Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
IReceived June 1 st ,2012; Revised June 25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012
e-ISSN: 2528-4053

## Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
Rosmini 1 , Abdul Fadlil 2 , Sunardi 3
1 Magister Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 2 Sistem Informasi STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati, Tarakan 3 Teknik Elektro Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
1 rosmini@ppkia.ac.id, 2 fadlil@uad.ac.id, 3 sunardi@uad.ac.id

## Abstract
The graduation rate is very important in the accreditation process to improve the quality of a college. Student group mapping can be done to monitor learning outcomes by looking at student activities.  This  is  important  so  students  can  complete  their  study  of  education  and  graduate  on time. Data Clustering is one method of Data Mining which is unsupervised. There are two types of clustering  data  that  is  often  used  in  the  process  of  data  clustering  hierarchical  (hierarchy)  data clustering  and  non-hierarchical  (non  hierarchy)  data  clustering.  K-Means  is  one  method  of clustering  /  grouping  non  hierarchy.  The  technique  of  grouping  data  is  simple  and  fast.  In  this study built a system to classify students based on lecture activities using K-Means method which aims to predict the study period of students by mengkompokannya to facilitate the study program in  supervising  and  evaluating  the  development  of  student  studies.  The  data  used  as  sample amounted  to  20  student  data,  while  the  criteria  used  are  GPA,  presense,  campus  organization, tuition  fee,  job  and  status  as  a  parameter  or  measuring  tool  to  facilitate  in  grouping  students. From  the  results  of  research  that  has  been  done  obtained  2  clusters  that  is  cluster  A  with  a prediction  on  time  graduated  consisting  of  10  students  and  cluster  B,  graduating  not  on  time which amounted to 10 students.
Keywords : Data Mining, K-Means, Mapping, Akitivitas Lecture

## Abstrak
Tingkat  kelulusan  sangat  penting  dalam  proses  akreditasi  untuk  meningkatkan  kualitas suatu  perguruan  tinggi.  Pemetaan  kelompok  mahasiswa  dapat  dilakukan  untuk  memantau  hasil belajar  dengan  melihat  aktivitas  kuliah  mahasiswa.  Hal  ini  penting  dilakukan  agar  mahasiswa dapat menyelesaikan studi pendidikan dan lulus tepat waktu. Data Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ). Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non  hirarki)  data  clustering.  K-Means  merupakan  salah  satu  metode clustering/pengelompokan  non  hirarki.  Teknik  pengelompokkan  datanya  sederhana  dan  cepat. Pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem    untuk  mengelompokan  mahasiswa  berdasarkan aktivitas  kuliah  menggunakan  metode  K-Means  yang  bertujuan  untuk memprediksi  masa  studi mahasiswa  dengan  mengelompokannya  agar  memudahkan  program  studi  dalam  mengawasi  dan mengevaluasi  perkembangan  studi  mahasiswa.  Data  yang  dijadikan  sampel  berjumlah  20  data mahasiswa,  adapun  kriteria  yang  digunakan  yaitu  IPK,  presensi,  organisasi  kampus,  tanggungan biaya  kuliah,  pekerjaan  dan  status  sebagai  parameter  atau  alat  ukur  untuk  memudahkan  dalam mengelompokan  mahasiswa.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  lakukan  diperoleh  2  cluster  yaitu cluster  A  dengan  prediksi  lulus  tepat  waktu  yang  terdiri  dari  10  mahasiswa  dan  cluster  B,  lulus tidak tepat waktu yang berjumlah 10 mahasiswa.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Pemetaan, Akitivitas Kuliah
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053

## 1.  PENDAHULUAN
Suatu  perguruan  tinggi  yang  berkualitas  apabila  telah  memenuhi  standar  nasional pendidikan tinggi (akreditasi) yaitu  dapat dilihat dari rata-rata lama studi mahasiswanya dan  tingkat  kelulusan.  Berdasarkan  peraturan  di  dalam  buku  II  standard  dan  prosedur tentang  akreditasi  institusi  perguruan  tinggi  oleh  BAN-PT  (Badan  Akreditasi  Nasional Perguruan Tinggi), menyatakan bahwa salah satu aspek atau standar penilaian akreditasi adalah  mahasiswa  dan  lulusan.  Standar  penilaian  yaitu  penerimaan  mahasiswa  baru  dan kelulusan  (masa  studi,  IPK).  Maka,  jumlah  mahasiswa  dan  kelulusan  sangat  penting dalam proses akreditasi untuk meningkatkan kualitas suatu perguruan tinggi. [1]
Data  Clustering  merupakan  salah  satu  metode Data  Mining yang  bersifat  tanpa arahan  ( unsupervised ).  Ada  dua  jenis  data  clustering  yang  sering  dipergunakan  dalam proses  pengelompokan  data  yaitu hierarchical (hirarki)  data  clustering  dan non- hierarchical (non hirarki) data clustering. [5]
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  clustering/pengelompokan  non  hirarki. Teknik  pengelompokan  datanya  sederhana  dan  cepat.  Ada  banyak  pendekatan  untuk membuat cluster, diantaranya adalah membuat aturan yang mendikte keanggotaan dalam grup  yang  sama  berdasarkan  tingkat  persamaan  diantara  anggota  -  anggotanya. Pendekatan lainnya adalah dengan membuat sekumpulan fungsi yang mengukur beberapa properti dari pengelompokan tersebut sebagai fungsi dari beberapa parameter dari sebuah clustering.
Pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem    untuk  mengelompokan  mahasiswa berdasarkan  aktivitas  kuliah  menggunakan  metode  K-Means. Manfaat  penelitian  ini adalah memprediksi waktu masa studi mahasiswa dengan mengelompokannya agar dapat melakukan  tindakan  pencegahan  terhadap  mahasiswa  yang  memiliki  kecenderungan menyelesaikan studi tidak tepat waktu dan diharapkan memudahkan program studi dalam mengawasi dan mengevaluasi perkembangan studi mahasiswa.
Beberapa  penelitian  oleh  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  prediksi waktu masa studi mahasiswa yang dijadikan acuan antara lain, menurut peneliti pertama yaitu Danny Himawan (2014) seorang mahasiswa dinyatakan lulus tepat waktu jika dapat menyelesaikan pendidikan selama 8 semester atau 4 tahun[1]. Peneliti kedua yaitu Dwi A dkk  (2017)  memprediksi  masa  studi  dengan  data  kasus  yaitu  jumlah  SKS  yang  sudah ditempuh  saat  semester  7,  IPK  mahasiswa,  matakuliah  konsentrasi  yang  diambil mahasiswa dan asal sekolah mahasiswa[2]. Peneliti ketiga yaitu Siska Haryati dkk (2015) memprediksi masa studi mahasiswa dengan memantau hasil belajar berupa nilai IPK dan jumlah  SKS    dengan  menggunakan  metode  algoritma  C4.5[3].  Peneliti  keempat  yaitu Silvia  Lorena  dkk  (2014)  memprediksi  masa  studi  mahasiswa  berdasar  nilai  akademis dengan menggunakan metode algoritma C4.5[4].

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1   Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data IPK, Presensi, Tanggungan biaya  Kuliah,  Organisasi  Kampus,  Pekerjaan  dan  Status.  Untuk  kebutuhan  pengolahan data,  maka  jenis  file  yang  digunakan  adalah  file  Microsoft  Excel  (.xls  atau.xlsx),  dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053

## Tabel 1. Kriteria Akademis Dan Non Akademis
Kriteria Keterangan C 01 IPK C 02 Presensi C 03 Tanggungan Biaya Kuliah C 04 Organisasi Kampus C 05 Pekerjaan C 06 Status

## 2.2.   Konsep Teori

## 2.2.1. Konsep Data Mining
Data  Mining merupakan  teknologi  baru  yang  sangat  berguna  untuk  membantu perusahaan-perusahan  menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari  gudang  data mereka.  Beberapa  aplikasi  data  mining  fokus  pada  prediksi,  mereka  meramalkan  apa yang akan terjadi dalam situasi baru dari data yang  menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu.[7]

## 2.2.2. Implementasi Metode K-Means
Berikut adalah langkah-langkah perhitungan dengan metode K-Means :
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung centroid /rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat
5. Kembali  ke  Step  3,  apabila  masih  ada  data  yang  berpindah  cluster  atau  apabila perubahan  nilai centroid ,  ada  yang  di  atas  nilai threshold yang  ditentukan  atau apabila  perubahan  nilai  pada objective  function yang  digunakan  di  atas  nilai threshold yang ditentukan Salah  satu  alternatif  penerapan K-Means dengan  beberapa  pengembangan  teori- teori  penghitungan  terkait  adalah Eucledian  Distance  (L2-Norm). Jarak  antara  dua  titik dirumus sebagai berikut :
Keterangan : d = determinan ( Eucledian Distance) x = titik pusat cluster y = data n = jumlah data i = data ke-
Jarak  yang  terpendek  antara centroid dengan  dokumen  menentukan  posisi cluster suatu dokumen. Misalnya dokumen A mempunyai jarak yang paling pendek ke centroid 1 dibanding  ke  yang  lain,  maka dokumen A masuk  ke  grup  1.  Hitung  kembali  posisi centroid baru untuk tiap-tiap centroid ( Ci..j ) denga mengambil rata- rata dokumen yang
(1)
 = − = − = n i i i y x y x y x d 1 2 2 ) ( ) , (
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053
Kriteria Akademis IPK Presensi
Status
Non Akademis
Tunggakan Biaya Kuliah Organisasi Pekerjaan
Proses pengelompokan menggunakan fungsi jarak Perhitungan K-Means Output A B masuk pada cluster awal ( Gi..j ). Iterasidilakukan terus hingga posisi group tidak berubah.
Berikut rumus dari penentuan centroid .
Keterangan : x1 = nilai data record ke-1 x2 = nilai data record ke-2 Σx = jumlah data record

## 2.3.   Perancangan Sistem
Pada  gambar  rancangan  sistem  dapat  dilihat  proses  dari  sistem  yang  akan  dibuat pertama  menentukan  kriteria  yang  akan  menjadi  inputan.  Inputan  tersebut  digunakan dalam  proses  selanjutnya  yaitu  perhitungan  k-means.  Setelah  proses  perhitungan clustering selesai maka, ada 2 output atau hasil yaitu A dan B.
Gambar 1. Rancangan Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama yang akan dilakukan pada penelitian ini yaitu menentukan domain bagi  masing-masing  kriteria,  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  nilai  dari masing-masing mahasiswa.

## Tabel 2. IPK
Parameter Ukuran Bobot Nilai < 1.00 1.01  –  2.00 2.01  –  3.00 3.01  –  3.50 3.51  –  4.00 1 2 3 4 5
 + + + = x x x x i C X ... .. ) ( 2 1 (2)
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053 Tabel 3. Presensi Tabel 4. Tanggungan Biaya Kuliah Tabel 5. Organisasi Kampus Tabel 6. Pekerjaan Tabel 7. Status
Tabel 8. Pengelompokan Nilai Histori
No Nama Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 1 Qolbiah Fitri 5 5 5 1 2 2 2 Marhani 4 5 5 4 2 2 3 Siti Marlina 4 4 5 4 2 2 4 Nuryati 4 4 5 4 2 2 5 Yuliana Fatmawati 4 4 4 3 2 2 6 Novita Lestari 4 3 5 1 1 2 7 Eka Andika 4 2 5 3 1 2 8 Muhammad Habibi 4 5 3 4 2 2 9 Dwi Mei Nengtiyas 4 4 4 4 1 2 10 Abdul Malik 3 3 5 2 1 1
Parameter Ukuran Bobot Nilai 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 Parameter Ukuran Bobot Nilai < 1.000.000 1.100.000 – 2.000.000 2.100.000 – 2.500.000 2.550.000 – 3.500.000 > 3.500.000 5 4 3 2 1 Parameter Ukuran Bobot Nilai Sangat Aktif Aktif Cukup Kurang Tidak Aktif 1 2 3 4 5 Parameter Ukuran Bobot Nilai Bekerja Tidak Bekerja 1 2 Parameter Ukuran Bobot Nilai Pernah Cuti Tidak Pernah Cuti 1 2
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053 11 Cucun Kurnia 4 5 4 4 2 2 12 Muhammad Aldy Yansyah 4 4 4 1 1 2 13 Rezky Indah Lestari 4 3 4 4 2 2 14 Fahrozi Rahman 4 3 4 3 1 2 15 Rahmat Agung Wicaksono 4 4 1 1 2 2 16 Hamdan 3 3 2 4 1 1 17 Bima Kusuma Aji 5 5 3 4 2 2 18 Riswandi 3 3 2 4 2 2 19 Darusman 4 4 2 4 2 2 20 Vikram 4 4 2 4 2 2
Penentuan awal cluster secara acak : 1. Data ke- 1 sebagai pusat Cluster Ke-A
Qolbiah Fitri [5,5,5,1,2,2] (Tepat Waktu)
2. Data ke- 10 sebagai pusat Cluster Ke-B
Abdul Malik [3,3,5,2,1,1] (Tidak Tepat Waktu)
Setelah  dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  masing-masing  cluster  kemudian hitung jarak masing-masing. [6]
Tabel 9. Perhitungan Jarak Cluster
No NIM C01 C02 C03 C04 C05 C06 A B Jarak Terpendek 1 Qolbiah Fitri 5 5 5 1 2 2 0,00 3,32 0,00 2 Marhani 4 5 5 4 2 2 3,16 3,32 3,16 3 Siti Marlina 4 4 5 4 2 2 3,32 2,83 2,83 4 Nuryati 4 4 5 4 2 2 3,32 2,83 2,83 5 Yuliana Fatmawati 4 4 4 3 2 2 2,65 2,45 2,45 6 Novita Lestari 4 3 5 1 1 2 2,45 1,73 1,73 7 Eka Andika 4 2 5 3 1 2 3,87 2,00 2,00 8 Muhammad Habibi 4 5 4 4 2 2 3,32 3,46 3,32 9 Dwi Mei Nengtiyas 4 4 4 4 1 2 3,61 2,83 2,83 10 Abdul Malik 3 3 5 2 1 1 3,32 0,00 0,00 11 Cucun Kurnia 4 5 4 4 2 2 3,32 3,46 3,32 12 Muhammad Aldy Yansyah 4 4 3 1 1 2 2,65 2,83 2,65 13 Rezky Indah Lestari 4 3 4 4 2 2 3,87 2,83 2,83 14 Fahrozi Rahman 4 3 4 3 1 2 3,32 2,00 2,00 15 Rahmat Agung Wicaksono 4 4 1 1 2 2 4,24 4,58 4,24 16 Hamdan 3 3 2 4 1 1 5,29 3,61 3,61 17 Bima Kusuma Aji 5 5 3 4 2 2 3,61 4,24 3,61 18 Riswandi 3 3 2 4 2 2 5,10 3,87 3,87 19 Darusman 4 4 2 4 2 2 4,47 4,12 4,12 20 Vikram 4 4 2 4 2 2 4,47 4,12 4,12
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053
Misalnya menghitung jarak (distance) A, B untuk data pertama menggunakan Eulidean Distance :
A   = √ (5-5) 2 + (5-5) 2 + (5-5) 2 + (1-1) 2 + (2-2) 2 + (2-2) 2 =0,00   (minimum)
B   = √ (5-5) 2 + (5-5) 2 + (5-5) 2 + (1-1) 2 + (2-2) 2 + (2-2) 2 = 3,32
Selanjutnya  pada  tiap  cluster  yang  menjadi  centroid  awal  pada  iterasi  1  menggunakan persamaan 01, dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10. Pengelompokan Data/Persamaan 01
No A B 1 1 0 2 1 0 3 0 1 4 0 1 5 0 1 6 0 1 7 0 1 8 1 0 9 0 1 10 0 1 11 1 0 12 1 0 13 0 1 14 0 1 15 1 0 16 0 1 17 1 0 18 0 1 19 1 0 20 1 0 Tabel 11. Penentuan Pusat Cluster Baru No NIM C01 C02 C03 C04 C05 C06 1 Qolbiah Fitri 5 5 5 1 2 2 2 Marhani 4 5 5 4 2 2 3 Siti Marlina 4 4 5 4 2 2 4 Nuryati 4 4 5 4 2 2 5 Yuliana Fatmawati 4 4 4 3 2 2 6 Novita Lestari 4 3 5 1 1 2
(3)  = − = − = n i i i y x y x y x d 1 2 2 ) ( ) , (
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053 7 Eka Andika 4 2 5 3 1 2 8 Muhammad Habibi 4 5 4 4 2 2 9 Dwi Mei Nengtiyas 4 4 4 4 1 2 10 Abdul Malik 3 3 5 2 1 1 11 Cucun Kurnia 4 5 4 4 2 2 12 Muhammad Aldy Yansyah 4 4 3 1 1 2 13 Rezky Indah Lestari 4 3 4 4 2 2 14 Fahrozi Rahman 4 3 4 3 1 2 15 Rahmat Agung Wicaksono 4 4 1 1 2 2 16 Hamdan 3 3 2 4 1 1 17 Bima Kusuma Aji 5 5 3 4 2 2 18 Riswandi 3 3 2 4 2 2 19 Darusman 4 4 2 4 2 2 20 Vikram 4 4 2 4 2 2
Setelah proses perhitungan dan pembagian kelompok cluster dilakukan, maka pusat cluster baru dapat dibentuk dengan cara menghitung rata-rata kriteria dari masing-masing kelompok  cluster  yang  sama.  Misalnya  menghitung  pusat  cluster  baru  (cendroid) menggunakan rumus sebagai berikut :
5+4+4+4+4+4+5+4+4
9 4+4+4+4+4+4+3+4+4+3+3
11
Rata-rata dari kelompok data cluster 1 masuk  sebagai nilai A, begitu pula dengan data  cluster  2  masuk  sebagai  nilai  B.  Maka  diperoleh  pusat  cluster  baru/centroid  baru seperti pada Tabel 12.
Tabel 12.  Pusat Cluster Baru/Centroid Baru
Centroid Baru C1 C2 C3 C4 C5 C6 A 4,22 4,56 3,22 3,00 1,89 2,00 B 3,73 3,27 4,09 3,27 1,45 1,82
Setelah  pusat  cluster  baru  terbentuk,  maka  perhitungan  dilanjutkan  untuk menghitung jarak data ke pusat cluster yang baru sekaligus penentuan kelompok cluster. Apabila masih ada perubuhan kelompok cluster maka perhitungan terus dilanjutkan. Pada penulisan  ini,  perhitungan  berhenti  pada  iterasi  ke-3  karena  sudah  tidak  mengalami perubahan kelompok cluster. Data akhir yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 13.
= 4.22 adalah nilai dari C01 = 3.7 adalah nilai dari C01 A = (4) B =  + + + = x x x x i C X ... .. ) ( 2 1
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053

## Tabel 13. Hasil Akhir
No NIM C01 C02 C03 C04 C05 C06 A B Cluster 1 Qolbiah Fitri 5 5 5 1 2 2 2,79 3,38 A 2 Marhani 4 5 5 4 2 2 2,05 2,24 A 3 Siti Marlina 4 4 5 4 2 2 2,05 1,56 B 4 Nuryati 4 4 5 4 2 2 2,05 1,56 B 5 Yuliana Fatmawati 4 4 4 3 2 2 0,89 1,11 A 6 Novita Lestari 4 3 5 1 1 2 3,16 2,54 B 7 Eka Andika 4 2 5 3 1 2 3,16 1,62 B 8 Muhammad Habibi 4 5 4 4 2 2 1,34 2,06 A 9 Dwi Mei Nengtiyas 4 4 4 4 1 2 1,61 1,20 B 10 Abdul Malik 3 3 5 2 1 1 3,06 1,96 B 11 Cucun Kurnia 4 5 4 4 2 2 1,34 2,06 A 12 Muhammad Aldy Yansyah 4 4 3 1 1 2 2,28 2,73 A 13 Rezky Indah Lestari 4 3 4 4 2 2 1,95 1,01 B 14 Fahrozi Rahman 4 3 4 3 1 2 1,89 0,66 B 15 Rahmat Agung Wicaksono 4 4 1 1 2 2 3,10 4,00 A 16 Hamdan 3 3 2 4 1 1 2,86 2,50 B 17 Bima Kusuma Aji 5 5 3 4 2 2 1,41 2,65 A 18 Riswandi 3 3 2 4 2 2 2,53 2,41 B 19 Darusman 4 4 2 4 2 2 1,73 2,46 A 20 Vikram 4 4 2 4 2 2 1,73 2,46 A

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  pengelompokan  data  setelah  proses  clustering,  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Cluster A adalah mahasiswa yang lulus tepat waktu sedangkan cluster B adalah mahasiswa yang lulusnya tidak tepat waktu.
2. Data pengelompokan mahasiswa ini merupakan masukan bagi dosen wali dalam membimbing  dan  mengawasi  proses  belajar  mahasiswa  agar  bisa  lulus  tepat waktu.

## 5.  SARAN
Berikut  ini  beberapa  saran  yang  dapat  dipergunakan  untuk  pengembangan penelitian selanjutnya:
1. Pada  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  menjadi  sebuah  aplikasi  menggunakan bahasa pemrograman.
2. Untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan  menggunakan perbandingan alogritma / metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Danny,  H.  (2014).  Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  ID3  Untuk Mengklasifikasi Kelulusan Mahasiswa. Semarang : Universitas Dian Nuswantoro
Vol.3, No.1, Agustus 2018 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
e-ISSN: 2528-4053
[2] Dwi,  A.,  Uning,  L  dan  Edy  S.  (2017).  Implementasu  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal SCRIPT, Vol.5 No.1
[3] Siska,  H.,  Aji,  S  dan  Eko,  S.  (2015).  Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algorritma  C4.5. Jurnal Media Infotama, Vol.11 No.2.
[4] Selvia,  L.,  Wendi,  Z  dan  Ida,  H.  (2014).  Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahaiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi & Teknologi (SNAST) 2014.
[5] Yudi,  A,  PhD.  (2007).  K-Means  –  Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika vol.3, pp.47-60.
[6] Rosmini, Abdul, F dan Sunardi. (2017). Perancangan Metode K-Means Clustering Dalam  Pemberian  Dispensasi  Pembayaran  Kuliah. Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi (SEMANTIKOM) .
[7] Mundayani.,  Des,  S.  (2016).  SPK  Penyeleksian  Calon  Presiden  Mahasiswa Universitas  Islam  Riau  Menggunakan  Metode    Fuzzy-AH. IT  Journal  Research and Develoment (ITJRD) . ISSN : 2528-4061.