## Penerapan Algoritma Fp-Growth Dalam Menemukan Hubungan Data Prestasi Akademik Dengan Etika Mahasiswa
(Study Kasus : POLTEKKES KEMENKES RI Medan)

## Bobby Pranata Pelawi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Perkembangan teknologi penyimpanan data semakin berkembang dengan pesat, semakin berkembang perkembangan jaman maka  semakin  berkembang  pula  kemampuan  seseorang  dalam  mengumpulkan  dan  mengolah  data.  Data  yang  terkumpul dengan ukuran  yang besar dapat dimanfaatkan untuk dianalisis yang hasilnya merupakan suatu informasi berharga untuk masa mendatang.  Salah  satu  instansi  yang  tidak  terlepas  dari  penumpukan  data  ialah  perguruan  tinggi.  Poltekkes  Kemenkes  RI Medan adalah program pendidikan tinggi  yang  memiliki studi  kebidanan  dan  keperawatan.  Dengan banyaknya mahasiswa maka prestasi akademik dan etika mahasiswa harus dapat sejalan agar antara prestasi dan etika mahasiswa dapat sejalan dengan baik. Karna begitu banyak data mahasiswa yang memiliki prestasi akademik dan etika yang berbeda maka perlu penelitian menggali data yang dimiliki Poltekkes Kemenkes RI Medan. Data yang dimanfaatkan adalah IPK akhir mahasiswa dan nilai etika  mahasiwa  dari  mahasiswa  tingkat  akhir.  Penelitian  ini  dirasa  sangat  perlu  agar  hubungan  antara  prestasi  dan  etika mahasiswa  dapat  sejalan.  Dibutuhkan  suatu  teknik  klasifikasi  yang  merupakan  salah  satu  teknik  dari  data  mining  untuk menganalisis data Poltekkes Kemenkes RI Medan tersebut. Dengan menerapkan teknik ini akan dibangun sebuah algoritma FP-growth dimana data yang yang kita inputkan dijadikan FP-tree dan mendapatkan nilai kemunculan sehinggat data yang diinputkan dapat saling berhubungan.
Kata Kunci : Data Mining, Prestasi Akademik, Etika Mahasiswa, Algoritma FP-Growth .

## Abstract
The development of data storage technology is growing rapidly, the more evolving times, the more a person's ability to collect and  process  data  is  growing.  Data  collected  with  large  sizes  can  be  used  for  analysis,  the  results  of  which  are  valuable information for the future. One of the institutions that can not be separated from data accumulation is universities. RI Ministry of Health Poltekkes Medan is a higher  education program that has midwifery and  nursing studies. With so  many students, academic achievement and student ethics must be in line so that the achievements and ethics of students can be in line with both. Because there are so  many data of students who  have different academic achievements and  ethics, research  needs to explore data held by the Indonesian Ministry of Health Polytechnic in Medan. The data used is the final GPA of students and student  ethical values  from final  year students. This research  is considered very  necessary so that the relationship between student achievement and  ethics can be  in  line.  A  classification technique is  needed  which  is one of the techniques of data mining to analyze the data from the Indonesian Ministry of Health Polytechnic in Medan. By applying this technique a FP- growth algorithm will be built where the data we input is made into an FP-tree and gets the emergence value so that the data entered can be interconnected.
Keywords : Data Mining, Academic Achievement, Student Ethics, FP-Growth Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan,  penilaian  indeks  prestasi  dengan  etika  mahasiswa  setiap  perguruan  tinggi  memiliki pengolahan tersendiri. Prestasi akademik yang dimaksud dalam penelitian ini  diukur melalui pengumpulan data tentang hasil perolehan nilai mahasiswa atau data tentang Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Dan etika yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah etika seorang mahasiswa dalam ruang lingkup kampus di Poltekkes Kemenkes RI Medan yang diambil dari nilai etika profesi setiap mahasiswa.
Banyaknya  jumlah  data  mahasiswa  membuat  Ketua  Jurusan  harus  bekerja  keras  dalam  menganalisa hubungan prestasi akademik dengan etika mahasiswa yang diambil dari nilai etika propesi mahasiswa tersebut. Prestasi akademik dan etika  harus  berhubungan karna salah satu tujuan etika seorang perawat adalah  mengerti peran, fungsi tim kesehetan dan tanggung jawab. Oleh karna itu maka diperlukan pengolahan data antara prestasi akademik  dengan  etika  mahasiswa  yang  lebih  lanjut  untuk  menemukan  informasi  baru  yang  berguna  untuk mengambil suatu keputusan oleh Ketua jurusan Poltekkes Kemenkes RI Medan. Karena itu pembentukan suatu pola keputusan sangat diperlukan karena dapat mengetahui berapa mahasiswa yang layak dan tidak layak dalam mendapatkan nilai prestasi akademik dan etika Mahasiswa tersebut.
Penyelesain  masalah  diatas  akan  dibahas  dengan  implementasi  salah  satu  algoritma data  mining ,  yaitu algoritma frequen pattern-growth ( FP-GROWTH ). Algoritma FP-Growth merupakan salah satu algoritma yang dapat  digunakan  pada  teknik association  rules  mining untuk  menentukan  himpunan item yang  paling  sering muncul (frequent itemset) dalam sekumpulan data. Hasil yang didapati nantinya berupa rules yang sering muncul dan  memiliki  keterhubungan  tinggi  antar  atribut  pada  data  etika  mahasiswa.  Penentuan  data  variabel  sangat menentukan  tingkat  akurasi FP-Growth yang  dibuat  dan  besarnya  presentase  dalam  menentukan support dan
minimum confidance dipengaruhi oleh data variabel yang digunakan untuk mencari frequent itemset yang saling berhubungan untuk menemukan data variabel yang akan dijadikan strategi dalam promosi pendidikan [2] .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Prestasi Akademik
Prestasi  akademik  adalah  hasil  pelajaran  yang  diperoleh  dari kegiatan  belajar di sekolah  atau  perguruan  tinggi yang bersifat kognitif dan biasanya ditentukan melalui pengukuran dan penilaian. Keberhasilan prestasi akademik mahasiswa selama mengikuti pendidikan di perguruan tinggi dinilai dari penilaian mata kuliah, penilaian semester, penilaian  akhir  tahun akademik  dan  penilaian  akhir program studi.   Tolak  ukur  yang  dipakai  dalam prestasi akademik adalah Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).

## 2.2 Etika
Dari asal usul katanya, etika berasal dari bahasa yunani “ethos” yang berarti adat istiadat atau kebiasaan yang baik. Bertolak dari kata tersebut, akhirnya etika berkembang menjadi studi tentang kebiasaan manusia berdasarkan kesepakatan, menurut ruang dan waktu yang berbeda, yang menggambarkan perangai manusia dalam kehidupan pada umumnya.

## 2.3 Data Mining
Tan mendefenisikan data mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data  yang  besar. Data  mining juga  dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari bongkahan data besar  yang  membantu dalam pengambilan keputusan. Istilah data  mining kadang disebut  uga knowledge discovery. Salah satu teknik yang dibuat dalam data mining adalah bagaimana menelusuri data yang ada untuk  membangun sebuah  model, kemudian  menggunakan  model tersebut agar dapat  mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Kebutuhan untuk prediksi juga dapat memanfaatkan teknik ini.

## 2.4 FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan      pengembangan      dari      algoritma      Apriori. Sehingga  kekurangan  dari algoritma Apriori diperbaiki oleh algoritma FP-Growth . Frequent Pattern Growth (FP-Growth) adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Pada algoritma Apriori diperlukan generate candidate untuk mendapatkan frequent itemsets . Akan tetapi, di algoritma FP-Growth generate candidate tidak dilakukan  karena FP-Growth menggunakan  konsep pembangunan tree dalam    pencarian     frequent itemsets .    Hal     tersebutlah     yang menyebabkan algoritma FP-Growth lebih cepat dari algoritma Apriori. Metode FP-Growth dapat dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu sebagai:
1. Tahap pembangkitan conditional pattern base .
2. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree.
3. Tahap pencarian frequent itemset.
Ketiga tahap tersebut merupakan langkah yang akan dilakukan untuk mendapat frequent itemset. Input
: FP-Tree Tree Output : Rt Sekumpulan lengkap pola frequent Methode
: FP-Growth (Tree, null) Procedure : FP-Growth (Tree, α) 1. If Tree mengandung single path P
2. Then untuk tiap kombinasi (dinotasikan β) dari node-node dalam path do
3. Bangkitkan pola β α dengan support dari node-node dalam path do β 4. Else untuk tiap a1 dalam header dari tree do
5. Bangkitkan pola
6. Bangun β = a1 α dengan support = a1 supportIf tree β.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Data yang akan digunakan dalam membentuk pohon keputusan adalah data akademik mahasiswa dari semester 1 sampai  dengan  6  pada  Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan  dengan  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  perguruan  tinggi
tersebut. Data tersebut diambil dari sub akademik dari Poltekkes Kemenkes RI Medan, selanjutnya akan dilakukan proses menjadi pohon keputusan, Ada pun praproses data meliputi:
1. Seleksi data
Untuk  memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  data  akademik  mahasiswa  pada Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan.  Dari  data  yang  ada  kolom  yang  diambil  sebagai atribut/variable dalam pembentukan pohon keputusan adalah Nilai IPK dan Nilai Etika Mahasiswa.
2. Transformasi data
Data diubah atau digabung kedalam  format  yang  sesuai untuk diproses dalam data mining agar tetap siap dihitung menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma FP-Growth adalah salah satu cara alternatif untuk menemukan himpunan data yang paling sering muncul  ( frequent  itemset ) tanpa  menggunakan  generasi  kandidat.  Algoritma FP-Growth dibagi  dalam  3  tugas utama yaitu:
1. Tahap  Pembangkitan Conditional  Pattern  Base,  Conditional  Pattern  Base merupakan  subdatabase  yang berisi prefix path (lintasan prefix) dan suffix pattern (pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern base didapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya.
2. Tahap  Pembangkitan Conditional  FP-tree ,  Pada  tahap  ini, support  count dari  setiap  item  pada  setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebih besar sama dengan minimum support count akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree .
3. Tahap Pencarian frequent itemset, Apabila Conditional FP-tree merupakan lintasan tunggal ( single path), maka didapatkan frequent itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FP-tree . Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-growth secara rekursif.
Ada pun data yang di proses adalah  nilai IPK  mahasiswa   yang diambil dari  kriteria IPK dan Nilai Etika Mahasiswa Poltekkes Kemenkes RI Medan.
Tabel 1. Data mahasiswa Poltekkes Kemenkes RI Medan
No Nama NIM IPK Nilai Etika 1 Ade Ika Dwiningrum P03189003 3.6 A 2 Arina P Brahmana P03189214 3.5 A 3 Artauli Simbolon P03189132 3.4 B 4 Artina Sipahutar P03189234 3.2 B 5 Boy Efendy Capah P03189892 3.5 C 6 Brenda S  Ginting P03189109 3.7 B 7 Brian Lias Tarigan P03189081 3.1 C 8 Bris Bastian Lubis P03189021 3.5 B 9 Chandra Tarigan P03189212 3.7 A 10 Chandika Ikwan P03189432 3.1 C 11 Cindy Claudia Pelawi P03189211 3.5 B 12 Evi Rosalina P03189110 3.6 B 13 Evi Sunita Tarigan P03189067 3.7 A 14 Firman H Sitohang P03189063 3.4 A 15 Finaldo Hutahaen P03189054 3.5 C 16 Gabriel Ginting Suka P03189012 3.6 C 17 Gina Arapen Sinuhaji P03108192 3.5 A 18 Gideon Gultom P03108921 3.3 B 19 Hizkia Pranata P03108651 3.6 A 20 Jeremia Rajagukguk P03108956 3.2 A 21 Karmila Indahu P03108921 3.5 A 22 Kurniawan Aldinata P03108923 3.4 C 23 Luter Ferdian Sihite P03108731 3.7 C 24 Monika Pelawi P03108007 3.6 B 25 Naomi Permata P03108711 3.6 B 26 Niriana Pandia P03108143 3.5 A 27 Prianta Sidabutar P03108150 3.2 C 28 Santi Sinukaban P03108782 3.1 B
Ada Adapun langkah-langkah  penyelesaian algoritma FP-Growth ialah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai  minimum support dari urutan terbesar berdasarkan  frekuensi kemunculan tiap  item. Yang  diambil  dari  data  mahasiswa  Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan.  Dengan  Nilai  IPK  3,5  dengan Minimum support Adalah  >=20%, Minimum confidence Adalah  >=75% Rumus Support:

## Rumus Confidance
2. Memindai data kemunculan item yang frequnt dalam setiap transaksi berdasarkan frekuensi tertinggi:
Tabel 2. Data kemunculan Tid Item 1 {3.6,A} 2 {3.5,A} 3 {B} 4 {B} 5 {3.5} 6 {3.7,B} 7 {3.5,B} 8 {3.7,A} 9 {3.5,B} 10 {3.6,B} 11 {3.7,A} 12 {A} 13 {3.5,} 14 {3.6} 15 {3.5,A} 16 {B} 17 {3.6,A} 18 {A} 19 {3.5,A} 20 {3.7} 21 {3.6,B} 22 {3.6,A} 23 {3.5,A} 24 {B}
3. Pembentukan FP-Tree
Keterangan Gambar 1 nul 35:8, A:10, B:10, 36:6, A:10, B:10, 37:4, A:10, B,10
4. Proses FP-Growth
Untuk  menemukan frequent  itemset ,  perlu  ditentukan  cabang  pohon  dengan  lintasan  yang  berakhiran dengan  support count terkecil.  Algorithma FP-Growth menemukan frequent  itemset yang  berakhiran suffix tertentu dengan menggunakan metode divide and conquer untuk memecah problem menjadi sub problem  yang  lebih  kecil.  Algorithma fp-growth menemukan frequent  itemset yang  berakhiran suffix tertentu dengan menggunakan metode divide and conquer untuk memecah problem menjadi sub problem yang lebih kecil.
a. Pembentukan Conditional Pattern.
1. Membuat tree yang mengandung lintasan “A”
2. Melihat lintasan frequent item yang berakhiran di A.
3. Setelah di lihat diperoleh bahwa lintasan “(A),(37,A),(36,A),(35,A)”.
4. Membuat tree yang mengandung lintasan B.
5. Membuat tree yang mengandung lintasan 37.
6. Membuat tree yang mengandung lintasan 36.
7. Membuat tree Lintasan yang mengandung 35.
8. Setelah memeriksa frequent Itemset untuk beberapa akhiran ( suffix ). Tabel 3. Frequent Itemset
Maka yang akan dihitung support dan confidance-nya adalah {35,A}, {36,A}, {37,A}, {35,B},
{36,B},  {37,B}  ,{35,A},  {35,B},  {36,A},  {36B},  {37,A},  {37,B},  {35,A},  {35,B},  {36,A},
{36B}, {35,A}, {35,B}
9. Support dan confidance
Support:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 → 𝐵 = (𝐴 ∪ 𝐵)/𝑛

## Confidance:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐴 → 𝐵  = (𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 → 𝐵)/(𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴
Tabel 4 Support dan Confidance No Frequent Item Kombinasi Support A->B Support A Confidance 1 {35,A} 35->A 4/24 17% 8/24 51% A->35 4/24 11/24 37% 2 {36,A} 36->A 3/24 13% 6/24 52% A->36 3/24 11/24 24% 3 {37,A} 37->A 2/24 8% 4/24 48% A->37 2/24 11/24 17% 4 {35,B} 35->B 2/24 8% 8/24 24% B->35 2/24 7/24 27% 5 {36,B} 36->B 2/24 8% 6/24 32% B->36 2/24 7/24 27% 6 {37,B} 37->B 1/24 4% 4/24 24% B->37 1/24 7/24 14% 7 {35,A} 35->A 4/24 17% 8/24 51% Suffix Frequent Itemset A {A},{35,A},{36,A},{37,A} B {B},{35,B},{36,B}{37,B} 37 {37},{35,A},{35,B},{36,A},{36B},{37,A},{37,B} 36 {36},{35,A},{35,B},{36,A},{36B} 35 {35},{35,A},{35,B}
A->35 4/24 11/24 37% 8 {35,B} 35->B 2/24 8% 8/24 24% B->35 2/24 7/24 27% 9 {36,A} 36->A 3/24 13% 6/24 52% A->36 3/24 11/24 28% 10 {36,B} 36->B 2/24 8% 6/24 32% B->36 2/24 7/24 27% 11 {37,A} 37->A 2/24 8% 4/24 48% A->37 2/24 11/24 17% 12 {37,B} 37->B 1/24 4% 4/24 24% B->37 1/24 7/24 14% 13 {35,A} 35->A 4/24 17% 8/24 51% A->35 4/24 11/24 37% 14 {35,B} 35->B 2/24 8% 8/24 24% B->35 2/24 7/24 27% 15 {36,A} 36->A 3/24 13% 6/24 52% A->36 3/24 11/24 28% 16 {36,B} 36->B 2/24 8% 6/24 32% B->36 2/24 7/24 27% 17 {35,A} 35->A 4/24 17% 8/24 51% A->35 4/24 11/24 37% 18 {35,B} 35->B 2/24 8% 8/24 24% B->35 2/24 7/24 27%
Hanya kombinasi yang lebih besar sama dengan minimum confidence yang akan diambil atau strong association rule nya saja.  Jika minimum  confidence adalah 45%, minimum confidence ini diambil diatas 45% agar tingkat akurasinya tinggi, maka yang termasuk strong association rule adalah 37 → A, 36 → A dan 35 → A
Tabel 5. strong association rule Jika mendapat nilai Maka etikanya adalah Confidance 3,7 A 52% 3,6 A 48% 3,5 A 51%
Nilai  IPK  dan  Etika  yang  saling  berhubungan  dapat  dilihat  dari Strong  association dimana  jika  mahasiswa mendapatkan nilai 3,7 maka nilai etika yang sesuai dengan nilai tersebut ialah A. jika mahasiswa mendapatkan nilai 3,6 maka nilai etikanya ialah A. Dan jika mahasiswa mendapatkan nilai 35 maka nilai etikanya ialah A.

## 4.  IMPLEMENTASI
Pengujian akan dilakukan dengan aplikasi RapidMiner.
1. Data yang akan diolah adalah data  yang diproses keladalam Microsoft  Exel yang disimpan dalam  bentuk penyimpanan CSV (Comma Delimited).
2. Buka tampilan RapidMiner Pada halaman awal terdapat beberapa fitur , salah satunya adalah new.
3. Kemudian  untuk  melakukan  proses  data,  langkah  selanjutnta  adalah  memasukkan  data  mahasiswa  yang sudah tersimpan dalam format data *.CSV kedalam Rapid Miner , yaitu dengan cara klik icon import pada tab operators , kemudian pilih import CSV File.
4. Setelah  proses import data  dilakukan  maka  sistem  akan  menampilkan  data import  wizard  step 1  yaitu mencari dimana data yang akan di import yaitu data yang sudah di simpan pada format *.CSV.
5. Setelah data sudah didapat, klik tombol next untuk melanjutkan pada step berikutnya,  maka akan muncul tampilan data import wizard Step 2 kemudian klik Next .
6. Selanjutnya akan muncul tampilan data import wizard step 3. Pada step 3 ini, ada yang harus dirubah yaitu pada Annotation pilih Name kemudian klik Next.
7. Selanjutnya akan muncul tampilan data import wizard step 4. Pada step 4 ini ada yang harus dirubah yaitu pada attribut 1 Nama pilih id dan pada attribut 6 pilih label kemudian klik Next.
8. Muncul  tahapan  akhir  pada data  import  wizard  step 5.  Pada step ini  pilih New Local  Repository sebagai tempat untuk menyimpan database Kemudian isi nama dan pilih Finish .
9. Kemudian akan muncul kembali halaman Rapid Miner lalu masukkan database data mahasiswa yang telah di simpan di New Local Repository , drag and drop database kehalaman kerja Rapid Miner.
10. Setelah database kinerja  pegawai  di  masukkan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  metode decision  tree kedalam  halaman kerja Rapid  Miner yaitu dengan cara klik  icon Repositories pilih modeling , lalu pilih classification  and regression, kemudian pilih tree induction, lalu pilih decision tree, drag and drop decision tree kehalaman kerja. Kemudian hubungkan database dengan decision tree sampai tidak ada error.
11. Kemudian tekan tombol F11 pada keyboard untuk menjalankan program. Hasil akhir atau output dari aplikasi Rapid  Miner adalah  berupa pohon keputusan atau decision  tree . Dari pohon  keputusan  inilah  akan  dihasilkan rules atau  aturan-aturan  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil keputusan.
Gambar 1. Tampilan Hasil Tree Akhir
Hasil  keluaran  dari  data  mining  aturan classification  decision  tree untuk  menganalisa  mahasiswa  yang  sesuai dalam  mendapatkan  nilai  IPK  dan  Etika  pada  aplikasi RapidMiner ini  menunjukkan  laporan  yang  diharapkan mampu  membantu  memberikan  keputusan  bagi  Ketua  Jurusan  untuk  mengevalusi  kinerja  mahasiswa  dalam mendapatkan IPK dan Etika yang baik.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari pembahasan dari penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Proses penilaian prestasi akademik dan etika mahasiswa Poltekkes Kemenkes RI Medan dilakukan secara terpisah prestasi akademik diambil dari nilai persemester dan di jumlahkan sehinggan menjadi IPK dan etika diambil dari mata pelajaran etika profesi karena etika profesi adalah pelajaran yang mengajarkan tanggung jawaban dan fungsi dari jurusan yang diambil.
2. Dengan memanfaatkan data mining menggunakan algoritma FP-Growth dalam menganalisa hubungan data prestasi akademik dan etika mahasiswa, informasi yang dihasilkan bersifat klasifikasi yaitu mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan.
3. Aplikasi  RapidMiner  Classification  Decision  Tree  digunakan  sebagai  aplikasi  pendukung  dalam pengambilan  keputusan  dan  pengujian  atas  hasil  yang    didapatkan    secara      manual,  yang  menghasilkan sebuah pohon keputusan. Dari pohon keputusan inilah akan menghasilkan sebuah aturan-aturan yang dapat
membantu  Ketua  Jurusan  Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan  dalam  menemukan  hubungan  data  prestasi akademik dengan etika mahasiswa. Serta mudah dipahami oleh pengguna aplikasi..

## REFERENCES
[1] Eko Prasetyo, Data Mining-Koonsep dan Aplikasi menggunakan Matlab, Nikodemus WK, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2012.
[2] Abdul Kadir, Pengenalan Algoritma, Dewiberta Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2013.
[3] Ramon A Mata_toledo and Pauline K Cushman, Schaum's Outlines of Fundamentalis Of Relational Databases, Taufan Prasetyo and Lemeda Simarmata, Eds. Jakarta, Indonesia: Erlangga, 2007.
[4] Teguh  Wahyono,  Etika  Komputer  dan  Tanggung  Jawab  Profesional  di  Bidang  Teknologi  Informasi,  Dhewiberta  Hardjono,  Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2006.
[5] Lamhot Sitorus, ALGORITMA DAN PEMEROGRAMAN, I ed., Arie Pramesta, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2015.
[6] Dennis  Aprilla  C,  Donny  Aji  Baskoro,  Lia  Ambarwati,  and  I  Wayan  Simri  Wicaksana,  BELAJAR  DATA  MINING  DENGAN RAPIDMINER, 1st ed., Remis S, Ed. Jakarta, Indonesia, 2013.
[7] Dewibertha Hardjono, MICROSOFT EXCEL 2007 PEMEROGRAMAN VBA. Yogyakarta, Indonesia, 2008.
[8] Yusak Novanto, "Faktor-Faktor Yang Berkaitan Dengan Prestasi Akademik Mahasiswa Sekolah Tinggu Teologi "X"," ResearchGate, pp. 1-16, November 2015.
[9] Ahmad Fauzi, "Universitas Pendidikan Indonesia," Penerapan Pendekatan "5 M" Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Pada Mata Pelajaran IPA Tentang Sifat-Sifat Cahaya , pp. 1-22, 2014.
[10]  Ali  Ikhwan,  Dicky  Nofriansyah,  and  Sriani  ,  "PENERAPAN  DATA  MINING  DENGAN  ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PENDIDIKAN," Jurnal Ilmiah SAINTIKOM, vol. 14, pp. 211-226, September 2015.
[11]  Henry  Eryanto  and  Darma  Rika,  "PENGARUH  MODAL  BUDAYA,  TINGKAT  PENDIDIKAN  ORANG  TUA  DAN  TINGKAT PENDAPATAN  ORANG  TUA  TERHADAP  PRESTASI  AKADEMIK  PADA  MAHASISWA  FAKULTAS  EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA," Jurnal Pendidikan Ekonomi Dan Bisnis, vol. 1, pp. 39-61, Maret 2013.
[12]  Dyah  Ayu  Noor  Wulan  and  Sri  Mulliati  Abdullah,  "Jurnal  Sosio-Humaniora,"  PROKRATINASI  AKADEMIK  DALAM PENYELESAIAN SKRIPSI, vol. 5, pp. 1-74, MEI 2014.