## ANALISIS DATA PENDIDIKAN TINGGI MENGGUNAKAN PENDEKATAN DATA MINING
Gita Indah Marthasari 1)
1 ProdiTeknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246, Malang
E-mail : 1 gita@umm.ac.id

## ABSTRAK
Data  mining  untuk  pendidikan  menekankan  pada  pemanfaatan  metode  untuk  menemukan pengetahuan  dari  data  di  lingkungan  pendidikan.  Bidang  ini  menggunakan  mekanisme transformasi atau inovasi dari pendekatan yang diturunkan dari ilmu statistik, pembelajaran mesin, psikometrik,  dan  komputasi  ilmiah.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  analisis  terhadap  status keaktifan siswa menggunakan salah satu teknik data mining yaitu association rule mining (ARM). Teknik  ARM  bertujuan  menemukan  pola-pola  yang  merepresentasikan  informasi  bernilai  tinggi bagi  para  pengambil  keputusan  di  perguruan tinggi.  Salah satu algoritma  yang  umum  digunakan dalam  ARM  adalah  Apriori.  Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  mencari  aturan-aturan  asosiasi yang  menarik  dari  basis  data  dalam  rangka  mengekstraksi  pengetahuan  dari  data  profil  dan  data akademik siswa. Aturan-aturan yang ditemukan selanjutnya dianalisis sebagai bahan rekomendasi bagi para pengelola akademik untuk meningkatkan kualitas proses pengambilan keputusan. Selain itu,  hasil  analisis  dapat  menjadi  acuan  bagi  arah  kurikulum  yang  mampu  memperbaiki  kualitas pembelajaran  siswa.  Uji  coba  dilakukan  dengan  melakukan  pengaturan  terhadap  parameter  nilai minimal support dan minimal confidence . Berdasarkan hasil analisis diperoleh pengetahuan antara lain  adanya  hubungan  kuat  antara  asal  sekolah  mahasiswa  dan  pekerjaan  orang  tua  terhadap tingkat  keaktifan.  Selain  itu,  juga  diperoleh  pengetahuan  tentang  nilai  minimal  mahasiswa  tiap semesternya untuk tetap aktif di semester selanjutnya.
Kata  kunci  : Data  mining untuk  pendidikan, Association  Rule  Mining, Algoritma apriori,  Status keaktifan siswa.

## ABSTRACT
Educational  data  mining  (EDM)  concerns  with  developing  methods  for  discovering  knowledge from data that come from educational environments. EDM requires a transformation of existing or innovation  of  new  approaches  derived  from  statistics,  machine  learning,  psychometrics,  and scientific computing. In this paper, we propose an analysis of student activity status using one of data  mining  techniques  that  are  association  rule  mining  (ARM).ARM  technique  aims  at discovering  patterns  that  can  provide  valuable  information  for  the  decision  maker  in  higher education.Apriori algorithm is one of many methods in ARM.We have used Apriori algorithm for finding interesting association rules from the transformed database which can be useful to extract knowledge of students’ profile and academic evaluation. The identified rules are analyzed to offer a  helpful  and  constructive  recommendation  to  the  academic  planners  in  higher  institutions  to enhance  their  decision-making  process.We  analyze  the  data  by  setting  minimal  support  and minimal  confidence  value.  Based  on  the  experiment,  we  conclude  that  the  student  high  school location  and  parent’s  job  have  a  strong  correlation  with  student  activity.Moreover,  we  also acquired a knowledge about student minimal grade point average in a semester to remain active in the next semester.
Keywords: Educational data mining, Association rule mining, Apriori algorithm, Students activity status

## PENDAHULUAN
Perguruan tinggi merupakan salah satu elemen penting dalam komponen  pendidikan.  Sampai  dengan tahun  2016,  terdapat  lebih  dari  3500 perguruan  tinggi  aktif  di  Indonesia dengan  jumlah  mahasiswa  lebih  dari  4 juta  orang  (ristekdikti.go.id).  Semakin besarnya jumlah universitas menunjukkan peningkatan dalam
persaingan  jasa  pendidikan.  Hal  ini menuntut  para  pengelola  perguruan tinggi  untuk  makin  kompetitif  dan mampu  memberikan  pelayanan  dan pengelolaan  yang  profesional.  Analitis akademis merupakan bidang yang sedang berkembang  dalam  dunia  pendidikan tinggi. Bidang ini memanfaatkan penerapan data  mining dan business intelligence baik  untuk  kepentingan operasional  universitas  maupun  proses pembelajaran [1]. Proses analisis terhadap  data  akademik  dimungkinkan dengan meningkatnya volume data seiring  kemampuan  universitas  dalam menangkap dan menyimpan data. Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  data akan  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan  oleh  pengelola universitas,  memperbaiki  kinerja  siswa, menurunkan  tingkat  kegagalan  studi, mempelajari perilaku siswa, dan perbaikan proses pembelajaran.
Analitik  terhadap  data  akademik termasuk  salah  satu  topik  dalam  data mining  untuk  pendidikan.  Data  mining dalam  pendidikan  adalah  sebuah  bidang yang  memanfaatkan  informasi  statistik, algoritma  pembelajaran  mesin  dan data mining untuk  menemukan  pola  menarik dari  data[2]. Data  mining digunakan dalam proses analitik karena kemampuannya dalam mengekstrasi pengetahuan  dari  data.  Kemampuan data mining dibedakan  menjadi  dua  yaitu prediktif  dan  deskriptif  [3].  Prediktif adalah kemampuan
untuk memperkirakan  nilai  luaran  berdasarkan nilai masukan tertentu dalam situasi acak, sedangkan  deskriptif  adalah  kemampuan mengekstrak  pola  dan  menemukan  tren dari  data. Data  mining dianggap  sebagai
teknologi  yang  paling  sesuai  untuk memberikan  tambahan  wawasan  kepada para  pengajar,  siswa,  alumni,  pengelola, dan  staf  akademik  lainnya  dan  mampu membantu  dalam  menjadi  alat  bantu otomatis pada proses pengambilan keputusan.  Penggunaan data  mining dalam pendidikan ditentukan oleh lingkup persoalan  dan  hasil analisis yang ingin  diperoleh,  antara  lain:  untuk mempelajari perilaku siswa [2], penyusunan kurikulum pembelajaran pada  pendidikan  tinggi  [4],  menemukan cara untuk meningkatkan retensi siswa[5],  dan  menganalisa  hasil  evaluasi siswa  dalam  sistem  e-learning  berbasis web [6]. Namun, belum banyak penelitian  yang  menerapkan data  mining
dalam  rangka  mempelajari  faktor-faktor yang  mempengaruhi  status  keaktifan siswa.
Teknik  data  mining  telah  banyak diterapkan pada bidang akademik. Dalam penelitiannya,  Ahmed  [8]  menggunakan teknik  penggalian  aturan  asosiasi  untuk menganalisis  variabel-variabel  dari  data akademik  dan  pribadi  dari  mahasiswa yang  telah  lulus  dari  jurusan  Computer Science  and  Engineering.  Adapun  proses yang dilakukan adalah  merubah data dari basis  data  relasional  ke  dalam  format yang  siap  dianalisis.  Beberapa  aturan menarik berhasil diidentifikasi antara lain pengetahuan  tentang  pengaruh  data-data pribadi mahasiswa seperti gender, tempat tinggal,  dan  lain-lain,  pengetahuan  yang berkaitan dengan hasil belajar mahasiswa,  serta  faktor-faktor  yang mempengaruhi keaktifan mahasiswa. El-Haales [9] menggunakan beberapa  metode  data  mining  untuk menganalisis  data  antara  lain  association rule  mining,  decision  tree,  algoritma clustering
Expecation-Maximization (EM),  dan  analisis  outlier.  Data  yang dianalisis  adalah  data akademik  dan  data dari sistem e-learning. Teknik association rule digunakan untuk menemukan faktor- faktor  yang  mempengaruhi  nilai  akhir mahasiswa.  Decision  tree  digunakan untuk  membentuk  aturan  logika  yang dapat  mengklasifikasikan  nilai  akhir mahasiswa.  Sedangkan  algoritma  EM
digunakan  dalam  proses  klasterisasi mahasiswa berdasarkan beberapa variabel. Manvar  [10]  menerapkan  teknik data  mining  untuk  mempelajari  profil siswa.  Algoritma  yang  digunakan  adalah k-Means  dan  Apriori.  Algoritma  Apriori digunakan  untuk  memperkirakan  hasil ujian akhir. Algoritma k-means digunakan  untuk  membagi  siswa  ke dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan hasil ujian akhirnya. Teknik data mining juga diterapkan  oleh  Acharya  [11]  dalam proses penempatan siswa. Analisis penempatan  siswa  menggunakan  metode association  rule  mining (ARM)  terhadap data  akademik  siswa.  Beberapa  proses diterapkan sebelum analisis dengan ARM dilakukan yaitu pemfilteran, homogenisasi, generalisasi, dan integrasi. Algoritma  Apriori  digunakan  dalam proses analisis untuk menemukan aturan- aturan  yang  menarik.  Aturan  menarik ditemukan  dengan  mengubah  parameter nilai support dan confidence .
Metode  ARM  juga  diterapkan untuk  menganalisis  kinerja  siswa  oleh
Kumar [6]. Analisis diterapkan pada data hasil  evaluasi  siswa  pada  perkuliahan. Tujuannya adalah
membandingkan kinerja  siswa  di  level  graduate  dan  post graduate  untuk  perkuliahan  yang  sama.
Proses-proses  yang  dilakukan  sebelum analisis  dengan  ARM  (pre-processing) yaitu pembersihan dan transformasi data. Berdasarkan  pengujian,  akurasi  hasil analisis meningkat setelah dilakukan pre- processing data.
Penelitian  ini  menggunakan  data akademik  mahasiswa Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang meliputi  data  pribadi  dan  data  hasil evaluasi  selama  4  semester.  Data  yang diambil  adalah  periode  2012  hingga 2015. Artikel ini menunjukkan bagaimana proses pengambilan data, pra- pemrosesan data, analisis dan pengetahuan  yang  dapat  diambil  dari hasil  analisis.  Metode association  rule mining digunakan  untuk  menganalisis data.  Aplikasi  WEKA  sebagai  alat  untuk pengolahan data[7].

## METODE
Data diperoleh dari Biro Administrasi Akademik Universitas Muhammadiyah  Malang  meliputi  data pribadi dan akademik mahasiswa Jurusan
Teknik  Informatika  sebanyak  538  data. Adapun  deskripsi  data  ditunjukkan  pada Tabel  1,  sedangkan  penjelasan  tiap variabel  data  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pra-proses ( pre-processing ) terhadap data yang  diperoleh.  Pra-proses  bertujuan mempersiapkan  data  untuk  dianalisis guna  menghasilkan  pengetahuan  yang diharapkan.  Pada  penelitian  ini,  pra- proses  yang  dilakukan  melalui  langkah pembersihan  data  untuk  menghapus tuple-tuple  yang  tidak  relevan  dan transformasi  data  untuk  menyesuaikan format  data  yang  diperoleh  dengan format data untuk analisis.

## Tabel 1 Deskripsi data
Jenis Data Item Data Data pribadi jenis kelamin, usia saat mendaftar, kota asal, status domisili, agama, marital, asal sekolah, status kerja, asal biaya, pekerjaan orang tua Data akademik IP semester, jumlah SKS per semester, status keaktifan Tabel 2 Deskripsi tiap variabel pada data Atribut Jenis Keterangan Jenis kelamin Diskrit Jenis kelamin mahasiswa Usia mendaftar Numerik Usia mahasiswa saat masuk universitas Kota asal Diskrit Kota tempat tinggal sebelum kuliah Agama Diskrit Agama mahasiswa Status marital Diskrit Status perkawinan mahasiswa saat mendaftar kuliah Asal sekolah Diskrit Jenis SMU/sederajat Status pekerjaan Diskrit Status  pekerjaan mahasiswa saat mendaftar kuliah Asal biaya Diskrit Menunjukkan asal biaya kuliah mahasiswa
Pekerjaan orang tua Diskrit Pekerjaan orang tua IP semester Numerik Nilai indeks prestasi  semester 1  sampai  dengan 4 SKS per semester Numerik Jumlah  SKS  yang diambil pada semester 1 sampai dengan 4 Status akademik Diskrit Status  akademik mahasiswa  pada semester genap 2015/2016
Transformasi  data  antara  lain bertujuan  untuk  mengubah  beberapa variabel  yang  nilainya  numerik  menjadi nilai  diskrit.  Teknik  yang  digunakan adalah teknik equal width yaitu mengelompokkan  data  dalam  rentang dengan  lebar  seragam.  Variabel-variabel yang  diubah  menjadi  diskrit  dan  aturan perubahannya ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Penjelasan transformasi variabel
Variabel Aturan Transformasi Usia mendaftar Sesuai : 17 sampai dengan 21 tahun Kurang  sesuai  :  <17  dan  >21 tahun IP semester Sangat  Rendah  :  0.0  sampai 1.0 Rendah : 1.1 sampai 2.0 Cukup : 2.1 sampai 3.0 Baik : 3.1 sampai 4.0 SKS  per semester Banyak : >18 Sedikit : <=18 Langkah berikutnya adalah mengesktrak aturan asosiasi menggunakan  metode Association  Rule Mining (ARM). ARM merupakan sebuah metode  untuk  menemukan  aturan-aturan asosiasi  yang  memenuhi  nilai  minimal support dan  minimal confidence [12]. Mekanisme  ARM  terbagi  menjadi  dua  : (1)  menemukan  himpunan  item  yang kemunculannya  memenuhi  nilai  support tertentu  dimana  himpunan  item  ini selanjutnya disebut sebagai frequent item set, dan (2) membangkitkan aturan-aturan asosiasi  dari  seluruh  himpunan  frequent item set yang  memenuhi nilai confidence tertentu.  Algoritma  yang  paling  populer digunakan adalah Apriori.
Apriori  adalah  algoritma  yang diusulkan oleh R. Agarwal dan R. Srikant pada  tahun  1994  [6].  Penamaan  ini berkaitan  dengan  cara  kerja  dari  Apriori yang  sesuai  dengan  namanya,  ‘prior’ yang  artinya  ‘awal’,  memanfaatkan pengetahuan awal dari himpunan frequent  item.  Berikut  adalah  langkah- langkah  Apriori,  yaitu  :  Jika C k adalah himpunan  kandidat item berukuran k dan L k adalah  himpunan  frequent  item berukuran k ,  maka  proses  iterasi  yang berlangsung adalah :  Cari frequent set L k-1  Langkah penggabungan : C k dibangkitkan  dengan  menggabungkan
L k-1 dengan dirinya sendiri ( L k-1 x L k-1 )  Langkah pemangkasan (properti Apriori)  :  setiap  himpunan  item berukuran  ( k -1)  yang  kemunculannya tidak  sering  tidak  dapat  menjadi himpunan  bagian  dari  himpunan  item berukuran k yang  kemunculannya sering, maka harus dihapus
 Frequent set L k telah dihasilkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis menggunakan Algoritma
Apriori dilakukan melalui aplikasi WEKA.  Sebelum  diolah,  data  yang  telah mengalami  pra-proses  diubah  ke  dalam format  atribut-relasi.  Proses  uji  coba dilakukan dengan mengatur nilai minimal support dan nilai minimal confidence.
Uji  Coba  dengan  Pengaturan  Nilai Minimal  Support  dan  Nilai  Minimal
Confidence Tujuan pengujian adalah menganalisis aturan-aturan yang dihasilkan  untuk  nilai  support  dan confidence tertentu. Variabel yang dianalisis  adalah  jenis  kelamin,  asal sekolah,  kota  asal,  pekerjaan  orang  tua, IP1,  IP2,  IP3,  IP4,  SKS1,  SKS2,  SKS3, SKS4,  dan  status  akademik.  Nilai confidence  yang  digunakan  =  0.9.  Salah satu kriteria aturan disebut penting adalah jika memiliki nilai support dan confidence tinggi. Berdasarkan pengujian,  nilai  tertinggi  yang  dapat diberikan  pada  variabel  support  adalah 0.6  dan  nilai  confidence  tertinggi  adalah
0.9 Aturan yang dihasilkan menggunakan kedua  nilai  variabel  ditunjukkan  pada Tabel  4.  Meski  demikian,  dari  ke-8 aturan yang diperoleh, tidak ada pengetahuan  yang  dianggap  menarik  dan penting.  Variabel  SKS1  dan  SKS2 dianggap  tidak  berpengaruh  penting karena  nilainya  sama  untuk  sebagian besar mahasiswa.
Tabel 4 Uji Coba Nilai Minimal Support dan Minimal Confidence No Aturan 1 SKS2=BESAR 447 ==> SKS1=BESAR 447    conf:(1) 2 SKS2=BESAR Status Akademik=A 393 ==> SKS1=BESAR 393    conf:(1) 3 Jenis =Laki-laki SKS2=BESAR 359 ==> SKS1=BESAR 359 conf:(1) 4 SKS1=BESAR Status Akademik=A 400 ==> SKS2=BESAR 393    conf:(0.98) 5 Status Akademik=A 409 ==> SKS1=BESAR 400    conf:(0.98) 6 Jenis =Laki-laki 428 ==> SKS1=BESAR 416    conf:(0.97) 7 Status Akademik=A 409 ==> SKS2=BESAR 393    conf:(0.96) 8 Status Akademik=A 409 ==> SKS1=BESAR SKS2=BESAR 393
conf:(0.96)
Analisis  variabel  Status  Akademik terhadap Jenis Kelamin
Di  Jurusan  Teknik  Informatika, hampir  80%  mahasiswa  adalah  laki-laki. Hal  ini  menunjukkan  masih  adanya paradigma  bahwa  jurusan  teknik  lebih sesuai  untuk  laki-laki.  Analisis  bertujuan untuk  mengetahui  hubungan  antara  jenis kelamin  terhadap  status  akademik.  Nilai minimum support yang digunakan adalah 0.1.  Dari  hasil  uji  coba,  diperoleh  aturan seperti  pada  Tabel  5.  Aturan-aturan  pada tabel tersebut menunjukkan bahwa mahasiswa  laki-laki  lebih  berpotensi untuk  non-aktif  dibandingkan  mahasiswa perempuan  yang  dinyatakan  dengan  nilai confidence yang  tinggi.  Sedangkan  pada aturan yang lain tampak bahwa mahasiswa  perempuan  memiliki  potensi yang tinggi untuk aktif. Tabel 5 Hasil analisis terhadap variabel Jenis Kelamin Aturan Confidence Status  Akademik=N    ==> Jenis =Laki-laki 0.83 Jenis  =Perempuan    ==> Status Akademik=A 0.8 Status  Akademik=A    ==> Jenis =Laki-laki 0.79 Jenis  =Laki-laki    ==> Status Akademik=A 0.75 Jenis  =Laki-laki    ==> Status Akademik=N 0.25 Status  Akademik=A    ==> Jenis =Perempuan 0.21 Analisis  variabel  Status  Akademik terhadap variabel Usia Masuk Tujuan analisis adalah mengetahui pengaruh usia masuk terhadap  status  akademik.  Nilai  minimal support yang  digunakan  adalah  0.1. Aturan yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 6. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  usia  masuk  tidak berpengaruh  terhadap  status  keaktifan mahasiswa  yang  ditunjukkan  dengan nilai confidence yang  cukup  tinggi  pada aturan 1 dan 2.
Tabel 6 Hasil analisis terhadap Usia Masuk Aturan Confidence Status  Akademik=A    ==> Usia mendaftar=SESUAI 0.96 Status  Akademik=N    ==> Usia mendaftar=SESUAI 0.94 Usia  mendaftar=SESUAI ==> Status Akademik=A 0.77 Usia  mendaftar=SESUAI ==> Status Akademik=N 0.23 Status  Akademik=A    ==> Jenis =Perempuan 0.21 Analisis  variabel  Status  Akademik terhadap Asal Sekolah Variabel Asal Sekolah
menunjukkan  jenis  sekolah  setara  SMA.
Penyebaran  data  untuk  tiap  jenis  sekolah yaitu asal SMA sebanyak 315 orang, MA sebanyak  45  orang,  SMK  173  orang, Pondok Pesantren sebanyak 1 orang, dan Kejar  Paket  sebanyak  1  orang.  Hasil analisis  ditunjukkan  dalam  Tabel  7. Berdasarkan  pengujian,  mahasiswa  yang
berasal  dari  SMK  cenderung  untuk berstatus  aktif  di  semester  ke-5  yang ditunjukkan  dengan confidence sebesar 0.82. Potensi mahasiswa non-aktif cenderung  dimiliki  oleh  mahasiswa  yang berasal dari SMA dengan nilai
confidence sebesar 0.63. Tabel 7 Hasil analisis terhadap variabel Asal Sekolah Aturan Confidence Asal  Sekolah=SMK    ==> Status Akademik=A 0.82 Asal  Sekolah=SMA    ==> Status Akademik=A 0.75 Status  Akademik=N    ==> Asal Sekolah=SMA 0.63 Status  Akademik=A    ==> Asal Sekolah=SMA 0.57 Status  Akademik=A    ==> Asal Sekolah=SMK 0.34 Asal  Sekolah=SMA    ==> Status Akademik=N 0.25
Analisis  variabel  Status  Akademik terhadap Pekerjaan Ortu
Berdasarkan data yang diperoleh, terdapat  beberapa  jenis  pekerjaan  orang tua  mahasiswa  yaitu  PNS  (161  orang), Pensiunan  PNS  (17  orang),  Pensiunan TNI/POLRI  (7  orang),  wiraswasta  (155 orang),  pegawai  swasta  (97  orang), TNI/POLRI  (14  orang),  guru  (45  orang), petani  (39  orang),  dan  tidak  bekerja  (1 orang).  Hasil  analisis  dapat  dilihat  pada Tabel  8.  Dari  hasil  tersebut,  mahasiswa yang  berstatus  aktif  memiliki  hubungan dengan  orang  tua  yang  bekerja  sebagai pegawai  swasta  (dengan confidence 0.79), PNS (dengan confidence 0.76), dan wiraswasta (dengan confidence 0.75).
Tabel 8 Hasil analisis terhadap variabel Pekerjaan Ortu Aturan Confidence Pekerjaan  Ortu=Pegawai Swasta ==> Status Akademik=A 0.79 Pekerjaan  Ortu=Pegawai Negeri  Sipil  ==>  Status Akademik=A 0.76 Pekerjaan Ortu=Wiraswasta    ==> Status Akademik=A 0.75
Analisis  variabel  Status  Akademik terhadap variabel Indeks Prestasi
Penyebaran  nilai  Indeks  Prestasi (IP)  semester  1  sampai  dengan  4  dapat dilihat  pada  Tabel  9.  Adapun  hasil analisis IP per semester terhadap variabel Status Akademik dapat dilihat pada Tabel 10  sampai  dengan  Tabel  12.  Pada  Tabel 10, terdapat aturan yang menghubungkan antara  IP  semester  1  dengan  kategori Sangat  Kurang  terhadap  status  non-aktif dengan    nilai  confidence  0.95.  Adapun pada  hasil  analisis  terhadap  nilai  IP semester  2  sampai  dengan  4  tidak berhasil menemukan aturan yang mengandung status non-aktif. Tabel 9 Penyebaran nilai IP semester 1 sampai dengan 4 Kategori IP1 IP2 IP3 IP4 Sangat Kurang (SK) 78 33 33 50 Kurang (K) 33 33 52 28 Cukup (C) 139 132 110 82 Baik (B) 280 261 245 262 Tabel 10 Hasil analisis terhadap variabel Indeks Prestasi 1 Aturan Confidence IP1=B ==> Status Akademik=A 0.95 IP1=SK ==> Status Akademik=N 0.95 IP1=C ==> Status Akademik=A 0.86 Tabel 11 Hasil analisis terhadap variabel Indeks Prestasi 2 Aturan Confidence IP2=B ==> Status Akademik=A 0.98 IP2=C ==> Status Akademik=A 0.86 Tabel 12 Hasil analisis terhadap variabel Indeks Prestasi 2 Aturan Confidence IP3=B ==> Status Akademik=A 0.98 IP3=C ==> Status Akademik=A 0.96
Tabel 13 Hasil analisis terhadap variabel Indeks Prestasi 3 Aturan Confidence IP4=C ==> Status Akademik=A 1 IP4=B ==> Status Akademik=A 0.99

## SIMPULAN
Data  mining telah  digunakan banyak  digunakan  pada  analisis  data pendidikan  tinggi.  Penelitian  ini  telah menerapkan  teknik  Association  Rule Mining (ARM) untuk menemukan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  status aktif  mahasiswa.  Analisis  dilakukan terhadap  data  pribadi  dan  akademik mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Dari analisis diperoleh pengetahuan antara lain adanya hubungan  kuat  antara  asal  sekolah mahasiswa  dan  pekerjaan  orang  tua terhadap  tingkat  keaktifan.  Selain  itu,
juga  diperoleh  pengetahuan  tentang  nilai minimal  mahasiswa  tiap  semesternya untuk tetap aktif  di semester selanjutnya.
Hasil analisis diharapkan dapat memberikan  dasar  bagi  pihak  pengelola dalam  merumuskan  kebijakan  dan  arah pendidikan. Untuk selanjutnya, penelitian dapat dikembangkan dengan menganalisis  data dari jurusan lain untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  kesamaan pola dan juga dapat dikembangkan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi rendahnya indeks prestasi mahasiswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada Universitas Muhammadiyah Malang  yang  telah  mendanai  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Baepler  and  C.  J.  Murdoch,
“Academic  Analytics  and  Data Mining  in  Higher  Education,” Int. J. Scholarsh. Teach. Learn. , vol. 4,
no. 2, pp. 1–9, 2010.
[2] G.  Elakia,  N.  J.  Aarthi,  Elakia, Gayathri,  Aarthi,  and  Naren  J, “Application  of  Data  Mining  in Educational Database for Predicting  Behavioural  Patterns  of the  Students,” Elakia  al,/(IJCSIT) Int.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Technol. , vol. 5, no. 3, pp. 4649–4652, 2014. [3] D.  A.  Alhammadi  and  M.  S. Aksoy, “Data Mining in Education- An Experimental Study,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol. 62, no. 15, pp. 31–34, 2013.
[4] K.  Chandra,  E.,  Nandhini  and  E. Chandra, “Knowledge mining from  student  data,” Eur.  J.  Sci.
Res. ,  vol.  47,  no.  1,  pp.  156–163, 2010.
[5] E.  J.  M.  Lauría,  J.  D.  Baron,  M. Devireddy,  V.  Sundararaju,  and  S. M. Jayaprakash, “Mining
academic  data  to  improve  college student  retention :  An  open  source perspective,” Proc.  2nd  Int.  Conf. Learn. Anal. Knowl. - LAK ’12 , no.
May, pp. 139–142, 2012.
[6] V. Kumar and A. Chadha, “Mining association rules in student’s assessment  data,” Int.  J.  Comput. Sci.  Issues ,  vol.  9,  no.  5,  pp.  211– 216, 2012. [7] S. S. Aksenova, “Machine Learning  with  WEKA,”  pp.  2–4, 2004. [8] S.  Ahmed,  R.  Paul,  A.  Sayed,  and L.  Hoque,  “Knowledge  Discovery from Academic Data using Association  Rule  Mining,”  no. December, pp. 22–23, 2014. [9] A.  El-Halees,  “Mining  Students Data To Analyze Learning Behavior : a Case Study Educational  Systems,” Work ,  no. February, 2008. [10]  M. Manvar and M. Rao, “Predicting  students  performance in  higher  education:  A  Data
Mining  Approach,” Ijser.Org ,  vol.
5, no. 2, pp. 1024–1027, 2014.
[11]  S.  Acharya  and  N.  Madhu, “Discovery  of  students  ’  academic patterns using data mining techniques,” Int.  J.  Comput.  Sci.
Eng. , vol. 4, no. 6, pp. 1054–1062, 2012. [12]  S.
Kotsiantis
and D. Kanellopoulos,  “Association  Rules Mining:  A  Recent  Overview,”
GESTS  Int.  Trans.  Comput.  Sci. Eng. ,  vol.  32,  no.  1,  pp.  71–82, 2006.