SISTEM PREDIKSI KETEPATAN KELULUSAN MAHASISWA BERDASARKAN DATA AKADEMIK DAN NON AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS : UNIVERSITAS CATUR INSAN CENDEKIA)
Mochamad Rizky Alvin Fernanda 1 , Petrus Sokibi 2 , Rifqi Fahrudin 3 Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi No. 202, Cirebon e-mail: rizkyalvin5@gmail.com 1 , petrus.sokibi@cic.ac.id 2 , rifqifhrdn@gmail.com 3

## ABSTRAK
Saat ini perkembangan  teknologi  informasi  telah berkembang  sangat  pesat  mengakibatkan  ketersediaan dan  keberagaman  data  pun  semakin  meningkat.  Begitu  pula  yang  dirasakan  oleh  pihak  program  studi Informatika,  Universitas  Catur  Insan  Cendekia.  Karena  banyaknya  data  mahasiswa  saat  ini  belum dimanfaatkan secara maksimal dan efisien, pihak prodi masih merasa kesulitan dalam menganalisis evaluasi tingkat  kelulusan  mahasiswa  dikarenakan  data  yang  belum  terintegrasi  dalam  sebuah  basis  data.  Untuk meningkatkan dan mempertahankan kualitas kelulusan dan akreditasi program studi, diperlukan data data tersebut  dapat  dimanfaatkan  sebagai  sumber  informasi  strategis  bagi  program  studi  untuk  melakukan klasifikasi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  K-  means  clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. software yang digunakan untuk mendesain web yaitu Coreldraw X7, Sublime Text 2, dan untuk desain UML kami menggunakan Enterprise Architect. Setelah menganalisis masalah dalam evaluasi tingkat kelulusan mahasiswa maka Universitas Catur Insan Cendekia dapat mengimplementasikan sistem prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan metode K-means Clustering sebagai hasil prediksinya
Kata kunci : Data Mining, Kelulusan Mahasiswa, K-Means Clustering, Basis Data, Universitas Catur Insan Cendekia

## ABSTRACT
At  present  the  development  of  information  technology  has  developed  very  rapidly  resulting  in  the availability and diversity of data has also increased The same thing is felt by the Informatics study program, Universitas  Catur  Insan  Cendekia.  Because  a  lot  of  student  data  currently  untapped  maximally  and efficiently, the study program still feels difficulties in analyzing evaluations student graduation rate because the data is not integrated in a database. To improve and maintain quality graduation and accreditation of study programs, The data is needed can be utilized as a source of strategic information for study programs to  do  the  classification  student  graduation  rate  students  by  using  data  mining  techniques.  K-  means clustering is a data method clustering non-hirarki which groups data in one or more forms cluster / group. While the sotware used to design a web that is Corelldraw X7, Sublime Text and for UML design we use Enterprise  Architect.  After  analyzing  the  problems  in  evaluating  student  graduation  rates,  Catur  Insan Cendekia University can implement a student graduation prediction system using the K-Means Clustering method
as the prediction result.
Keywords  : Data Mining, Student Graduation Prediction, K-Means Clustering, Database, Universitas Catur Insan Cendekia.
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)

## 1. Pendahuluan
Saat ini perkembangan teknologi informasi telah berkembang sangat pesat mengakibatkan ketersediaan dan  keberagaman  data  pun  semakin  meningkat.  Begitu  pula  yang  dirasakan  oleh  pihak  program  studi Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, pihak Universitas dituntut untuk memiliki keunggulan bersaing dengan memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki.  Pemanfaatan  data  yang  ada  tidak  cukup  hanya  mengandalkan  data  operasional  saja,  tetapi diperlukan suatu analisis data untuk menggali informasi – informasi yang ada.
Karena  banyaknya  data  mahasiswa  saat ini belum dimanfaatkan secara maksimal dan efisien,  pihak prodi masih merasa kesulitan dalam menganalisis evaluasi tingkat kelulusan mahasiswa dikarenakan data yang  belum  terintegrasi  dalam  sebuah  basis  data.  Padahal  pihak  prodi  perlu  untuk  melakukan  evaluasi tingkat  kelulusan  untuk  meningkatkan  dan  mempertahankan  kualitas  kelulusan  dan  akreditasi  program studi,  sehingga  untuk  memaksimalkan  data  informasi  kelulusan  diperlukan  data  data  tersebut  dapat dimanfaatkan sebagai sumber informasi strategis bagi program studi untuk melakukan klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining .
Aplikasi data mining menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa.  Pada  penelitian  aplikasi data  mining ini  menerapkan  teknik  mengklasifikasi  menggunakan Algoritma Naive Bayes sebagai metode penyelesaian yang ada [1]. Analisis Implementasi sistem Online Analytical Processing dan klasifikasi ketepatan waktu lulus dan undur diri mahasiswa teknik informatika universitas  telkom  menggunakan random  forest .  Aplikasi  ini  dibangun  menggunakan  sistem Online Analytical  Processing yang  meliputi  ektrasi  data  operasional  ke  dalam data  warehouse kemudian dilanjutkan  kegiatan  teknik data  mining untuk  mengklasifikasinya  [2].  Analisis Algoritma  K-Nearest Neightbors dalam  prediksi  waktu  kelulusan  mahasiswa.  Hasil  penelitian  ini  akan  membandingkan data real dan hasil tingkat akurasi algoritma yang akan disajikan dalam ROC Curve [3].
Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis tertarik untuk membangun sistem prediksi ketepatan kelulusan  mahasiswa.  Yang  membedakan  dengan  penelitian  selanjutnya  adalah  penelitian  ini menggunakan metode K-Means untuk menghasilkan data pengelompokan mahasiswa yang lulus dan undur diri  secara  akurat.  Kelebihan  dari  metode K-Means ini  adalah  menghasilkan  analisis  sistem  dengan clustering atau  pengelompokkan  secara  akurat.  Kekurangan  dari  metode K-Means adalah  hanya  bisa menghasilkan  data clustering atau  kelompok.  Dengan  adanya  sistem  ini  akan  akan  memberikan kemudahan  bagi  pihak  prodi  untuk  mengetahui  pola,  penyebab  ketepatan  waktu  lulus  dan  undur  diri mahasiswa Universitas Catur Insan Cendekia. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis membuat judul “Sistem  Prediksi  Ketepatan  Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Akedemik  Dan  Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia)”.

## 1.2.  Identifkasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas,  maka  penulis  menguraikan  identifikasi  permasalahan sebagai berikut :
1. Belum  tersedianya  aplikasi  prediksi  ketepatan  kelulusan  mahasiswa  di  Universitas  Catur  Insan Cendekia sehingga dibutuhkan sistem aplikasi web untuk menentukan kelulusan mahasiswa.
2. Kaprodi masih menggunakan cara manual untuk mencari data mahasiswa yang lulus tepat waktu dan tidak lulus menggunakan excel.
3. Banyaknya data mahasiswa yang belum dimanfaatkan secara maksimal dan belum digunakan untuk menentukan kelulusan mahasiswa.

## 1.3.  Batasan Masalah
Penulis  membatasi  permasalahan  dalam  penulisan  ini  agar  pembahasan  tidak  menyimpang  dari tujuan, maka dilakukan pembatasan masalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  merupakan  data  akademik  (IPK  dan  SKS)  dan  data  non  akademik (Administrasi  Keuangan,  Pengambilan  Cuti,  Status)  mahasiswa  aktif  semester  6  di  Universitas
Catur Insan Cendekia.
2. Sistem ini menggunakan metode K-Means untuk pengelompokkan data.
3. Login user ini hanya dibatasi Kaprodi dan BAAK.
4. Aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa ini digunakan untuk program studi jenjang strata 1 ( S1 )
1.4.  Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dibuatnya prototype ini adalah sebagai berikut :
1. Memberikan informasi ketepatan kelulusan mahasiswa berdasarkan hasil analisis data akademik dan non akademik.
2. Menerapkan metode K-Means untuk pengelompokkan data hasil analisis sistem.
3. Memudahkan kaprodi untuk melihat data mahasiswa yang lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1.   Sistem
Suatu  sistem  adalah  Sistem adalah sebuah tatanan yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional (dengan  tugas  atau  fungsi  khusus)  yang  saling  berhubungan  dan  secara  bersama-sama  bertujuan  untuk memenuhi  suatu  proses/pekerjaan  tertentu.  Sebagai  contoh,  sistem  kendaraan  terdiri  dari  :  komponen starter,  komponen  pengapian,  komponen  penggerak,  komponen  pengerem,  komponen  kelistrikan- speedometer, lampu dan lain-lain. Komponen-komponen tersebut diatas memiliki tujuan yang sama, yaitu membuat kendaraan tersebut bisa dikendarai dengan nyaman dan aman. Contoh lain yaitu sistem perguruan tinggi,  yang  terdiri  dari  dosen,  mahasiswa,  kurikulum,  dan  lain-lain.  Sistem  ini  bertujuan  untuk menghasilkan mahasiswa-mahasiswa yang memiliki kemampuan di bidang ilmunya [4].

## 2.2.   Prediksi
Prediksi  adalah  sesuatu  yang  dilakukan  secara  sistematis  untuk  memperkirakan  sesuatu  yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang, sehingga perbedaan antara sesuatu  yang  terjadi  dan  hasil  yang  diharapkan  dapat  diminimalkan.  Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban yang pasti untuk acara yang akan terjadi, tetapi cobalah untuk menemukan jawabannya sedekat mungkin yang akan terjadi [5].

## 2.3. Kelulusan Mahasiswa
Mahasiswa sering disebut kelompok masyarakat yang memiliki ciri intelektualitas yang lebih luas dibandingkan dengan kelompok seusia mereka yang bukan mahasiswa ataupun kelompok usia lain yang dibawah  mereka.  Dengan  intelektualitasnya  mahasiswa  akan  mampu  menghadapi  dan  mencari permasalahan secara sistematis yang nantinya diterapkan dalam kehidupan sehari- hari agar bisa bersaing dalam dunia kerja. Kelulusan mahasiwa adalah hal yang penting diperhatikan, karena persentase jumlah kelulusan mempengaruhi penilaian pemerintah serta mempengaruhi status akreditasi program studi [6] .

## 2.4. Metode K-Means
Algoritma K-means merupakan  salah  satu  algoritma  dengan partitional, karena K-Means didasarkan  pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai centroid awalnya. K- means  clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non-hirarki yang  mengelompokan  data dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok.  Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokan  dalam  satu cluster /  kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan dengan cluster /kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster /kelompok memiliki  tingkat  variasi  yang  kecil  [7]. K-Means Clustering merupakan  algoritma clustering yang berulang-ulang.  Algoritma K-Means dimulai  dengan  pemilihan  secara  acak  K,  K  disini  merupakan banyaknya cluster yang ingin dibentuk. Kemudian tetapkan nilai-nilai K secara random, untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari cluster atau biasa disebut dengan centroid , mean atau “ means ”. Hitung jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap  masing-masing  centroid  menggunakan  rumus Euclidian hingga ditemukan jarak yang paling dekat / minimum dari setiap data dengan centroid . Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid . Lakukan langkah tersebut hingga nilai centroid tidak berubah [8].Adapun perhitungan manual dan cara kerja dari metode K-Means adalah dijelaskan sebagai berikut :
1. Menentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin di bentuk.
2. Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal ( centroid )
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)
3. Menghitung jarak setiap data input terhadap masing – masing centroid menggunakan rumus
jarak Eucliden ( Eucliden Distance ) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid . Dimana : xi adalah data kriteria µj adalah centroid pada kluster ke-j. d ( xi,μj ) = √( xi-μj ) . 2 (3) 4. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui nilai centroid . Nilai centroid baru diperoleh dari rata– rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus :
μi (𝑡 + 1) 𝑛 = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑗 ∁ 𝑆 𝑗 𝑋 𝑗 (5)
Dimana : µj (t + 1) adalah centroid baru pada iterasi ke (t + 1) Nsj  adalah banyak data pada cluster sj
6. Melakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5 , sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah Jika langkah f telah terpenuhi maka nilai pusat cluster pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode
Tahapan  proses  metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Rapid Application Development (RAD) seperti gambar berikut :

## Gambar 1. Metode RAD
Metode RAD memiliki fase-fase melakukan perencanaan syarat-syarat kebutuhan sistem, melibatkan pengguna untuk merancang sistem dan membangun sistem (kegiatan ini dilakukan secara berulang-ulang hingga mencapai kesepakatan bersama) dan terakhir tahap implementasi [9].
Adapun  tahapan  langkah-langkah  yang  dilakukan  peneliti  berdasarkan  model Rapid  Application Development adalah sebagai berikut. 1. Analisa Persyaratan
Tahapan  analisa  persyaratan  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  tujuan,  kebutuhan,  batasan  dan objektifitas dari sistem yang akan dibangun dengan melakukan pengumpulan data melalui pengguna.
2. Desain Workshop (Planning) Pada tahap desain workshop bertujuan untuk  merancang seluruh kegiatan yang  berjalan diorganisasi secara keseluruhan dan meningkatkan pemahaman atas permasalahan yang terjadi berdasarkan analisa yang telah  dilakukan.  Pada  tahap  ini  peneliti  mendesain  seluruh  aktifitas  yang  dilakukan  di  dalam  organisasi dengan deskripsi proses bisnis, model struktural dan model perilaku, serta desain lapisan interaksi komputer manusia.  Hasil  yang  didapatkan  berupa  pemodelan,  rancangan database dan  desain  antar  muka,  dari tahapan ini.

## 3. Implementasi
Pada  tahapan  implementasi  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode,  program  sesuai  dengan kebutuhan  sistem.  Tahapan  yang  dilakukan  untuk  membangun  sistem  sesuai  dengan  pemodelan  yang dibangun.

## 3.2.   Analisis
Analisis  merupakan  proses  penguraian  konsep  ke  dalam  bagian-bagian  yang  lebih  sederhana, sehingga  struktur  logisnya  menjadi  jelas.    Analisis  merupakan  metode  untuk  menguji,  menilai,  dan memahami  sistem  pemikiran  yang  kompleks  dengan  memecahnya  ke  dalam  unsur-unsur  yang  lebih sederhana sehingga hubungan antar unsur-unsur itu menjadi jelas.
3.2.1. Perancangan Sistem Dalam pembuatan aplikasi ini menggunakan perancangan sistem, diantaranya adalah :

## 1). Flowchart Diagram
Dalam Flowchart diagram ini menjelaskan alur jalannya suatu kegiatan pada sistem aplikasi. prediksi kelulusan mahasiswa terdapat dua aktor yaitu admin dan kaprodi.
Gambar 2. Flowchart Diagram
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)

## 2). Usecase Diagram
Usecase Diagram menjelaskan alur kegiatan mulai login sampai mengelola menu pada web per aktor. a. Usecase Diagram BAAK
Gambar 3. Usecase Diagram BAAK
b. Usecase Diagram Kaprodi
Gambar 4. Usecase Diagram Kaprodi
3). o Activity 0 Diagram Activity Diagram menggambarkan  berbagai  alur  aktivitas  dalam  sistem  yang  dirancang, bagaimana masing-masing alir berawal, decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. a. Activity Diagram BAAK

## Gambar 5. Activity Diagram BAAK
b. Activity Diagram BAAK
Gambar 6. Activity Diagram Kaprodi
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)
4). o Sequence 0 Diagram Sequence Diagram
adalah
diagram
yang menggambarkan interaksi antar objek. Sequence Diagram  secara  khusus  menjabarkan  behavior  sebuah  skenario  tunggal.  Diagram tersebut  menunjukan  sejumlah  objek  contoh  dan  pesan-pesan  yang  melewati  objek  ini  dalam sebuah usecase .
Gambar 7. Sequence Diagram Prediksi Kelulusan
5). o Class 0 Diagram Class Diagram adalah  diagram  yang  digunakan  untuk  mempresentasikan  kelas,  komponen- komponen kelas dan hubungan antara masing-masing kelas. Selain itu class diagram mendeskripsikan jenis-jenis objek dalam sistem dan berbagai macam hubungan statis yang terdapat diantara mereka.
Gambar 8. Class Diagram
4.  Implementasi Dan Pengujian Sistem
4.1. Tampilan Program
a. Halaman Login
Pada form login ini, pengguna  sistem seperti BAAK dan Kaprodi dapat memasukan username, password dan level untuk dapat masuk ke halaman masing-masing level user .
Gambar 9. Form Login Sistem

## b. Halaman Form Tambah Mahasiswa
Pada  halaman form tambah  mahasiswa ini,  BAAK  dapat  menambahkan  data  mahasiswa  yang berisi nim, nama mahasiswa, jenis kelamin, angkatan, jurusan, alamat, nomer telephone, dosen wali, IPK, SKS, keuangan, cuti.
Gambar 10. Halaman Form Tambah Mahasiswa
c. Halaman Form Penilaian Mahasiswa
Pada halaman form penilaian mahasiswa ini, BAAK dapat menambah data nilai mahasiswa yang berisi nim, nama mahasiswa, IPK, SKS, keuangan, cuti, status.
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)
Gambar 11. Halaman Form Penilaian Mahasiswa

## d. Halaman Prediksi Kelulusan
Pada halaman prediksi kelulusan ini, menampilkan data akademik dan non akademik berdasarkan nim, nama mahasiswa, IPK, SKS, keuangan, cuti dan status.
Gambar 12. Halaman Prediksi Kelulusan

## e. Halaman Prediksi Kelulusan
Pada halaman prediksi kelulusan ini, menampilkan data akademik dan non akademik berdasarkan nim, nama mahasiswa, IPK, SKS, keuangan, cuti dan status.
Gambar 12. Halaman Prediksi Kelulusan

## a. Halaman Hasil Prediksi Kelulusan
Pada  halaman  hasil  prediksi  ini,  menampilkan  hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan data akademik non akademik dan di halaman ini juga menyediakan fitur cetak untuk laporan.
Gambar 13. Halaman Hasil Prediksi Kelulusan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian sistem prediksi kelulusan  mahasiswa dengan metode K-Means Clustering , maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Belum  tersedianya  aplikasi  prediksi  ketepatan  kelulusan  mahasiswa  di  Universitas  Catur  Insan Cendekia  dan  metode K-Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  menyelesaian permasalahan prediksi kelulusan mahasiswa di Universitas Catur Insan Cendekia.
2. Dari  hasil  perhitungan  metode K-Means  Clustering tersebut  dapat  menghasilkan  prediksi  kelulusan mahasiswa dengan lulus tepat waktu dan lulus terlambat di Universitas Catur Insan Cendekia.
3. Dapat  mengetahui  jumlah  mahasiswa  lulus  berdasarkan  tahun  angkatan  di  Universitas  Catur  Insan Cendekia.

## 5.2. Saran
Sistem  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  metode K-Means  Clustering yang  telah  dibangun  ini masih  banyak  kekurangan.  Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengembangan  dari  penelitian  ini selanjutnya, antara lain :
1. Hasil  prediksi  kelulusan  bisa  dikombinasikan  atau  dibandingan  dengan  metode  sistem  klasifikasi lainnya seperti Naïve Bayes, K-Nearest Neightbors, Online Analytical Processing atau metode sistem klasifikasi lainnya.
2. Serta  sistem  dapat  dikembangkan  dengan  versi android dan  memudahkan user dalam  prediksi kelulusan mahasiswa.
3. Untuk  tingkat  akurasi  data  real  dengan  data diuji  yaitu  mencapai  90%  benar.  Berdasarkan  20  data sample  yang  diuji  dan  lulus  tepat  waktu  sebesar  17  data  mahasiswa  dan  lulus  terlambat  3  data mahasiswa . Data real menghasilkan 20 data mahasiswa berhasil lulus tepat waktu semua.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Agustia,  A.  A.  Supianto,  and  N.  H.  Wardani,  “ Aplikasi Data  Mining  menggunakan  Algoritme Naive Bayes untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa ,” vol. 3, no. 7, pp. 6303–6310, 2019.
[2] D. M. A. B. Pramudita Oktaviani1, Ibnu Asror, S.T., M.T.2, “ Analisis Implementasi Sistem OLAP dan Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus dan Undur Diri Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Random forest ,” Eval. ISSN  2355-9365 , vol. Vol.5, No., 2018.
[3] R.  Muliono,  “ Analisis  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  dalam  Prediksi  Waktu  Kelulusan Mahasiswa, ” vol. 2, no. November, pp. 12–16, 2019.
Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akedemik Dan Non-Akademik Menggunakan Metode K-Means  (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia) – (Mochamad Rizky Alvin Fernanda, Petrus Sokibi, Rifqi Fahrudin)
[4] A.  S.  Kusuma  and  K.  S.  Aryati,  “ Sistem  Informasi  Akademik  Serta  Penentuan  Kelas  Unggulan dengan Algoritama K-Means di SMP Negeri 3 Ubud ,” vol. 1, no. 3, 2019.
[5] M. I. Muhdlari et al. , “ ANALISIS VARIASI NILAI MOMENTUM DALAM PREDIKSI HARGA IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION, ” pp. 1–9, 2019.
[6] K. Pustaka, “ Penerapan Algoritma Decision Tree Id3 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Jenjang Pendidikan D3 Di Fakultas Teknik Universitas Pandanaran ,” Neo Tek. , vol. 5, no. 2, pp. 1–6, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i2.1391.
[7] A. Dkbpp and K. Bangkalan, “ IMPLEMENTASI  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK  PEMETAAN DESA DAN KELURAHAN DI CONTRACEPTIVE PREVALENCE RATE DAN ,” 2017.
[8] L.  Magdalena  and  R.  Fahrudin,  “ Penerapan  Data  Mining  Untuk  Koperasi  Se-Jawa  Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian Koperasi dan UKM ,” J. Digit , vol. 9, no. 2, pp. 190–201, 2019
[9] I. Lubis, D. Handoko, U. H. Medan, P. Studi, T. Informatika, and S. I. Manajemen, “ ANALISA DAN RANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN ,” vol. 3, no. 2, 2019.