Struktur data  preparation yang  telah  dihasilkan kemudian  diimplementasi  dan  diuji  menggunakan  orange data  mining tools,  yakni  sebuah  perkakas.  Setelah implementasi  dilakukan,  maka  dilakukan  pengujian terhadap struktur data preparation menggunakan beberapa algortima data mining .

## A. Data Selection
Proses  seleksi  atau  pemilihan  data  yang  relevan terhadap analisis untuk diterima dari koleksi data yang ada, berasal  dari  basis  data  Sistem  Informasi  Akademik Universitas Tanjungpura dengan spesifikasi program studi Informatika  tahun  ajaran  2018  hingga  2021  atau  data dalam  kurun  waktu  3  tahun.  Pengumpulan  data dilaksanakan  secara  manual  melalui  pengambilan  data pada  basis  data  Sistem  Informasi  Akademik  (SIAKAD) UNTAN  yang  bertempat  di  UPT  TIK  UNTAN  data tabular dengan format xls (Microsoft Excel Sheet).
Proses pengumpulan data berlangsung selama 7 (tujuh) hari  dan  menghasilkan  7.390 instances yang  terdiri  dari data nama mahasiswa, tahun akademik, kode mata kuliah, nama  mata  kuliah,  kelas,  sks,  data  nilai  meliputi  absensi, tugas, uts, uas, nilai total, nilai huruf, nilai mutu data IPK dan  data  IPS.  Data  yang  diperoleh  merupakan  data
universal  yang  belum  memenuhi  spesifikasi  penelitian untuk kebutuhan analisa prediksi.

## B. Pre-processing and Cleaning Data
Kualitas  data  adalah  hal  dihadapi  oleh  sebagian  besar organisasi  dan  muncul  karena  penanganan  yang  tidak tepat  dan  menghasilkan  inkonsistensi  dalam  basis  data [10].  Untuk  itu,  pada  tahap  ini  data  yang  telah  diseleksi akan  ditingkatkan  kehandalannya  dengan  melakukan pembersihan  terhadap dirty  data (data  kotor).  Masalah kualitas data adalah salah satu kendala untuk menggunakan  data  secara  efektif.  meliputi  menghapus data-data yang tidak berkaitan dan memeriksanya kembali sehingga  dapat  menyelesaikan  permasalahan noise, missing values , dan sebagainya. Tahap pre-processing dan data  cleaning dilakukan untuk menghasilkan clean data /data berkualitas/ data yang bebas  dari  duplikasi  data,  data  tidak  lengkap,  data  tidak konsisten, atau adanya penambahan data untuk menunjang pemodelan  prediktif  jumlah  peserta  ajar  mata  kuliah  di Jurusan  Informatika  Universitas  Tanjungpura.  Adapun preproses  data  yang  dilakukan  berdasarkan  pada  hasil analisis data yaitu.
1)  Missing  Data: Proses  yang  dilakukan  untuk penanganan  missing  data  yaitu  dengan  “Impute  Missing Value”. Impute adalah penggantian sel kosong atau hilang dalam kumpulan data dengan nilai  actual [11]. Dari 7390 instances dan  15  feature,  terdapat  sekitar  9,3%  missing data  atau  terdapat  1344  kolom  data  yang  hilang  atau missing  value.  Data  yang  hilang  pada  data  akademik meliputi  seluruh  fitur  yang  berkaitan  dengan  nilai  yaitu absen,  tugas,  uts,  nilai  total,  dan  nilai  huruf  serta  terjadi secara acak. Teknik impute missing valued menggunakan metode average/most frequent dan diperoleh 0% missing value.  Dengan  metode  ini,  nilai  yang  diinputkan  adalah nilai rata-rata  atau nilai yang nilai sering muncul. Hal ini dikarenakan  data  nilai  merupakan  salah  satu  variabel pengamatan yang menentukan kelulusan mahasiswa.
2) Duplicate  data: Duplikasi  data  terjadi  ketika entitas  dunia  nyata  memiliki  dua  atau  lebih  representasi yang berbeda di dalam atau di seluruh database. Idealnya, dalam  sistem  yang  bebas  kesalahan  dengan  data  yang sangat  bersih,  setiap  record  dalam  basis  data  memiliki pengenal  unik[12].  Pada  data  akademik  mahasiswa, kemungkinan  terjadinya  duplikasi  data  akibat  adanya mahasiswa  yang  mengulang  mata  kuliah.  Untuk  itu, dilakukan pendeteksian data duplikasi melalui dua tahap yaitu :
• Euclidean  Distances .  Data  yang  telah  melewati tahap  penanganan  tipe  dan missing  data kemudian akan dideteksi kedekatannya menggunakan Euclidean Distances untuk mengukur jarak kedekatan antar baris ( row ).
• Duplicate Detection . Dilakukan proses pendeteksian  duplikasi  data  dengan  melihat  jarak kedekatan antara data. Untuk representasi data yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  digunakan  nilai
threshold yakni  0,0  dan  menghasilkan  duplikasi sebanyak 2 (dua) data yang duplikasi dari 7390 data. Sedangkan  dengan  nilai threshold yakni  0,1 terdapat  duplikasi  data  sebanyak  dan  0,2  sebanyak 1613  duplikasi  data.  Berdasarkan  hasil  analisa, ditemukan  bahwa  semakin  tinggi  nilai threshold maka,  duplikasi  semakin  banyak,  namun  hasilnya tidak  relevan,  dikarenakan  nama  mata  kuliah, maupun  nilai  yang  cenderung  dapat  berulang namun mahasiswanya berbeda. Dengan menerapkan nilai threshold yang  kecil,  maka  hasil  duplikasi semakin  relevan,  atau  hanya  mempertimbangkan beberapa feature saja dalam pendeteksian duplikasi.
Gambar 2. Hasil Euclidean distance untuk mendeteksi duplikasi data
Setelah  melalui  pendeteksian duplikasi,  data  kemudian dibersihkan  dengan  mengeliminasi  data  duplikat  dan menghasil 7388 dataset akademik.
3) Feature  Construction: dilakukan  untuk  melakukan penambahan data yang  dibutuhkan  dalam  proses penambangan. Adapun atribut baru yang diciptakan untuk mendukung  pemodelan  prediksi  peserta  ajar  mata  kuliah yaitu:
• status  nilai.  Atribut  ini  merupakan  atribut kategorikal  yang  memperlihatkan  status  nilai  dari mahasiswa.  Nilai  dari  atribut  ini  dikategorikan sebagai  “mengulang”  dan  “tidak  mengulang”  jika nilai C+, C, D, dan E.
• mk_semester.  Atribut  untuk  melihat  semester  dari mata kuliah.
• Angkatan.  Atribut  untuk  melihat  Angkatan,  atau tahun masuk mahasiswa
• mk_tahun. Atribut untuk melihat tahun ajaran mata kuliah yang di-generate dari tahun ajaran.
• status_kuliah.  Atribut  ini  memperlihatkan  status pengambilan  mata  kuliah  yakni  berstatus  “baru” mengambil  mata  kuliah  atau  “mengulang  mata kuliah”.  Atribut  ini  diciptakan  berdasarkan  pada nim mahasiswa dan tahun ajaran yang ditempuh.

## C. Transformation and Integration Data
Setelah  melakukan  tahapan Pre-Processing dan Cleaning Data dilanjutkan dengan tahapan
Transformation , yaitu mentransformasi atau mengkonsolidasi  data  ke  bentuk  yang  cocok  untuk mining [13]  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi algoritma. Adapun teknik yang dilakukan yakni:
• Normalisasi  dilakukan  untuk  menykalakan  nilai data dalam rentang nilai -1 sampai 1 atau 0 sampai 1.
• Feature  Selection adalah  memodelkan  atau menganalisa data yang secara umum dilakukan saat pre-process ing  dan  bertujuan  untuk  memilih  sub set  kecil  dari  fitur  yang  relevan  dari  yang  asli dengan  menghapus  fitur  yang  tidak  relevan, berlebihan, atau noise [14].

## D. Pengujian Data dengan Teknik Data mining
Setelah proses data preparasi  dilakukan  data kemudian disimpan  ke  dalam dataset dengan  nama  “dataset akademik  2018-2019  ( pre-process ).tab”. Dataset ini kemudian  dapat  digunakan  dalam  pemodelan  analisa prediksi  peserta  mata  kuliah  di  Jurusan  Informatika Universitas Tanjungpura.
Selanjutnya untuk melihat apakah data dapat digunakan dalam kasus pemodelan analisa prediksi peserta ajar mata kuliah,  maka  dilakukan  pengujian  data  menggunakan  4 (empat)  algoritma  yaitu  Naïve  Bayes,  kNN,  SVM,  dan Neural  Network  dengan cross  validation ,  dan  evaluasi menggunakan confusion matrix . Analisa data  mining dilakukan  untuk  memprediksi jumlah  mahasiswa  yang  akan  mengulang  satu  buah  mata kuliah,  sebagai  dasar  dalam  penambahan  peserta  ajar kedalam peserta ajar normal (mengambil di semester yang seharusnya).  Implementasi data  mining ini  menggunakan data  yang  telah  dipreparasi  untuk  melihat  jumlah mahasiswa yang mengulang pada mata kuliah “PANCASILA”.
Gambar 3. Skema pemodelan prediksi peserta mata kuliah menggunakan Naïve Bayes, kNN, SVM, dan Neural Network

## E. Interpretation/Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  interpretation/evaluasi  dari pola  yang  dihasilkan  berdasarkan  pemodelan  analisa prediksi  untuk  memprediksi  mahasiswa  yang  mengulang mata  kuliah  “PANCASILA”  menggunakan  Naïve  Bayes, kNN,  SVM,  dan  Neural  Network.  Tahap  ini  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada sebelumnya.
Gambar 4. Hasil Evaluasi Pemodelan Prediksi dengan Naïve Bayes, kNN, SVM, dan Neural Network
Berdasarkan  pada  hasil  evaluasi  diatas,  4  (empat) model data  mining yang  digunakan  yakni  Naïve  Bayes, kNN,  SVM,  dan  Neural  Network  menggunakan  data preparasi berhasil  dilakukan dan  menghasilkan Accuracy , Precision and Recall sebesar  1  untuk  model  kNN  dan SVM  serta  0.967,  0.985  dan  0.967  untuk  Naïve  Bayes, 0.996  dan  0.995,  0.996,  0.995  untuk  Neural  Network. Accuracy Merupakan  rasio  prediksi  Benar  (positif  dan negatif)  dengan  keseluruhan  data . Precision Merupakan rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif, sedangkan recall Merupakan  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif[15].
Untuk menentukan  jumlah  peserta  ajar  yang  akan mengulang  mata  kuliah  “PANCASILA”,  maka  pertama- tama kita akan merepresentasikan jumlah mahasiswa yang akan mengulang, berdasarkan hasil pada confusion matrix , ditambah  dengan  jumlah  mahasiswa  yang  belum mengambil  mata  kuliah  PANCASILA.  Adapun  hasil perhitungan  jumlah  peserta  ajar  yang  diprediksi mengulang  yakni  6  mahasiswa,  sedangkan  mahasiswa baru  yang  akan  mengambil  mata  kuliah  sebanyak  54 mahasiswa,  dan  kapasitas  kelas  yakni  30  mahasiswa  per kelas.  Maka,  jumlah  mahasiswa  yang  akan  mengambil mata kuliah PANCASILA yakni sebanyak 60 mahasiswa, dan total kelas yang dapat dibuka sebanyak 2 (dua) yakni kelas  A  dan  B.  Berdasarkan  pada  hasil  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  preparasi  data  yang  telah dilakukan  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan analisa  prediksi  jumlah  peserta  mata  kuliah  di  Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura menggunakan algoritma Naïve Bayes, kNN, SVM, dan Neural Network.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  sebuah  struktur data preparation untuk  pemodelan  analisa  prediktif  jumlah  peserta  ajar mata  kuliah  berhasil  diciptakan  dan  diimplementasikan kedalam  sebuah  skema data  preparation dengan memanfaatkan  Orange Data  mining Tools.  Dengan memanfaatkan  data akademik mahasiswa Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura.
Sebanyak  7390 instances telah  berhasil  dipreparasi menggunakan  struktur  dan  diimplementasikan    dengan tahapan meliputi seleksi data akademik tahun  2018-2020, data pre-process ing  dan data  cleaning yang  terdiri  dari penanganan  1334  missing  data,    penghapusan duplicate
data dari  7390  menjadi  7388,  dan feature  construction untuk kebutuhan pemodelan analisa prediktif, serta proses integrasi dan transformasi data dengan menykalakan nilai data dalam rentang nilai -1 sampai 1 untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma.
Hasil  preparasi  data  yang  diperoleh  merupakan  data akademik tahun ajaran ganjil dan genap 2018 hingga 2021 yang  berhasil  diimplementasikan  dalam  pemodelan analisa  prediktif  jumlah  peserta  ajar  mata  kuliah  di Jurusan  Informatika  menggunakan  4  (empat)  algoritma data  mining yaitu  Naïve  Bayes,  kNN,  SVM,  dan  Neural Network  dengan  nilai Accuracy , Precision and Recall sebesar  1  untuk  model  kNN dan  SVM  serta  0.967,  0.985 dan  0.967  untuk  Naïve  Bayes,  0.996  dan  0.995,  0.996, 0.995  untuk  Neural  Network.  Data  ini  kemudian  dapat digunakan  untuk  kebutuhan  analisa  prediktif  maupun analisa menggunakan teknik data mining lainnya.

## R EFERENSI
[1] Universitas  Atma  Jaya  Yogyakarta.  N.d.,  Kegiatan  Perkuliahan. [online]. Available:
http://www.uajy.ac.id/mahasiswa/administrasi- akademik/perkuliahan/kegiatan-perkuliahan/
[2] H. Usman. 2006. Manajemen:Teori, Praktik, dan Riset Pendidikan. Jakarta: Bumi Aksara.
[3] A.  Susanto.  2016.  Teori  Belajar  dan  Pembelajaran.  Jakarta: Prenada Media Group
[4] Astuti.  2019.  Manajemen  Kelas  Yang  Efektif. Adaara:  Jurnal Manajemen Pendidikan Islam, 9(2), 892-907.
[5] Cambridge  International  AS  &  A  Level  Information  Technology 9626.  2017.  Topic  1.1  Data,  Information  and  Knowledge. Cambridge International Examination
[6] H.  Jiawei,  M.  Kamber.  2001. Data  mining :  concepts  and techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
[7] F.  Ridzuan,  &  W.  M.  N.  Wan  Zainon.  2019.  A  review  on  data cleansing methods for big data. Procedia Computer Science , 161 , 731–738. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.177
[8] A.M.  Hilda,  I.  Rahmadi.,  A.  R.  Dzikrillah,  &  D.  Mugisidi.  n.d. Prediksi  Jumlah  Kelas  Perkuliahan  Di  Fakultas  Teknik UHAMKA Dengan Menggunakan Algoritma Classifier.
[9] Kuhn,  M.,  &  Johnson,  K.  n.d. Applied  Predictive  Modeling . Springer New York Heidelberg Dordrecht London.
[10] Cohen, Bevin, D. K. Vawdrey, J. Liu, D. Caplan, E. Yoko Furuya, and  F.  W.  Mis.  2015.  Challenges  Associated  with  Using  Large Data  Sets  for  Quality  Assessment  and  Research  in  Clinical Settings.  Policy,  Politics  &  Nursing  Practice  (16):  117-124.M Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology
[11] S.M.J. van Kuijk, F.J.W.M. Dankers, A. Traverso, L. Wee. 2019. Preparing  Data  for  Predictive  Modelling.  Cham  (CH):  Springer; 2019. Chapter 6. PMID: 31314242.
[12] Y.  Huang.,  &  F.  Chiang.  n.d.  Refining  Duplicate  Detection  for Improved Data Quality. TDDL/MDQual/Futurity@TPDL.
[13] H.  Junaedi.,  H.  Budianto.,  I.  Maryati.,  Y.  Melani.  2011.  Data Transformation Pada Data Mining. Prosiding Konferensi Nasional “Inovasi Dalam Desain Dan Teknologi”-Ideatech 2011.
[14] S.  Wang.,  J.  Tang.,  &  H.  Liu.  2016.  Feature  Selection.  In Encyclopedia  of  Machine  Learning  and  Data  Mining  (pp.  1–9). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7502-7_101-1
[15] W.I.  Rahayu,  C.  Prianto  E.  A.  Novia.  2021.  Perbandingan Algoritma  K-Means  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi Prioritas  P Mbayaran  Tagihan  Rumah  Sakit  Berdasarkan  Tingkat Kepentingan  Pada  Pt.  Pertamina  (Persero).  Jurnal  Teknik Informatika, Vol. 13, No. 2, April 2021.