## DATA MINING POTENSI AKADEMIK SISWA BERBASIS ONLINE
1 DIDIK SETIYADI, 2 ALI NURDIN
1,2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Eresha Program Studi : Teknik Informatika Jl. H. Samali No.51, Kalibata   Jakarta Selatan
1 Email : didik.setiyadi@eresha.ac.id
2 Email : Ali_nurdin1120@yahoo.com
Abstact :  Problem-solving  school  difficulties  in  determining  the  classification  of  the student's  academic  potential  can  be  sought  through  a  system  of  student's  academic potential predictive analysis. The  results of predictive analysis are useful to carry out the enrichment  program  and  the  improvements  program  in  preparation  for  the  race  of academics.  Systems  analysis  of  this  prediction  using  data  mining  to  determine  the classification of students with academic potential classification models through techniques that form the decision tree of C4.5 algorithm. Predicted results are in the form of the rule of academic potential of students who subsequently entered into an online-based system of academic potential. The data on the student report book information academic potential of students who set and approved by the school. The rule is tested the prediction that yielding a prediction of 77.78% and then applied to other data that is testing the data as much as 20 report  book  data  that  generate  90%  prediction  rate.  After  the  rules are  received  then  put into an online-based system of academic potential.
Keywords:    Academic  Potential  Students,  Data  Mining,  Information  Systems  Online, C4.5 algorithm

## 1. PENDAHULUAN
bagian  dari  lima  tahap  Rencana  Pembangunan  Pendidikan  Nasional  Jangka  Panjang (RPPNJP) 2005-2025 khususnya tema pembangunan II (2010-2015) dengan fokus pada penguatan pelayanan.   Untuk  mencapai visi Kemendiknas  2014, maka ditetapkan misi Kemendiknas  2010-2014  dikemas  dalam Misi  5K sebagai  berikut  :  miningkatkan ketersediaan layanan  pendidikan,  meningkatkan keterjangkauan layanan  pendidikan, miningkatkan kualitas/mutu  dan  relevansi layanan  pendidikan,  meningkatkan kesetaraan dalam memperoleh layanan pendidikan, dan meningkatkan kepastian/keterjaminan memperoleh  layanan  pendidikan.  Salah  satu Misi  5K Kemendiknas  2010-2014  adalah  meningkatkan  kualitas/mutu  dan  relevansi  layanan pendidikan dan salah satu bagian dari  isi Peraturan Mendiknas RI No. 19 Tahun 2007 tentang  Standar  Pengelolaan  Pendidikan,  sekolah  dituntut  untuk  mengelola  sistem infromasi  manajemen  yang  memadai  untuk  mendukung  administrasi  pendidikan  yang efektif , efesien dan akuntabel.
Keterkaitan  Peraturan  Mendiknas  RI  No.  19  Tahun  2007,  SMP  Negeri  2 Tambun Selatan belum memiliki sistem kehadiran dan penilaian secara terintegrasi yang ada  hanya  dokumen    dokumen  terpisah  yang  berbentuk  format  pengisian.  Dokumen yang  berbentuk  format  pengisian  tidak  tersimpan  secara  elektronik  sehingga  sering sekali memakan waktu yang lama dalam memprosesnya. Dengan bentuk format terpisah
dan  tidak  terintegrasi  maka  menyulitkan  sekolah  untuk  memberikan  informasi kehadiran dan penilaian siswa kepada orang tuanya.
Berbagai  perlombaan  akademis  sering  sekali  menyulitkan  sekolah    mencari siswa  yang  berpotensi  untuk  mengikuti  perlombaan  akademis.  Dengan  adanya kelompok  siswa  yang  memiliki  potensi  akademik  maka  mudah  bagi  sekolah  untuk memberikan penguatan  dan pengayaan materi untuk  menghadapi berbagai  perlombaan akademis. Sekolah juga mengalami kesulitan dalam memprediksi siswa yang berpotensi akademik  yang  nantinya  akan  menjadikan  suatu  keputusan  tentang  profil  siswa  yang berpotensi akademik. Untuk mendukung keputusan tentang profil siswa, lahirlah teknik pencari  pengetahuan  yang  dinamakan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) (Kusrini, 2009). Data pada rapor siswa merupakan data yang diakui oleh sekolah untuk informasi potensi akademik siswa yang terdiri dari  data penilaian mata pelajaran, data ketidakhadiran, data sikap dan data keaktifan ekskul yang  coba  dijadikan  sebagai data yang  akan  diproses  untuk  menentukan  klasifikasi  siswa  yang  berpotensi  dan  belum berpotensi akademik.
Pada  penelitian  tahun  2004  oleh  Kalles  &  Pierrakeas  (dikutip  dalam  Al- Radaideh  Q.  et  al.  2006  :h.2)  menggunakan  model  klasifikasi  dengan  teknik  pohon keputusan  sebagai  teknik  klasifikasi  adalah  cara  yang  baik  dan  cepat  untuk menghasilkan  aturan    aturan  yang  sederhana.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan variasi atribut dari 9 atribut sampai 2 atribut untuk memprediksi hasil kemampuan pada siswa yang mengambil program pelajaran C++ dengan klasifikasi kemampuan A, B, C, D.  Dengan  demikian  penelitian  tersebut  menggunakan  variasi  atribut    minimal menggunakan  2  atribut  dengan  model  klasifikasi  dan  teknik  pohon  keputusan.  Teknik klasifikasi  data  mining  meliputi  : decision  tree  classifier,  rule-based  classifier,  neural network,  support  vector  machine  dan  naïve  bayes  classifier (Ernawati,  2008)    dimana decision tree classifier dipilih karena banyak kelebihan   kelebihan (Moertini, 2007:18) dan  algoritma  pembentuk  pohon  keputusan  C4.5  (Kusrini,  2009).  Harapan  yang  akan dicapai dalam penelitian ini adalah mewujudkan suatu sistem analisa   potensi akademik siswa yang digunakan untuk menginformasikan nilai dan kehadiran siswa secara online, dan mendukung pengambil keputusan dalam menyelesaikan masalah potensi akademik siswa menggunakan klasifikasi C4.5.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Pengertian data mining menurut Turban, dkk adalah proses yang menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait  dari  berbagai  database  besar  (Kusrini    2009:3).  Sedangkan  menurut  Han  dan Kamber Data  mining merupakan  proses  pencarian  pola  dan  relasi    relasi  yang tersembunyi  dalam  sejumlah  data  yang  besar  dengan  tujuan  melakukan  klasifikasi, estimasi,  prediksi, association  rule, deskripsi  dan  visualisasi  (Ernawati    2008:4). Dengan demikian data mining digunakan untuk mengekstraksi data siswa  dan data nilai siswa menjadi klasifikasi informasi potensi akademik siswa  yang ada potensi  dan yang belum ada potensi berprestasi.

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  dan  prediksi  adalah  dua  bentuk  analisa  data  yang  bisa  digunakan untuk  mengekstrak  model  dari  data  yang  berisi  kelas    kelas  atau  untuk  memprediksi trend data  yang  akan  datang  (Ernawati,  2008:5).    Klasifikasi  memprediksi  data  yang
terdiri  sejumlah records yang  salah  satu attributes adalah  suatu  kelas  atau  kategori. Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel  kategori.  Sebagai  contoh,  penggolongan potensi  akademik  siswa  dalam  dua  kategori,  yaitu  kategori  ada  potensi    dan  kategori belum  ada  potensi.  Sedangkan  prediksi  memodelkan  fungsi    fungsi  variabel  target berdasarkan nilai variabel prediksi. Sebagai contoh, prediksi siswa berprestasi pada tiap semester.  Klasifikasi  merupakan  proses  yang  terdiri  dari  dua  tahap,  yakni  tahap pembelajaran dan tahap  pengklasifikasian. Proses dua tahapan tersebut dikenal  dengan dua  model  klasifikasi,  yaitu  model  pembelajaran  ( learn  model )  dan  model  penerapan ( apply model ) . Model pembelajaran dipandang sebagai tahap pembentukkan fungsi y = f  (X) dimana y adalah  kelas  hasil  prediksi    dan X adalah tuple yang  ingin  diprediksi kelasnya.  Pengertian tuple adalah  baris  dalam record yang  mana  berasal  dari training data untuk menghasilkan model pembelajaran.
Training Data Pohon Keputusan Gambar 1 . Learn Model Testing Data
Gambar 2 . Apply Model Algoritma Klasifikasi Tidak / Belum Pohon Keputusan ( 1, >=3, Baik, Rendah ) Prediksi ?
Beberapa teknik klasifikasi yang digunakan adalah decision tree classifier, rule- based  classifier,  neural-network,  support  vector  machine, dan native  bayes  classifier (Ernawati,  2008:7). Teknik  klasifikasi  yang  dipilih  adalah decision  tree  classifier atau teknik pohon keputusan yang terkenal dan disukai karena memiliki kelebihan-kelebihan (Moertini,  2007:18).  Proses  klasifikasi  data  meliputi  :  tahap  pembelajaran  dan  tahap pengujian  dimana  pada  tahap  pembelajaran  didapatkan  model  pohon  keputusan  serta aturan   aturannya, sedangkan pada tahap pengujian diperoleh hasil keterangan variabel target  dari record   record yang belum diketahui variabel targetnya.  Bahasa algoritma yang  digunakan  untuk  pembentuk  pohon  keputusan  menurut  Larose  antara  lain  ID3, CART  dan  C4.5.  Algoritma  C4.5  dipilih  karena  algoritma  C4.5  merupakan pengembangan dari algoritma ID3 (Kusrini,  2009:14).

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  pembentuk  struktur  pohon  keputusan  dimana simpul    simpul  dan  cabang    cabang  terbentuk.  Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap   tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang  memiliki kelas yang sama.
Pemilihan  atribut  sebagai  simpul  akar  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari atribut   atribut yang ada (Kusrini, 2009:15).
Tabel 1. Potensi Akademik Siswa
No Ketidakhadiran KBM Sikap Keaktifan Ekskul Potensi Akademik 1 < 3 Baik Pasif Tidak 2 < 3 Cukup Pasif Tidak 3 >= 3 Baik Pasif Tidak 4 < 3 Baik Pasif Ya 5 < 3
Baik
Tinggi Ya 6 < 3 Baik Tinggi Tidak 7 >= 3 Cukup Rendah Tidak 8 >= 3 Cukup Pasif Tidak 9 < 3 Cukup Rendah Tidak
Konsep  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan ( decision tree) dan aturan   aturan keputusan ( rule ).

## Gambar 3. Konsep Pohon Keputusan
Proses dalam decision tree adalah :
1. Mengubah bentuk data ( tabel ) menjadi model tree .
2. Mengubah model tree menjadi rule
3. Menyederhanakan rule
DATA Decision RULE
Untuk  mewujudkan  konsep  pohon  keputusan,  maka  harus  mengubah  tabel menjadi model pohon keputusan. Dalam membuat pohon keputusan dimulai dari simpul akar  sampai  berakhir  ke  simpul  daun.  Penentuan  simpul  akar  dimulai  dengan menghitung  nilai entropy,  entropy  (total) dan gain  total. Konsep entropy(S) adalah jumlah  bit  yang  diperlukan  untuk  mengkodekan  kelas  (+  atau  -)  dari  anggota  S  yang diambil acak (Gambetta, 2003: h.8).
Perhitungan nilai entropy(S) dapat dilihat pada persamaan (1) , sebagai berikut :
Keterangan : p + :  jumlah proporsi positip (+) di S.
p - :  jumlah proporsi negatip (-) di S.
Sedangkan  simpul  akar  ditentukan  berdasarkan gain tertinggi  dari  atribut atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti dalam persamaan 2 sebagai berikut (Kusrini, 2009: h.16) :
Keterangan : S : himpunan kasus
A : atribut n : jumlah partisi atribut A : jumlah kasus pada partisi ke-i
: jumlah kasus dalam S

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Bentuk  peenelitian  yang  dilakukan  penulisan  didalam  melakukan  penelitian adalah  studi  kasus  pada  SMP  Negeri  2  Tambun  Selatan.  Metode  penelitian  yang digunakan  adalah  dengan  metode  deskriptif  dengan  menggambarkan  keadaan  yang sesungguhnya  sesuai  dengan  apa  yang  dilihat  pada  saat  penelitian  dilakukan. Pendekatan  yang  digunakan  adalah  dengan.  Sedangkan  pendekatan  yang  digunakan dalam  data  maning ini  adalah metode klasifikasi dengan teknik  decision  tree classifier dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.    Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalam  melakukan  penelitian  ini  adalah  dengan  Wawancara,  Observasi  dan  Studi Dokumentasi.  Data  yang  diolah  dalam  keperluan  data  mining  adalah  data  nilai  mata pelajaran, data sikap siswa, data keaktifan ekskul dan data ketidakhadiran siswa dalam buku rapor siswa. Siswa termasuk kategori memiliki potensi akademik  jika nilai rata rata mata pelajarannya >= 80. Sedangkan yang nilai rata-rata mata pelajaran < 80 adalah siswa  dalam  kategori  belum  memiliki  potensi  akademik.  Variabel  target  adalah  data nilai  rata-rata  mata  pelajaran,  sedangkan  variabel  kategori  adalah  data  ketidakhadiran siswa,  data  sikap  siswa  dan  data  keaktifan  ekskul. Record siswa  dan  nilai  yang digunakan  adalah  dari rapor siswa  kelas 8 H Tahun pelajaran 2009 / 2010  sebanyak tiga puluh lima siswa sebagai training data. Sedangkan data dari rapor siswa kelas 7.8 Tahun Pelajaran 2008/2009 sebanyak dua puluh siswa sebagai testing data.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  aplikasi  data  mining  dapat  memberikan  pengambil  keputusan dalam  penyelesaian  masalah  potensi  akademik  siswa  ini  didasari  oleh  konsep  KDD ( Knowledge  Discovery  in  Database )  yang  didalamnya  terdapat  proses  pembentukkan pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5.
1. Tahapan Pertama
Dari  data  raport  siswa  sebanyak  35  (  tiga  puluh  lima  )  siswa  didapat  variabel- variabel yaitu : variabel ketidakhadiran KBM, variabel sikap, variabel keaktifan ekskul sebagai  variabel  kategori  dan  variabel  rata-rata  nilai  sebagai  variabel  target.  Variabel ketidakhadiran  KBM  membentuk  data  kontinu  yaitu  :  <  3  hari  dan  >=3 hari.  Variabel sikap  siswa  membentuk  data  ordinal  yaitu  :  Baik,  Cukup,  Kurang.  Variabel  keaktifan ekkskul  membentuk  data  ordinal  yaitu  :  Tinggi,  Rendah,  Pasif.  Variabel  rata-rata  nilai mata pelajaran membentuk data kontinu, yaitu : YA dan TIDAK.
Tabel 2. Hasil Seleksi Variabel dan Transformasi Variabel
No Ket Prestasi Ketidakhadiran Sikap Keaktifan KBM Ket Ekskul 1 Tidak < 3 Baik Pasif 2 Tidak < 3 Cukup Pasif 3 Tidak >=  3 Baik Pasif 4 Ya < 3 Baik Pasif 5 Ya < 3 Baik Tinggi 6 Tidak >=  3 Baik Pasif 7 Tidak >=  3 Baik Pasif 8 Tidak < 3 Baik Pasif 9 Ya < 3 Baik Tinggi 10 Tidak < 3 Baik Pasif 11 Tidak < 3 Baik Pasif 12 Tidak >=  3 Baik Pasif 13 Tidak < 3 Baik Pasif 14 Tidak < 3 Baik Pasif 15 Tidak < 3 Baik Pasif 16 Tidak >=  3 Cukup Rendah 17 Tidak >=  3 Cukup Pasif 18 Tidak >=  3 Baik Pasif 19 Tidak < 3 Baik Pasif 20 Tidak < 3 Cukup Rendah 21 Tidak >=  3 Cukup Pasif 22 Tidak < 3 Cukup Pasif 23 Ya < 3 Baik Pasif 24 Tidak >=  3 Cukup Pasif 25 Tidak < 3 Cukup Pasif 26 Tidak < 3 Baik Pasif 27 Tidak >=  3 Cukup Pasif 28 Tidak < 3 Baik Pasif 29 Tidak < 3 Baik Pasif 30 Ya < 3 Baik Pasif 31 Tidak < 3 Baik Pasif 32 Tidak < 3 Baik Pasif 33 Tidak < 3 Cukup Pasif 34 Tidak < 3 Baik Pasif 35 Ya < 3 Baik Pasif
2. Tahapan Kedua
Data    data  dari  tahapan  pertama  yang  sebanyak  35  (tiga  puluh  lima)  siswa dimasukkan  ke  tahapan pre-processing  data untuk  mendapatkan  data  yang  tidak
terduplikasi. Hasil data aplikasi pre-processing mendapatkan 9 ( sembilan ) data siswa yang tidak terduplikasi.
Tabel  3. Hasil Pre-Processing Data Ketidakhadiran KBM Sikap Keaktifan Ekskul Potensi Akademik Prediksi Skor Kesesuaian < 3 Baik Pasif Tidak Tidak 1 < 3 Cukup Pasif Tidak Tidak 1 >=3 Baik Pasif Tidak Tidak 1 < 3 Baik Pasif Ya Tidak 0 < 3 Baik Tinggi Ya Ya 1 < 3 Baik Tinggi Tidak Ya 0 >=3 Cukup Rendah Tidak Tidak 1 >=3 Cukup Pasif
Tidak Tidak 1 Jumlah Sesuai 7 Jumlah Data 9 Prediksi
3. Tahapan Ketiga
Tahapan  ketiga  sebagai  tahapan  data  mining  melalui  proses  pembentukkan pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 yang memiliki tahapan sebagai berikut :
a. Data  dari  tahapan  kedua  yang  sebanyak  sembilan  data  dimasukkan  ke  aplikasi tabel  data  penentuan  akar  pohon.  Pada  tabel  tersebut  didapatkan  data  variabel target,  jumlah  partisi  dan  jumlah  kasus  yang  akan  dijadikan  sebagai  data masukkan aplikasi data mining. Aplikasi data mining ini  menghasilkan  variabel SIKAP sebagai akar pohon keputusan.
b. Pada cabang akar variabel SIKAP  yang bernilai  Cukup telah membentuk kelas TIDAK,  sedangkan  cabang  Baik    dihitung  kembali.  Nilai  variabel  SIKAP  dan nilai    Baik    dimasukkan  ke  aplikasi  tabel    data  penentuan  cabang  pohon  untuk mementukan data nilai target, jumlah partisi dan jumlah kasus yang selanjutnya digunakan  sebagai  data  masukkan  aplikasi  data  mining.  Aplikasi  data  mining selanjutnya menghasilkan variabel Ketidakhadiran KBM  sebagai simpul pohon keputusan  yang  berada  pada  cabang  Baik.  Pada  cabang  simpul  Ketidakhadiran KBM terdapat cabang >= 3 telah membentuk kelas Tidak, sedangkan cabang < 3 ditentukan selanjutnya.
c. Pada  cabang  <  3    dari  variabel  Ketidakhadiran  KBM    dimasukkan  ke  tabel penentuan  cabang  pohon  untuk  menentukan  nilai  target,  jumlah  partisi  dan jumlah  kasus.  Berdasarkan  variabel  yang  ada  ternyata  setelah  variabel Ketidakhadiran  KBM  hanya  terdapat  variabel  Ekskul.  Penentuan  kelas  dari variabel  Ekskul  bisa  ditentukan  berdasarkan  dua  kondisi  klasifikasi  target  YA dan TIDAK. Dengan demikian  cabang Tinggi yang telah membentuk kelas YA berdasarkan  konsep  pembelajaran,  berarti  cabang  lainnya  membentuk  kelas TIDAK.
Tabel 4. Hasil Data Penentuan Akar Pohon
Variabel Atribut Nilai Atribut Variabel Target Jumlah Kasus pada partisi ke-i Jumlah Kasus Dalam S Ya Tidak Ketidakhadiran KBM < 3 2 4 6 9 >=3 0 3 3 Sikap Baik 2 3 5 9 Cukup 0 4 4 Keaktifan Ekskul Tinggi 1 1 2 9 Rendah 0 2 2 Pasif 1 4 5 Variabel Target Total Ya Tidak 2 7 9

## 4. Tahapan Keempat
Pada tahapan ini dalam proses KDD sebagai tahapan interpretasi dari rule   rule yang dihasilkan. Rule yang dihasilkan adalah : IF  Sikap = Baik DAN Ketidakhadiran KBM  < 3  DAN  Keaktifan Ekskul = Tinggi Interpretasi dari rule siswa memiliki sikap yang baik dan  jumlah ketidakhadiran siswa kurang dari  tiga hari dan keaktifan ekskulnya tinggi maka siswa
Setelah  proses  data  mining  dilakukan  selanjutnya  adalah  menguji rule-rule melalui konsep learn model dan konsep apply model. Pada konsep learn model adalah menghasilkan rule-rule dari  tabel  data pre-processing atau  dikenal  dengan training data .  Sedangkan  konsep apply  model adalah  menerapkan rule-rule yang  dihasilkan training data ke tabel data lain yakni testing data . Pada testing data dimasukkan kolom yang  bernama  kolom  prediksi  yang  berisi  rumus rule  -  rule contoh  : testing data yang dilakukan prediksinya menghasilkan 90%.
Tingkat prediksi didapatkan dari fungsi rumus rule-rule pohon keputusan sebagai berikut : =IF(AND(C5="A",D5="Baik",E5="Tinggi"),"Ya","Tidak")
Gambar 4. Hasil Tingkat Prediksi Penerapan Rule-Rule Pohon Keputusan
Gambar 5. Hasil Proses Data Mining Untuk Memilih  Akar Pohon
Gambar 6. Hasil Proses Data Mining Untuk Memilih Simpul 1

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa data, pengujian data  dan pembahasan hasil penelitian maka dapat ditarik kesimpulan, yaitu aplikasi data mining melalui metode klasifikasi dengan teknik  pohon  keputusan  dan  algoritma  C4.5    dapat  mendukung    dalam mengelompokkan siswa yang memiliki potensi akademik, melalui : a). Data siswa yang berupa nilai rapor, ketidakhadiran, sikap dan keaktifan dalam kegiatan ekstrakulikuler; dan b) Penyusunan rule  - rule pohon keputusan sesuai dengan persyaratan siswa  yang
berpotensi  akademik.  Sistem  informasi  data  mining  untuk  siswa  berpotensi  akademik berbasis  online  dapat  memberikan  dukungan    bagi  orang  tua  dalam  mengevaluasi potensi putra dan putrinya, dikarenakan Kemudahan dalam melakukan akses informasi dan akurasi yang tinggi dari algoritma C4.5.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusrini &  Luthfi, E. 2009, Algoritma Data Mining. Andi Offset,  Yogyakarta. Hamzah, B. 2007, Teori Motivasi & Pengukurannya. Bumi Aksara, Jakarta. Ernawati,  Iin.  2008, Prediksi  Status  Keaktifan  Studi  Mahasiswa  Dengan  Algorithma C5.0 dan K-Nearest Neighbor. Tesis Magister Sains, Institut Pertanian Bogor. Moertini,  S.  2007, Pengembangan  Skalabilitas  Algorithma  klasifikasi  C4.5  Dengan Pendekatan  Konsep  Operator  Relasi ,  Disertasi  Doctoral,  Institut  Teknologi Bandung.
Simarmata, J. 2010, Rekayasa WEB. Andi Offset,Yogyakarta. Riduwan. 2009, Pengantar Statistika Sosial. Alfabeta, Bandung. Puwanto, N. 1995, Psikologi Pendidikan. Rosd akarya , Bandung . Arikunto, S. 2002, Prosedur Penelitian. Rineka Cipta, Jakarta. Lee, F & Santana, J 2010, Data Mining : Meramalkan Bisnis Perusahaan. Elex Media Komputindo, Jakarta.
Moertini, S 2002, Data Mining Sebagai Solusi. Integral. Vol. 7 (1), hh. 44-56.
Al-Radaideh,  Q.,  Al-Shawakfa  M.,  &  Al-Najjar  M.  2006, Mining  Student  Data  Using Decision Trees -5.
Varsha  N.,  Singh  A.,  Singh  D.,&  Jain  2010, Result  Analysis  Using  Classification Techniques. International Journal  of Computer Apllications.  Vol. 1 No. 22. pp. 22-26.
Moertini,  S.,2003, Towards  The  Use  Of  C4.5  Algorithm  For  Classifying  Banking Dataset., Integral. Vol. 8 (2), pp. 105-115. Gambetta,  W.  2003, Pohon  Keputusan, Materi    Kuliah  Informatika,  IF5032,  Institut Teknologi Bandung.
Tan, Stenbach & Kumar 2004, Pengantar Data Mining, Catatan Kuliah Untuk Bab 4, Universitas Gunadarma.