## Analisis Profil Mahasiswa Politeknik Negeri Batam dengan Teknik Data Mining
Asosiasi dan Clustering
Sartikha 1 , Maria 2 , Festy Winda Sari 3 , Nurzahrati Jannah 4
Informatics Engineering Study Program Batam State Polytechnics Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: sartikha@polibatam.ac.id 1 , maria@polibatam.ac.id 2 , festy@polibatam.ac.id 3 , nur.zahrati@polibatam.ac.id 4

## Abstrak
Saat ini, data mining menjadi topik penelitian yang banyak diminati. Berdekade setelah kita memasuki era komputasi, data menjadi tersedia luas dan tersimpan dalam jumlah yang sangat besar. Data mining dapat mengkonversi data mentah menjadi pengetahuan yang memiliki  makna  dengan  memetakan  data  level  rendah  menjadi  bentuk lain  yang  lebih  ringkas,  lebih  abstrak,  atau  lebih bermakna. Penerapan  data  mining  di  dunia  pendidikan  juga  semakin  berkembang  dan  diminati.  Educational  Data  Mining  (EDM)  merupakan bidang  yang  memanfaatkan  algoritma  statistika,  machine-learning,  dan  data  mining  pada  berbagai  tipe  data  yang  dalam  bidang pendidikan.  EDM  berfokus  dalam  mengembangkan  metode  untuk  mengeksplorasi  tipe  data  pendidikan  yang  unik,  untuk  lebih memahami  siswa  dan  pengaturan  lingkungan  di  mana  mereka  belajar.  Perguruan  tinggi  dapat  juga  memanfaatkan  EDM  ini  untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan luarannya. Ketersediaan data mahasiswa selama ini belum dapat dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan. Data mining dapat digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa, mengidentifikasi pola tersembunyi dari  gaya  belajar  mereka,  menemukan  perilaku  mahasiswa  yang  tidak  diinginkan,  serta  menganalisis  profil  mahasiswa.  Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis profil mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining asosiasi dan clustering. Hasil  dari penelitian ini dapat menjadi saran aksi strategis yang bisa diambil manajemen perguruan tinggi, terutama Politeknik Negeri Batam, untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan luarannya. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari mahasiswa Informatika angkatan 2010. Selanjutnya dilakukan preprocessing data yang kemudian didapat atribut yang akan digunakan untuk di analisis dengan menggunakan teknik data mining asosiasi dan clustering.
Kata kunci: Data mining, educational data mining , asosiasi, clustering .

## Abstract
Currently, data mining became a topic of research is much in demand. Decades after we entered the era of computing, data becomes widely available, and stored in very large quantities. Data mining can convert raw data into knowledge that has meaning to a  lower level map data into another form that is more compact, more abstract, or more meaningful. The application of data mining in the world of  education  is  also  growing  and  demand.  Educational  Data  Mining  (EDM)  is  a  field  that  utilize  statistical  algorithms, machine-learning and data mining on a variety of data types in the field of education. EDM focuses on developing methods to explore the unique educational data type, to better understand students and setting up the environment in which they learn. The college can also take advantage of EDM is to improve the quality of education and luarannya. Student data availability has not been optimally utilized in decision making. Data mining can be used to classify students, identify hidden patterns of their learning styles, find undesirable student  behavior,  and  analyzing  student  profiles.  In  this  research  will  be  the  analysis  of  student  profiles  by  using  data  mining techniques  association  and  clustering.  The  results  of  this  study  may  be  to  suggest  strategic  actions  that  can  be  taken  college management, especially Batam Polytechnic, to improve the quality of education and superficial. The study began by collecting data from students of Informatics forces do preprocessing, 2010. Further data are then obtained attributes to be used for analysis using data mining techniques association and clustering.
Kaywords: Data mining, educational data mining , asosiasi, clustering .

## 1 Pendahuluan
Dewasa  ini,  data  mining  menjadi  topik  penelitian  yang banyak  diminati.  Berdekade  setelah  kita  memasuki  era komputasi,  data  menjadi  tersedia  luas  dan  tersimpan  dalam
jumlah yang sangat besar. Data mining dapat mengkonversi data mentah  menjadi  pengetahuan  yang  memiliki  makna  dengan memetakan  data  level  rendah  menjadi  bentuk  lain  yang  lebih ringkas,  lebih  abstrak,  atau  lebih  bermakna.  Aplikasi  data
Vol. 8, No. 1, April 2016, 16-21
p-ISSN: 2085-3858
Accepted March, 2016
mining  telah  sukses  diimplementasikan  di  berbagai  bidang operasi  dan  permasalahan  dunia  nyata  berskala  besar  dalam bidang  ilmu  pengetahuan  dan  juga  bisnis.  Data  mining  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  keuntungan,  meminimalisir biaya,  menarik  konsumen, mengatur ulang penawaran produk, dan  lain-lain.  Data  mining  juga  dapat  diterapkan  di  bidang astronomi, keuangan, manufaktur, pendidikan, telekomunikasi, kesehatan, dan masih banyak lagi (Witten & Frank, 2005). Penerapan  data  mining  di  dunia  pendidikan  juga  semakin berkembang  dan  diminati.  Educational  Data  Mining  (EDM) merupakan  bidang  yang  memanfaatkan  algoritma  statistika, machine-learning, dan data mining pada berbagai tipe data yang dalam bidang pendidikan. EDM berfokus dalam mengembangkan  metode  untuk  mengeksplorasi  tipe  data pendidikan  yang  unik,  untuk  lebih  memahami  siswa  dan pengaturan lingkungan di mana mereka belajar (Romero, 2010).
Perguruan  tinggi  dapat  juga  memanfaatkan  EDM  ini untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dan  luarannya. Ketersediaan  data  mahasiswa  selama  ini  belum  dapat dimanfaatkan  secara  optimal  dalam  pengambilan  keputusan. Data  mining  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan mahasiswa, mengidentifikasi pola tersembunyi dari gaya belajar mereka, menemukan perilaku mahasiswa yang tidak diinginkan, serta  menganalisis  profil  mahasiswa  (Parack,  Zahid,  & Merchant,  2012).  Mengenali  profil  mahasiswa  dengan  lebih seksama  dapat  memberi  petunjuk  tentang  potensi  mahasiswa untuk  berprestasi  secara  akademik.  Dengan  mengenali pola-pola  profil  mahasiswa,  pihak  perguruan  tinggi,  terutama dosen  wali  yang  langsung  berhubungan  dalam  pembimbingan mahasiswa,  dapat  memanfaatkan  informasi  tersebut  untuk melakukan  antisipasi  dalam  langkah  pembimbingan  dan pengarahan mahasiswa agar dapat mengoptimalkan prestasi dan meminimalisir potensi masalahnya.

## 2 Tinjauan Pustaka
(Romero, 2010) telah melakukan survey yang komprehensif  mengenai  penerapan  data  mining  dalam  bidang pendidikan  (EDM)  dan  potensi-potensi  pemanfaatannya. Pemanfaatan  EDM  dapat  digolongkan  ke  dalam  tiga  bidang penerapan:
1. Pendidikan  secara  offline  yang  bertujuan  menyalurkan pengetahuan  melalui  tatap  muka  serta  studi  psikologis mengenai bagaimana manusia belajar.
2. E-learning dan learning management system.
3. Intelligence tutoring system (ITS).
(Al-shargabi  &  Nusari,  2010)  menerapkan  data  mining  untuk
memprediksi  prestasi  akademis  (keberhasilan  dan  kegagalan), drop  out,  dan  perilaku  pembayaran  biaya  kuliahnya.  Metode yang  digunakan  adalah  K-means  clustering,  Apriori,  decision tree  J48  dan  Id3.  Data  yang  digunakan  adalah  data  akademik dari  University  of  Science  and  Technoloy  (UST)  dari  tahun 1993 sampai 2005. Mereka berhasil menemukan beberapa pola menarik  mengenai  prestasi  akademik,  drop  out,  dan  perilaku pembayarannya  serta  melengkapinya  dengan  saran  aksi strategis bagi pihak manajemen UST.
Analisis  profil  mahasiswa  dengan  data  mining  juga dilakukan  oleh  (Parack  et  al.,  2012)  dengan  meneliti  empat atribut  utama,  yakni  nilai  ujian,  nilai  mata  kuliah,  kehadiran, dan  nilai  praktek.  Metode  yang  digunakan  adalah  Apriori  dan K-means clustering.
Penerapan  lain  EDM  dilakukan  oleh  (Kumar  & Vijayalakshmi,  2012)  untuk  memprediksi  prestasi  akademik pada  semester  5  berdasarkan  pencapaian  akademik  dari  4 semester sebelumnya. Prediksi prestasi mahasiswa menggunakan  data  mining  juga  dilakukan  oleh  (Wook  et  al., 2009) dengan membandingkan penggunaan metode kombinasi clustering  dan  decision  tree,  dengan  jaringan  syaraf  tiruan. Penelitian  ini  merupakan  tahap  awal  untuk  menentukan algoritma terbaik untuk memprediksi prestasi mahasiswa.

## Clustering
Clustering adalah proses mengumpulkan objek yang mirip dari sumber  data.  Sumber  data  dapat  berupa file , paper ,  OLTP, Database System , dan Information Provider . Teknik clustering dapat diklasifikasikan menjadi hierarchical method
( agglomerative dan disisive ), partitioning method ( probabilistic method,  k-medoids  method,  k-means  method,  desity-based method ), grid  method ,  dan  teknik  lainnya(P.  Berkhin,  2002). Clustering yang baik akan menghasilkan kemiripan objek antar kelas  sangat  mirip  dan  mirip  serta  dapat  menemukan  pola tersembunyi dari data. Kemiripan objek ditentukan berdasarkan jarak,  seperti  Minkowski,  Manhattan  dan  Euclidean.  Adapun rumus untuk menghitung jarak objek, yaitu :
Jarak Minkowski dihitung  menggunakan  rumus  1.d(i,j)  = q √(|x i1 -x j1 | q +|x i2 -x j2 | q +…+ |x ip -x jp | q )
Jarak Manhattan dihitung  dengan  rumus  2.  jika  q=1.d(i,j)  = (|x i1 -x j1 |+|x i2 -x j2 | +…+ |x ip -x jp |)
Jarak Euclidean dihitung  dengan  menggunakan  rumus  3,  jika q=2. d(i,j) = (|x i1 -x j1 | 2 +|x i2 -x j2 | 2 +…+ |x ip -x jp | 2 )
Data Asosiasi Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data
mining  untuk  menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi item. Contoh aturan assosiatif dari analisa pembelian di suatu pasar swalayan adalah dapat diketahuinya berapa besar kemungkinan  seorang  pelanggan  membeli  roti  bersamaan dengan  susu.  Dengan  pengetahuan  tersebut  pemilik  pasar swalayan  dapat  mengatur  penempatan  barangnya  atau merancang  kampanye  pemasaran  dengan  memakai  kupon diskon untuk kombinasi barang tertentu.
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik data  mining  yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik  data mining  lainnya.  Khususnya  salah  satu  tahap  dari  analisis asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frequensi  tinggi (frequent pattern  mining) menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan algoritma yang efisien.
Penting  tidaknya  suatu  aturan  assosiatif  dapat  diketahui dengan  dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database  dan confidence (nilai kepastian) yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan assosiatif.

## Algoritma Apriori
Ide  utama  padaalgoritma  apriori  adalah  dengan  membaca database  secara  berulang.  Langkah  pada  algoritma  apriori adalah :
1. Mencari frequent itemset dari basis data transaksi
2. Menghilangkan  itemset  dengan  frekuensi  yang  rendah berdasarkan level minimum support yang telah ditentukan sebelumnya
3. Membuat aturan asosiasi ( association
rule ) dari itemset yang memenuhi ketentuan nilai minimum confidence dalam basis data.
Algoritma  apriori  merupakan  suatu  bentuk  algoritma dalam  data  mining  yangakan  memberikan  informasi  tentang hubungan  antar  item  dalam database yang  dapatdimanfaatkan secara  luas  dalam  proses  bisnis  khususnya  dalam  proses penjualan. Knowledge algoritmaapriori  terletak  pada frequent itemset yang  telah  diketahui  sebelumnya,  untuk  memproses informasi selanjutnya (Erwin, 2009).
Terdapat  dua  proses  utama  pada  algoritma  apriori(Jiawei Han & MichelineKamber, 2000), yaitu sebagai berikut :
1. Join (penggabungan).  Dalam  proses  ini,  setiap item dikombinasikan  dengan  item  yang  lainnyasampai  tidak terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune (pemangkasan).  Pada  proses  ini,  hasil  kombinasi item akan
dipangkas
denganmenggunakan minimum support yang telah ditentukan oleh pengguna.
Algoritma  apriori  bekerja  dengan  cara  menghasilkan kandidat baru dari k-itemset pada frequent item set sebelumnya dan  menghitung  nilai supportk-itemset tersebut. Item  set yang memiliki nilai support di bawah dariminsupakan dihapus.Langkah  selanjutnya  adalah  menghitungminimal confidence mengikuti  rumus  sesuai  yang  telah  ditentukan. Support tidak perlu dilihat lagi, karena generate frequent itemset didapatkan  dari  melihatminsup-nya.  Bilaruleyang  didapatkan memenuhi batasan.

## Metode Penelitian Pengumpulan Data
Metodologi  penelitian  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data terlebih dahulu. Proses pengumpulan data dilakukan dengan dua cara yaitu: studi kepustakaan dan studi lapangan. Studikepustakaan  dilakukan  untuk  memahami  penerapan  data mining  seperti  mengumpulkan  teori-teori  yang  berhubungan dengan data mining dan studi lapangan dilakukan mendapatkan data penelitian. data yang diamati diharapkan adalah data profil dan  data  akademik  mahasiswa  Politeknik  Negeri  Batam angkatan 2010. Data penelitian seperti : Asal Sekolah, alamat, pekerjaan orangtua, IPK dan .

## Pengolahan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  selanjutnya  dilakukan  tahap pengolahan data. Data profil yang telah di dapat dari Politeknik Negeri  Batam  angkatan  2010  di  siapkan  dan  dipilih  untuk dilakukan  analisis  dengan  Asosiasi  dan  Clustering.  Persiapan dan pemilihan data atau data preprocessing .

## Data Prepocessing
Data  preprocessing  adalah  melakukan  pembersihan  data  dari data  outlier  atau  data  yang error ,  data  yang  hilang/kosong, kekurangan  atribut  yang  sesuai  dan  data  yang  tidak  konsisten atau  berisi  nilai  yang  berbeda.  Data  preprocessing  ini  sangat penting  untuk  menghasilkan  kualitas  mining  yang  baik.  Ada beberapa  teknik  data  preprocessing  yang  dilakukan  untuk menghasilkan data tersebut, yaitu:

## 1. Data Cleaning
Proses  data  cleaning  dilakukan  berkaitan  dengan  mendeteksi, menghapus  kesalahan  dan  data  yang  tidak  konsisten  untuk meningkatkan kualitas data.
Kesalahan data bisa berupa data tidak lengkap, kesalahan ejaan, data  duplikat.  Pada  tahap  ini  dilakukan  reduksi  data  tidak lengkap  dan  atribut  yang  tidak  diperlukan,  melengkapi  data kosong dan memperbaiki data yang tidak konsisten. Berikut ini hal yang dilakukan untuk mengatasi masalah yang terdapat pada penelitian ini, yaitu:
a. Atribut yang tidak diperlukan
Beberapa  atribut  yang  tidak  digunakan  dalam  analisis  asosiasi dan  clustering,  yaitu;  Nomor,  NIM,  Nama,  Tempat  Lahir, Tanggal Lahir, Agama, Program Studi, Suku Bangsa, Golongan Darah, Nilai UN, Nilai Ijazah, Pekerjaan Ijazah, Pekerjaan Ibu, Hobi, Alamat Orang Tua.
b. Data tidak Konsisten
Data tidak konsisten terdapat pada atribut jenis kelamin dan asal sekolah.  Pada  atribut  jenis  kelamin  ada  data  yang  diberi  spasi dan  ada  yang  tidak,  kemudian  ada  data  yang  menggunakan huruf kecil dan tidak. Sehingga data tersebut di sesuaikan agar hanya  terdapat  dua  data  saja.  Laki-Laki  dan  Perempuan. Sedangkan  untuk  data  asal  sekolah,  ada  beberapa  data  yang sama namun berbeda penulisannya, misal SMKBBS dan SMK Batam Business School. Kedua SMK tersebut adalah SMK yang sama  namun  beda  penulisan,  maka  dilakukan  perubahan  data agar data dan penulisannya sama.

## 2. Diskretisasi
Membagi  nilai  data  menjadi  beberapa  range  data  dengan menggunakan  hirarki  konsep  yaitu  mengelompokan  nilai  IPK berdasarkan range dan disesuaikan dengan predikatnya. Contoh range 3.5-4 mendapat predikat dengan pujian. Tabel contoh data 3. Data Transformasi
Tranformasi  mengubah  data  yang  kompleks  dengan  tidak menghilangkan isi, sehingga lebih mudah di olah. a. Generalisasi
Generalisasi dilakukan pada atribut alamat mahasiswa. Alamat mahasiswa  dibuat  per  grup  berdasarkan  kecamatannya  contoh data bisa dilihat pada Tabel 4.1, asal sekolah mahasiswa dibuat berdasarkan  kategori  status  negeri  dan  swasta,  lalu  di kategorikan lagi berdasarkan yang ada di Batam atau luar batam dan dikategorikan berdasarkan SMA atau SMK.

## Hasil Yang Dicapai Asosiasi
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining  untuk  menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi item. Analisis asosisati digunakan untuk menemukan aturan  asosiatif  dari  suatu  kombinasi  Item,  menemukan  rule anatara data demografis mahasiswa dengan data akademiknya. Kolaborasi  items  yang  akan  digunakan  untuk  data  demografis akan  menggunakan  kategori  sekolah,  jenis  kelamin,  kategori asal sekolah dengan keterangan lulus dan predikat yang didapat setelah  lulus.  Analisis  Asosiasi  menggunakan  menggunakan Weka 3.6 dengan aturan sebagai berikut:
 Jumlah data=93
 Minimum Support=30%
 Minimum Confidence=90%
Tabel  1. Kemunculan 1-Items Nama Atribut Item Atribut Kategori SMA atau SMK SMA SMK Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Kategori Status Sekolah Negeri/Swasta Negeri Swasta Keterangan Lulus Lulus Berhenti Predikat Memuaskan Sangat Memuaskan Dengan Pujian Kategori daerah sekolah dalam dan luar Batam Batam Luar Batam Tabel 2 Hasil Asosiasi F2 Kandidat aturan asosiasi Confidence (Predikat:Sangat Memuaskan)  Ket Lulus=Sudah Lulus 100% (JK=Perempuan)  (Ket. Lulus=Sudah Lulus) 96% (Kat.SMA/SMK=SMA)  (Kat.Status Sekolah= Negeri) 90% Tabel 3 Hasil Asosiasi F3 Kandidat Aturan Asosiasi Confidence (JK=Perempuan), (Predikat=Sangat Memuaskan)  (Ket. Lulus=Sudah Lulus) 100% (Kat.Daerah=Batam),(Predikat=Sangat Memuaskan)  (Ket.Lulus=Sudah Lulus) 100% (JK=Perempuan), (Kat.Daerah=Batam)  (Ket.Lulus=Sudah Lulus) 97% (JK=Perempuan), (Kat.SMA/SMK=SMA)  (Ket.Lulus=Sudah Lulus) 97% (Kat.Daerah=Batam),( Kat.SMA/SMK=SMA)  (Kat.Status Sekolah= Negeri) 97% (JK=Perempuan), (Kat.Status Sekolah= Negeri)  (Ket. Lulus=Sudah Lulus) 94% (JK=Perempuan),  (Kat.SMA/SMK=SMA)  (Kat.Status Sekolah= Negeri) 90%
Sehingga  dari  hasil  analisa  asosiasi  apriori  dengan menggunakan  Weka  3.6,  maka  ditemukan  10  rule  sebagai berikut.
1. Semua  mahasiswa  dengan  predikat  yang  Sangat Memuaskan  100%  sudah  lulus  dari  Politeknik  Negeri Batam
2. Mahasiswa Perempuan dan sudah lulus nilai confidencenya 96%
3. Kategori SMA dan Negeri nilai confidencenya 90%
4. Mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dengan predikat sangat memuaskan dan lulus nilai confidencenya 100%
5. Mahasiswa  yang  dari  Batam  dengan  predikat  sangat memuaskan dan Lulus nilai confidencenya 100%
6. Mahasiswa dengan jenis kelamin perempuan dari sekolah di Batam dan Lulus nilai confidencenya  97%
7. Mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dengan kategori SMA dan lulus nilai confidencenya 97%
8. Mahasiswa  SMA  di  Batam  dengan  status  negeri  nilai confidencenya 97%
9. Mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  perempuan  yang bersekolah di sekolah negeri dan lulus nilai confidencenya 94%
10. Mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  perempuan  yang bersekolah di SMA negeri tingkat confidencenya 90%

## Clustering
Clustering  atau  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  data demografis  dan  data  akademiknya  menggunakan  K-Means. Beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan clustering  yaitu  melakukan  diskretization  dan  transformasi  ke numerik.  Selanjutnya  akan  di  clustering  K-means  dengan menggunakan Weka 3.6.

## 1. Data Diskretisasi
Dalam data diskretisasi dilakukan penggolongan atribut. Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses data mining
Tabel 4 Diskretisasi Data Nama Atribut Data Asal Data Setelah dilakukan pengelompokan Numerik Kategori Sekolah SMA 1 SMK 0 Jenis Kelamin Laki-Laki 1 Perempuan 0 Kategori Asal Sekolah Batam 1 Luar Batam 0 Kategori status sekolah Negeri 1 Swasta 0 Predikat Memuaskan 1 Sangat Memuaskan 2 Dengan Pujian 3 Berhenti/Masih Mahasiswa 0 Keterangan Lulus Lulus 2 Masih mahasiswa 1 Berhenti 0 Gaji Orang Tua >1000.000 dan <3000.000 1 >=3000.000 dan <=4000.000 2 >4000.000 3 2. Data Transformasi
Pada tahap ini dilakukan proses mengubah nilai data pada setiap atribut dengan rumus MinMax Normalization untuk menyamakan  range  atau  jarak  antara  atribut.  Berikut  tabel perbedaan range antar atribut.
Tabel 5 Range Data Atribut Nama Atribut Min n Max n Range Data Kategori Sekolah 0 1 1 Jenis Kelamin 0 1 1 Kategori Asal 0 1 1 Kategori status Sekolah 0 1 1 Predikat 0 3 3 Keterangan Lulus 0 2 2 IPK 0.3 3.92 3.62
Adapun atribut yang akan ditransformasi ke dalam rumus  min max  normalization  adalah  gaji  ortu,  kategori  sekolah,  jenis kelamin, kategori asal, kategori status, predikat dan keterangan lulus.
Adapun rumus MinMax Normalization adalah sebagai berikut:
V  merupankan  nilai  yang  ingin  dinormalisasi,  v’  adalah  hasil data  yang  telah  dinormalisasi,  nilai  new  min  adalah  nilai minimum  yang  diinginkan  yaitu  0.  Sedangkan  new  max diperoleh  dari  pengurangan  nilai  maksimum  dengan  nilai minimum pada atribut IPK yaitu 3.92 dan 0.3.
Contoh:
Diketahui Gaji Ortu= 1, Kategori Sekolah=1, Jenis Kelamin= 0, Kategori  Asal=1,  Kategori  Status  Sekolah=1,  Predikat=3, Kategori Lulus=2, IPK=3.83. Pembahasan
Data  yang  telah  diproses  akan  dilakukan clustering dengan menggunakan  Weka  1.6  kemudian  hasilnya  akan  dianalisis. Data  akan  dibagi  menjadi  3 cluster , cluster 0, cluster 1  dan cluster 2.  Berikut  data  yang  sudah  di  cluster  dengan menggunakan weka.
Berdasarkan data yang telah di- clustering maka kelompok yang muncul pada cluster mempunyai tipenya masing-masing: Cluster 0 Gaji orang tua 2-5 juta, Cenderung Perempuan yang bersekolah di SMK kebanyakan swasta di Batam IPK rata-rata tinggi  dengan  predikat  memuaskan  sampai  sangat  memuaskan
Gaji ortu (G) v’G=(1-0)/(3-1)* ((3.62-0)+0) =1.81 Kategori Sekolah (KS) v’KS=(1-0)/(1-0 )*((3.62-0)+0) =3.62 Jenis Kelamin (JK) v’JK=(0-0)/(1-0) *((3.62-0)+0) =0.00 Kategori Asal Sekolah (KA) v’KA=(1-0)/(1-0) ((3.62-0)+0)) =3.62 Kategori Status Sekolah (KSS) v’KSS=(1-0)/(1-0)* (3.62-0)+0) =3.62 Predikat (P) v’P=(3-0)/(3-0)*((3.62-0)+0)= 3.62 Keterangan Lulus (KL) v’KL=(2-0)/(2-0)*((3.62-0)+0)= 3.62
dan kebanyakan mereka lulus tepat waktu.
Cluster 1 Gaji orang tua 2-5 juta, Kebanyakan Perempuan yang bersekolah  di  SMA  Negeri  cenderung  di  Batam,  IPK  tinggi dengan  predikat  sangat  memuaskan  dan  kebanyakan  mereka lulus tepat waktu.
Cluster 2  Gaji  orang  tua  2-3  juta,  Kebanyakan  laki-laki cenderung  SMA  Negeri  di  luat  Batam  dengan  IPK  rendah predikat memuaskan dan cenderung belum lulus atau tidak lulus tepat waktu.

## Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  data  mahasiswa  Politeknik  Negeri  Batam jurusan  Informatika  tahun  2010  dengan  metode  asosiasi  dan clustering dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dengan Metode Asosiasi dengan tingkat
confidence >=90%    ditemukan  10  rule  penting  yang tersembunyi dalam data mahasiswa Politeknik Negeri Batam  jurusan  Informatika  tahun  2010.  Pola  data yang  ditemukan  bahwa  mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu dengan predikat sangat memuaskan kebanyakan  berjenis  kelamin  perempuan  dari  SMA Negeri di Batam.
2. Dengan  Metode Clustering terdapat  3 cluster yang terbentuk yaitu:
a. Cluster  0  Gaji  orang  tua  2-5  juta,  Cenderung Perempuan  yang  bersekolah  di  SMK  kebanyakan swasta  di  Batam  IPK  rata-rata  tinggi  dengan predikat  memuaskan  sampai  sangat  memuaskan dan kebanyakan mereka lulus tepat waktu.
b. Cluster  1  Gaji  orang  tua  2-5  juta,  Kebanyakan Perempuan  yang  bersekolah  di  SMA  Negeri Cenderung di Batam,  IPK tinggi dengan predikat sangat  memuaskan  dan  kebanyakan  mereka  lulus tepat waktu.
c. Cluster  2  Gaji  orang  tua  2-3  juta,  Kebanyakan laki-laki  Cenderung  SMA  Negeri  di  luat  Batam dengan  IPK  rendah  predikat  memuaskan  dan cenderung belum lulus atau tidak lulus tepat waktu.

## Daftar Rujukan
Al-shargabi,  A.  a,  &  Nusari,  A.  N.  (2010).  Discovering  vital patterns from UST students data by applying data mining techniques. In 2010 The 2nd International Conference on Computer  and  Automation  Engineering  (ICCAE) (pp.
547–551). Ieee. doi:10.1109/ICCAE.2010.5451653
Kumar,  S.  A.,  &  Vijayalakshmi,  M.  N.  (2012).  Mining  of student academic evaluation records in higher education. In 2012 International Conference on Recent Advances in Computing  and  Software  Systems (pp.  67–70).  Ieee. doi:10.1109/RACSS.2012.6212699
Parack,  S.,  Zahid,  Z.,  &  Merchant,  F.  (2012).  Application  of data  mining  in  educational  databases  for  predicting academic trends and patterns. In 2012 IEEE International Conference  on  Technology  Enhanced  Education (ICTEE) (pp. 1–4). Ieee. doi:10.1109/ICTEE.2012.6208617
Romero, C. (2010). Educational Data Mining : A Review of the State of the Art. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS , 40 (6), 601–618.
Witten,  I.  H.,  &  Frank,  E.  (2005). Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques (2nd ed.). San Fransisco: Morgan Kauffman.
Wook, M., Yahaya, Y. H., Wahab, N., Isa, M. R. M., Awang, N. F., & Seong, H. Y. (2009). Predicting NDUM Student’s Academic Performance Using Data Mining Techniques. In 2009  Second  International  Conference  on  Computer and  Electrical  Engineering (pp.  357–361).  Ieee. doi:10.1109/ICCEE.2009.168
Kantardzic,  Mehmed.  2003. Data  Mining  Concepts  Models, Methods, and Algorithms . New Jersey: IEEE.
Berkhin,  P.  2002. Survey  of  Clustering  Data  Mining Techniques , Accrue Software, 1045 Forest Knoll Dr. San Jose.
MacQueen, J. B. (1967). Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations, Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Berkeley, University of California Press, 1:
281-297.
Han Jiawei, and M. Kamber. 2006. Data Mining: Concepts andTechniques, Morgan Kaufmann, USA.