Judul: Predicting Academic Performance of Students for Graduating with Cum Laude Honors using Machine Learning Approach
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada prediksi kelulusan mahasiswa dengan predikat cum laude melalui teknik data mining. Data mining menghasilkan pola dari data dalam skala besar, dan memiliki peran penting dalam penelitian ini. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan model prediktif yang akurat untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi kelulusan cum laude selama kegiatan akademik mahasiswa. Penelitian ini dilakukan dalam bidang ilmu komputer, dengan menggunakan algoritme yang paling akurat untuk klasifikasi data, sehingga memastikan kinerja optimal dan prediksi dengan akurasi tinggi dalam konteks penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi kelulusan cum laude dengan akurasi tinggi, memberikan kesempatan bagi universitas untuk meningkatkan kualitas lulusan secara keseluruhan dan mengatasi penurunan standar kelulusan yang mungkin terjadi. Penelitian ini menekankan pentingnya data mining dalam memprediksi kinerja akademik dan memberikan pendekatan praktis bagi universitas untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan teknik data mining, khususnya dalam ilmu komputer, institusi dapat mengantisipasi dan mendukung mahasiswa dalam mencapai predikat cum laude, sehingga meningkatkan kualitas lulusan secara keseluruhan. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis bagi universitas dalam bidang ilmu komputer, dengan mengoptimalkan sumber daya dan mendorong keberhasilan mahasiswa untuk mencapai hasil tertinggi dalam pendidikan., This study focuses on predicting graduation with cum laude honors through data mining techniques. Data mining extracts patterns from large-scale data, playing a vital role in this research. The main objective is to develop a robust predictive model that effectively identifies the key factors influencing cum laude graduation during a student's academic journey. Specifically conducted in the field of computer science, the study utilizes the most accurate algorithm for data classification, ensuring optimal performance and reliable predictions in this context. The findings of this research demonstrate the model's efficacy in accurately predicting cum laude graduation, offering universities the opportunity to enhance the overall quality of their graduates and proactively address any potential decline in graduation standards. This research emphasizes the importance of data mining in predicting academic performance and offers a practical approach for universities to improve decision-making processes. Leveraging data mining techniques, particularly in computer science, institutions can anticipate and support students in achieving cum laude honors, elevating overall graduate quality. The results have practical implications for computer science universities, optimizing resources and promoting student success for excellence in education.
Keyword: cum laude, machine learning, graduation, predictive model

Judul: Prediksi Status Keaktifan Studi Mahasiswa dengan Algoritme C5.0 dan K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data mining methods are required to explore pyramid of data such that strategic information is uncovered. In this thesis, data mining techniques are used to find student characteristics whom is active or inactive academically. Further, these characteristics can be employed to classify students based on their academic status one semester in advance. This research made use an open source data mining application software named WEKA Classifier. The experimental results showed that C5.0 Algorithm is better than KNN and Grade Point Average (GPA) contributes significantly in determining next coming semester student status.
Keyword: 

Judul: Koksidiosis pada Sapi Disebabkan Eimeria Zuernii (Rivolta,1887)
Abstrak: Koksidia merupakan parasit intraseluler yang menyerang traktus digestiyus terutama bagian USUS. Penyebab penyakit ini adalah dari genus Eimeria. Koksidia yang paling patogen terhadap ternak sapi adalah Eimeria Ziuernii (Rivolta, 1887 dalam Todd dan Ernst, 1977). Siklus hidup Eimeria zuernii terdiri dari fase eksogen yang disebut juga dengan tahap sporogoni dan fase endogen yang terdiri dari tahap skizogoni dan tahap gametogoni (Soulsby, 1982).
Keyword: