## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN SANTRI BERPRESTASI DI PP.MANAARULHUDA DENGAN METODE CLUSTERING ALGORITMA K-MEANS
Hamdan Yuwafi 1) , Fitri Marisa 2) , Indra Darma Wijaya 3)
Teknik Informatika , Universitas Widyagama Malang 1),2),3) Email : hamdanwafi8@gmail.com 1), fitrimarisa@widyagama.ac.id 2), indra.dharma@gmail.com 3 )
ABSTRACT: Pesantren berasal dari dua kata, yaitu pondok dan pondok pesantren. Pondok berasal dari bahasa Arab "Funduq" yang berarti tempat tinggal, atau asrama. Sedangkan pesantren yang berasal dari bahasa Tamil, dari kata-kata santri, diawali dengan awalan pe dan akhiran -an yang berarti penuntut pengetahuan. Sedangkan pondok, masjid, kiai, santri, dan pembacaan buku-buku klasik adalah lima elemen dasar pesantren. Menurut Suryabrata (1990) prestasi belajar adalah evaluasi pendidikan yang dicapai oleh siswa setelah menjalani proses pendidikan formal dalam periode waktu tertentu dan hasilnya dalam bentuk angka. Hasil prestasi belajar dapat dinyatakan dalam bentuk rapor, NEM, skor STTB, indeks prestasi dll. Prestasi belajar yang dicapai oleh individu adalah hasil interaksi antara berbagai faktor yang mempengaruhinya baik dari dalam maupun dari luar individu. Dan metode yang digunakan untuk pengelompokan siswa adalah dengan menggunakan metode pengelompokan algoritma k-means sebagai salah satu model yang dapat digunakan untuk memberikan preferensi atau deskripsi kepada administrator dan pengasuh untuk mengelompokkan siswa berprestasi. Hasil penelitian adalah aplikasi untuk menentukan orang-orang yang berprestasi dengan kriteria nilai yang diperoleh dari rapor siswa.
Kata kunci: Pondok Pesantren, Prestasi, Clustering, K-MEANS .

## 1. PENDAHULUAN
Pesantren  sekarang  bukanlah  seperti pandangan orang-orang dahulu yang beranggapan  bahwa  pesantren  hanyalah tempat menimba ilmu agama tempat mencetak kader-kader dakwah tanpa memikirkan dunia sebagai kehidupan sehari- harinya.  Akan  tetapi  telah  banyak  sekali pesantren-pesantren yang di dalam kurikulumnya berbasis modern, ada didalamnya  pendidikan  formal  bekal  skill untuk  terjun  ke  dunia  kerja,  sehingga  keluar dari  pesantren  mereka  bisa  menjadi  para pengusaha dan pebisnis sukses yang mempunyai ahlak dan budi pekerti mulia.
Pondok Pesantren Manaarulhuda merupakan  instansi  pendidikan  islami    yang mempunyai cukup banyak santri atau bisa di bilang tidak sedikit santri yang berada disana sehingga tidak sedikit santri yang mempunyai  potensi  untuk  meraih  prestasi dalam  bidang  keagamaan  disana.  Yang  di maksud  dengan  prestasi  adalah  diukur menggunakan  data  nilai  selama  santri
menempuh  pendidikan  disana.  Namun  tidak gampang  untuk  mengukur  santri  yang mendapat  prestasi  di  antara  sekian  banyak santri. Nilai santri merupakan elemen penting dalam sistem pembelajaran di Madrasah Diniyah, karena nilai santri menjadi salah satu alat ukur penguasaan materi pelajaran. Data nilai santri perlu di kelompokan untuk mempermudah dalam pengukuran prestasi dengan jangkauan kelompok nilai tertentu. Hasil pengelompokan nilai ini dapat di gunakan untuk membuat kebijkan menentukan santri yang berprestasi.
Pentingnya  proses  penyeleksian  santri berprestasi di Pondok Pesantren Manaarulhuda maka dibutuhkan sistem yang mempermudah dalam proses tersebut.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Bahan perbandingan dalam sistem penelitian  ini  adalah Salah  satu  hasil penelitian
Kartika,  Santoso  dan  Sutrisno, Penelitian tersebut telah menghasilkan sebuah aplikasi  untuk  memprediksi  prestasi  siswa, sehingga  sanggup  memberikan  informasi hasil  prediksi  prestasi  mahasiswa  dengan cukup akurat. Namun penelitian ini menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor dan Weighted product yang belum digunakan oleh peneliti sebelumnya.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidenfikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar/Data  Warehouse  (Turban,  dkk.  2005) dalam (tampubollon, saragih, & Reza, 2013)
Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan dimasa depan (Budi Santosa, 2007) dalam (tampubollon,  saragih, &  Reza,  2013). Berdasarkan  defenisi-defenisi  yang  telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan Data Mining adalah:
1.  Data  mining  merupakan  suatu  proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3.  Tujuan  data  mining  adalah  mendapatkan hubungan  atau  pola  yang  akan  mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

## 2.3 Clustering
Clustering atau klasterisasi adalah salah satu alat bantu atau salah satu metode dalam penerapan  data  mining  yang  bertujuan mengelompokan objek-objek kedalam cluster-cluster.  Cluster  adalah  sekelompok atau  sekumpulan  objek-objek  data  yang similar atau mempunyai kesamaan satu sama lain  dalam  cluster  yang  sama  dan  disimilar
dengan  terhadap  objek  objek  yang  berada pada cluster. (Rohmawati, 2015)
Cluster  dapat  juga  diartikan  sebagai kelompok  atau  himpunan  atau  bagian  atau golongan. Oleh hal itu analisa clustering pada dasarnya akan menghasilkan sejumlah cluster (kelompok  /  golongan  /  himpunan).  Sebelum melakukan analisa perlu diterapkan pemahaman  bahwa  suatu  himpunan  data tertentu  sebenarnya  memiliki  kemiripan  di antara  anggotanya  tersebut.  Oleh  karena  itu, setiap anggota-anggota yang memiliki kemiripan karasteristik dapat untuk dikelompokkan  di  dalam  satu  atau  lebih  dari suatu kelompok (Santoso & Budi, 2007).

## 2.4 Algoritma K-Means
K-Means adalah algoritma yang mempartisi  data  kedalam  cluster-cluster sehingga  data  yang  memiliki  kemiripan berada pada satu cluster yang sama dan data yang  memiliki  ketidaksamaan  kerada  pada cluster  yang  lain (Rohmawati,  2015). Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma yang membutuhkan parameter input sebanyak  k  dan  membagi  sekumpulan  n objek  kedalam  k  cluster  sehingga tingkat kemiripan  antar  anggota  dalam  satu  cluster tinggi,  sedangkan  tingkat  kemirripan  dengan anggota  pada  cluster  lain  sangat  rendah. Kemiripan  anggota  terhadap  cluster  diukur dengan  kedekatan  objek  terhadap  nilai  mean pada  cluster  atau  disebut  sebagai  centroid cluster (Muzakir, 2014).
Berikut  adalah  tahapan  dan  perumusan perhitungan  dalam  penerapan  algoritma  k- means, yaitu:
1. Menentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk.
2.  Menentukan  nilai  sebagai  centoid  awal secara acak.
3.  Menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap  masing-masing    centroid.  (1) Dimana    :  data  kriteria,
:  centroid  pada
cluster ke-j
4. Mengklasifikasikan
setiap data berdasarkan  kedekatannya  dengan  centroid (jarak terkecil).
5. Memperbarui nilai centroid.
Dimana (t+1) : centroid baru pada iterasi ke (t+1), : banyak data pada cluster 6.  Melakukan  perulangan  dari  langkah  3 sampai  5.  Proses  tersebut  akan  terus dilakukan  sampai  anggota  tiap  cluster  tidak ada yang  berubah.  Jika  tahap  6  telah terpenuhi,  maka  nilai  pusat  cluster  pada iterasi  terakhir  akan  digunakan  sebagai parameter untuk melakukan klasifikasi data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Flowchart Algoritma K-Means

## Gambar  1 Flowchart Algoritma  K- Means
Data variabel  yang  digunakan  sebagai berikut.

## Tabel 1 Data Santri Manaarulhuda
Kode Nahwu Shorof Ahlak Hafalan Kehadiran Khidmah K001 40 50 40 60 50
45 K002 75 65 70 65 55
85 K003 80 85 45 85 65
85
K004 65 55 45 40 30
25 K005 75 75 90 65 100
95 K006 35 30 80 45 75
70 K007 65 60 95 60 90
90 K008 90 100 100 95
100
100 K009 50 45 75 45 65
85 K0010 55 40 85 90 35
80 K0011 20 25 15 35
25 70
Kode Nahwu Shorof Ahlak Hafalan Kehadiran Khidmah K0012 65 65 55 45 35 10 K0013 50 55 90 65 85 85 K0014 50 34 75 50 85 95 K0015 70 65 45 50 95 80 K0016 70 70 65 85 80 50 K0017 85 90 80 80 80
75 K0018 100 100 95 90 100 95 K0019 85 85 90 85 80
85 K0020 60 65 70 65 80 85
K0021 20 35 50 45 55 30
K0022 85 90 100 85 90 80
K0023 50 75 50 45 65
30 K0024 95 100 90 95 90 100
K0025 56 55 45 50 45
30 K0026 85 80 85 75 85
85 K0027 100 90 95 85 90 95
K0028 100 95 100 100 95 100
K0029 85 70 75 80 90
75 K0030 70 70 90 65 95 100
K0031 40 40 35 45 49 70
K0032 100 95 90 90 95
90 Cluster  yang  akan  dibuat  adalah  3 cluster: C1: Nilai tinggi (santri beprestasi), C2: Nilai sedang , dan C3:Nilai rendah. Penentuan  Pusat  Awal  Cluster, Diambil Data ke-18 sebagai pusat cluster ke-1 : 100 : 100 : 95 : 90 : 100 : 95
Diambil  Data  ke-17  sebagai  pusat  cluster ke-2 :    85 :   90 : 80 : 80 :   80 : 75
Diambil  Data  ke-21 sebagai  pusat  cluster ke-3 :    20   : 35 : 50 : 45 :   55 : 30
Langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan jarak  terdekat  dengan  pusat  clustering, dimana  untuk  menentukan  jarak  terdekat menggunakan persamaan ( 2 − 1) ) + ( 2 − 1) sehingga didapat  clustring  dari  tiap  masing – masing clustring seperti yang di tunjukkan pada tabel 2 sebagai berikut ini.
Tabel 2 Hasil clustring
c1 c2 c3 95,524865 72,284161 26,925824 49,749371 28,722813 65,764732 55,901699 35,707142 78,262379 75,828754 53,385391 49,497474 35,707142 20,615528 78,898669 96,695398 78,102496 33,911649 53,150729 39,051248 68,373971 11,180339 22,912878 107,819293
c1 c2 c3 76,974021 57,227615 40,311288 75,663729 58,523499 49,749371 135,738719 112,583302 36,400549 63,63961 40,620192 53,313902 67,453687 50,497524 53,851648 85,182157 66,226882 39,064049 68,007352 45,552167 58,523499 51,961524 29,154759 62,849025 23,452078 0 90,27735 0 23,452078 112,472218 21,794494 11,180339 91,241437 58,7367 36,742346 53,851648 112,472218 90,27735 0 18,708286 20 98,742088 71,7635 48,476798 50 7,071067 17,320508 107,004672 80,380345 57,367238 41,484937 26,925824 11,180339 86,458082 10 21,213203 107,004672 7,071067 25,495097 111,803398 39,051248 20,615528 77,942286 42,720018 26,925824 72,972597 Setelah  di  dapatkan  Nilai  dari  masing - masing Clustering maka langkah
selanjutnya  adalah  melakukan  pengecekan data  antara  clustering  C1,C2  dan  C3  untuk mendapatkan  jarak  terdekat  dengan  pusat data  clustering, sehingga  tabel  clustering dapat di lihat pada tabel berikut ini
Tabel 3 Jarak terdekat dari clustering
c1 c2 c3 Jarak Terpendek 95,524865 72,284161 26,925824 26,925824 49,749371 28,722813 65,764732 28,722813 55,901699 35,707142 78,262379 35,707142 75,828754 53,385391 49,497474 49,497474 35,707142 20,615528 78,898669 20,615528 96,695398 78,102496 33,911649 33,911649 53,150729 39,051248 68,373971 39,051248 11,180339 22,912878 107,819293 11,180339 76,974021 57,227615 40,311288 40,311288 75,663729 58,523499 49,749371 49,749371 135,738719 112,583302 36,400549 36,400549 63,63961 40,620192 53,313902 40,620192 67,453687 50,497524 53,851648 50,497524 85,182157 66,226882 39,064049 39,064049 68,007352 45,552167 58,523499 45,552167 51,961524 29,154759 62,849025 29,154759 23,452078 0 90,27735 0 0 23,452078 112,472218 0 21,794494 11,180339 91,241437 11,180339 58,7367 36,742346 53,851648 112,472218 90,27735 0 0 18,708286 20 98,742088 18,708286
c1 c2 c3 Jarak Terpendek 71,7635 48,476798 50 48,476798 7,071067 17,320508 107,004672 7,071067 80,380345 57,367238 41,484937 41,484937 26,925824 11,180339 86,458082 11,180339 10 21,213203 107,004672 10 7,071067 25,495097 111,803398 7,071067 39,051248 20,615528 77,942286 20,615528 42,720018 26,925824 72,972597 26,925824
Setelah  mendapatkan  nilai  dari jarak terdekat  maka  tiap  clustring  dilakukan perbandingan  nilai  dimana  nilai  yang  paling terdekat  dari  pusat  data  clustring  akan memiliki  nilai  1  atau  di  simbolkan  dengan variabel  satu  yang  menandakan  bahwa  No.1 lebih  masuk  kedalam  clustring  1.  Dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3 Pengelompokan Clustering
No C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1 11 1 12 1 13 1 14 1 15 1 16 1 17 1 18 1 19 1 20 1 21 1 22 1 23 1 24 1 25 1 26 1 27 1 28 1 29 1 30 1 31 1 32 1

## 3.2 Diagram Konteks
Gambar 2 Diagram Konteks
Admin
merupakan pengelola utama sistem,sebelum admin masuk kedalam sistem, admin  terlebih  dahulu  harus  login. Admin bertugas  menginputkan  data  testing  dan  data kategori output dari admin adalah info jumlah data  Santri  PP  Manarulhuda.  pengasuh  juga harus  melakukan  login  terlebih  dahulu, pengasuh  bertugas  mencetak  laporan  dan output dari analisa yang dilakukan hasil rekap laporan data Santri PP Manarulhuda.

## 3.3 Dfd Level 1
Gambar 3 Dfd level 1 Terdapat  2  entitas  yaitu  admin  dan Pengasuh,  admin  malakukan  login  terlebih dahulu    sebelum masuk  kedalam  sistem dengan menginputkan username dan password  yang  telah  dimiliki,  .  pengasuh juga melakukan login terlebih dahulu dengan menginputkan  username  dan  password  yang telah dimiliki.
1. Terdapat  4  proses  yaitu  proses  login, proses  pengolahan  data master,  proses analisa dan proses laporan.
2. Terdapat  3  penyimpanan  database  yaitu database  data  testing,  database  data kategori dan database hasil .
3. Admin bertugas untuk menginputkan data testing  dan  data  kategori.  Setelah  itu disimpan  kedalam  database  testing  dan database kategori.
4. Pengasuh  bertugas  mencetak  laporan  dan menerima hasil rekap laporan

## 3.4 Entity Relatinship Diagram (ERD)
Gambar 4 Entity Relationship Diagram Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan  notasi  grafis  dalam  pemodelan data konseptual  yang  digunakan  untuk memodelkan  struktur  data  dan  hubungan antar data.

## 3.5 Halaman Login
Gambar 5 Halaman Login
Menu  login  dilakukan  oleh  admin  dan pengasuh  dengan  menginputkan  username dan  password  yang  telah  dimiliki.  Didalam menu  login terdapat  pilihan  yang  harus dipilih sebelum masuk sistem.

## 3.6 Halaman Home
Gambar 6 Halaman Home
Menu  home  adalah  menu  selanjutnya yang  tampil  setelah  admin  login  sistem. Menu  home  pada  sistem  ini  menampilkan judul  sistem  yang  dibuat,  logo  universitas, nama  mahasiswa,  nim  mahasiswa.  Di  dalam menu  home  terdapat  menu-menu  lainnya yang  terdiri  dari  menu home,  menu  data, menu analisa,  menu  laporan  dan  menu keluar.
3.7 Halaman Data Variabel
Gambar 7 Halaman Data Variabel
Menu  data  ini  terdapat  database  yang menyimpan  data  santri  yang  akan diolah. Didalam  database  ini  admin  dapat  mengoleh data dengan menginputkan nama santri, nilai santri  pada  kriteria  nahwu,  nilai  santri  pada kriteria  shorof  ,  nilai  santri  pada  kriteria akhlak  dan  menginputkan  foto  santri  yang dapat  diambil  pada  alamat  foto  santri  yang telah tersimpan. Data tersebut dapat disimpan,  diupdate,  dihapus  dan  dibatalkan. Database  kriteria  penilaian  diinputkan  pada jenis kriteria penilaian dan dipilih pada jenis penilaian  huruf  atau angka  lalu  data tersebut dapat  disimpan,  diupdate,  dihapus  dan dibatalkan.

## 3.8 Halaman Analisa
Gambar 8 Tampilan Halaman Analisa
Menu analisa berisi dari sekumpulan data yang  akan  diolah  dari  data  master  dimana data master tersebut diambil 3 pusat clutering dimana  data  tersbut  diambilkan  secara  acak menggunakan  sistem  pembangkit  bilangan acak. Setelah bilangan acak didapatkan maka dimasukkan kedalam rumus clustering, maka didapatkan  proses  pencarian  jarak  terdekat dimana jarak terdekat tersebut memiliki nilai 1  jarak  yang  paling  dekat  dan  nilai  0  untuk jarak selanjutnya.

## 3.9 Halaman Hasil Analisa
Gambar 9 hasil analisa
Menu hasil analisa merupakan kumpulan  data  hasil  clustering  dimana  data tersbut  didapatkan  dengan  mencari  data terdekat  dengan  pusat  clustering  dimana angka  1  merupakan jarak terdekat dari  pusat clustering  dan  jarak  0  adalah  jarak  terjauh dari pusat clustering.
3.10 Halaman  Rekap  Laporan  Hasil Analisa
Gambar 10 Rekap Laporan Hasil Analisa
Menu rekap laporan ini adalah menu rekap laporan hasil analisa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis,  perancangan  sistem  dan  pembuatan program  sampai  tahap  penyelesaian  aplikasi, maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan sebagai berikut:
 Telah  dibuat  aplikasi  data  mining untuk mengelompokan santri
berprestasi menggunakan  metode
K-Means  Clustering di Pondok Pesantren Manaarulhuda.
 Dengan  mengunakan  metode  K- Means  clustering  telah  berhasil dalam mengelompokan santri berprestasi di PP.Manaarulhuda.  Hasil perhitungan dengan Metode K- Means Custering dalam pengelompokan    santri  berprestasi pada PP.Manarulhuda dapat digunakan  pula  untuk  meningkatkan indeks prestasi pada semester berikutnya.
 Aplikasi dengan  metode Algoritma K-Means terbukti  mampu  mengolah data  masukan  berupa nilai  Nahwu,
Shorof,  Ahlak,  Hafalan,  Kehadiran dan  Khidmat menjadi  sebuah  proses penilaian santri yang  akan  dipilih sehingga proses Pengelompokan
santri berprestasi menjadi lebih cepat dan akurat.
2.Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  berikut  ini adalah  saran  yang  sebaiknya  dilakukan  guna pengembangan sistem ini menjadi lebih baik
 Adanya  pengembangan  sistem  ini menjadi  bentuk  website  maupun kedalam  bentuk  android.  Dengan berbasis  website,  maupun  android pengguna  jika  ingin  melakukan diagnosa  dapat  dilakukan  dimana saja dan kapan saja.  Adanya penggunaan beberapa metode untuk memberikan gambaran perbandingan  seberapa  baik K- Means Clustering dalam mengelompokkan santri berprestasi.
 Adanya fitur untuk menambah kriteria  baik  nilai  maupun  cluster, sehingga  memudahkan  pihak user untuk mengoprasikan aplikasi.
5.REFERENSI
Abdilah,  g.,  putra,  f.  A.,  &  renaldi,  f. (2016). Penerapan data mining pemakaian  air  pelanggan  untuk menentukan klasifikasi potensi pemakaian  air  pelanggan  baru  di pdam  tirta  raharja  menggunakan algoritma k-means. Sentika.
Asroni,  Ronald,  &  Adrian.  (2015). Penerapan  metode  k-means  untuk clustering  mahasiswa  berdasarkan nilai akademik dengan weka interface studi  kasus  pada  jurusan  teknik informatika  umm  magelang.  . Jurnal ilmiah semesta teknika, vol. 18, no. 1 76-82.
Herpendi.  (2016).  Aplikasi  Pengelolaan Nilai  Akademik  Mahasiswa  dan DPNA  (Daftar  Peserta  dan  Nilai Akhir). Jurnal  Sains  dan  Teknologi Volume  2,  Nomor  1,  ISSN:  2460- 173X.
Irowianto,  Adepviarna,  & Dewi.  (2012). Aplikasi Pengelolaan Data Pencatatan Transaksi Pengiriman Barang  pada  PT  Jantera  Multi Sarana. IJCCS ISSN: 1978-1520 .
Khairil,  & Sudarsono,  a.  (2011).  Sistem informasi  data  kredit  konsumen repeat  order  pada  pt  adira  quantum multifinance  bengkulu. Jurnal  media infotama vol. 7 no. 2 , 40.
Kotidjah, s. (2016). Perancangan database e-learning  manajemen  system  untuk pembelajaran pada sekolah menengah pertama. Jurnal string vol. 1 no. 1 issn: 2527 – 9661, 66.
Muzakir, A. (2014). Analisa Dan Pemanfaatan Algoritma KMeans Clustering  Pada  Data  Nilai  Siswa Sebagai Penentuan Penerima Beasiswa. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), Yogyakarta. Nuningsih, S. (2010). K-Means Clustering
(Studi  Kasus  Pada  Data  Pengujian
Kualitas Susu di Koperasi Peternakan BandungSelatan. Skripsi  FPMIPA UPI, Bandung.
Rasim, Setiawan, w., & Rahman, e. F. (2008).
Metodologi pembelajaran berbasis komputer  dalam  upaya  menciptakan kultur  pembelajaran  berbasis  teknologi informasi  dan  komunikasi  . Jurnal pendidikan  teknologi  informasi  dan komunikasi volume 1, nomor 2, issn:1979-9264.
Rohmawati,  N.  (2015).  Implementasi
Algoritma K-Means dalam Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa. Jurnal  Ilmiah  Teknologi
Informasi Terapan, Volume 1 no.1.
Wahid,  A.,  &  Rahardjo,  M.  D.  (1995). Pesantren  dengan  Subkultur  dan Pesantren  dan  Pembaharuan. Jakarta: LP3ES.
Wahyudi,  j.,  & Utami,  f.  H.  (2011). Sistem pakar diagnosa penyakit pada ayam dengan metode forward chaining. Jurnal  media  infotama  vol. 7 no. 2 issn 1858 - 2680.
Yunior,  R.  A.  (2002).  Dalam Hubungan dukungan sosial dengan penyesuaian din pada remaja diperumahan.
Fakultas Psikologi Universitas Yogyakarta. Tampubollon, k., Saragih, h., & Reza, b. (2013).  Implementasi  data  mining algoritma apriori pada sistem persediaan alat-alat kesehatan . Informasi dan teknologi ilmiah (inti) ,
volume 1 no 1.
Syah,  M.  (1995).  Dalam Psikologi Pendidikan,  Suatu  Pendekatan  Baru. Bandung: Remaja Rosdakarya.
Santoso,  &  Budi.  (2007). Data  Mining: Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu .
Ali, M. D., & Daud, H. (1995). Lembaga- Lembaga Islam Di Indonesia.
Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Daulay,  H.  P.  (2001). Historitas  Dan
Eksistesi  Pesantren  dan  Madrasah. Yogyakarta: Tiara Wacana .
Mark,  Young,  &  B,  W.  d.  (2000).  Dalam Peran psikologi di Indonesia. Yogyakarta: Yayasan Pembina Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.