Penggunaan Data Mining Untuk Pengelolaan
Penggunaan Data Mining Untuk Pengelolaan Data Dalam Bidang Pendidikan
Moch. Ali Rokhib
Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
Jalan Ngagel Jaya Tengah 73 - 77
Surabaya, Indonesia
rimba.77@gmail.com
Abstrack
Data pendidikan merupakan sebuah data yang komplek karena menyangkut setiap individu
yang pastinya sangat berbeda. Sehinggaa dari hal tersebut pengelolaan data dalam bidang
pendidikan menjadi sebuah point yang sangat menarik untuk di jadikan sebagai bentuk
penelitian yang menyangkut dalam bidang data mining. Dalam bidang pendidikan ini banyak
permasalahan yang dapat di jadikan topic penelitian seperti keberadaan peserta didik baik
itu untuk perbaikan kelulusan ataupun perbaikan studi.
Kata Kunci : Data Mining
1. Latar Belakang
terlah di lakukan baik itu peneliti dari luar
Dunia pendidikan memegang peran
negeri maupun peneliti‐peneliti yang
penting dalam membangun sumberdaya
berada di dalam negeri.
manusia. Data pendidikan merupakan
Seperti yang di lakukan oleh Brijesh
sebuah data yang komplek karena
Kumar Baradwak dan Saurabh Pal [1],
besarnya jumlah dari data individu yang
yang mana penelitiannya di pergunakan
di kelola pada setiap tingkatan satuan
untuk meneliti kualitas pendidikan pada
pendidikan. dalam setiap angkatan untuk
institusi pendidikan tinggi. Yang mana
satu unit data dalam setiap satuan
datamining di pergunakan untuk
pendidikan bisa dapat mencapai seribu
memprediksi kelulusan siswa dengan
data untuk pendaftar (pada tingkat SMK)
variable banyak pelatihan yang di ikuti,
belum lagi pada tingkatan yang lebih
bentuk pebelajaran di kelas secara
tinggi seperti universitas dll.
tradisionel, kecurangan dalam ujian dan
Permasalahan pendataan dalam
pendeteksian nilai yang kurang dari hasil
pendidikan yang dapat di analisa mulai
belajar siswa.
data peserta didik, data akademik pesera
Penelitian yang di lakukan oleh
didik, data mutu lulusan dll. Yang mana
Mohammed M. Abu Tair, Alaa M. El‐
data tersebut umumnya terkumpul dalam
Halees [2] yang berkonsentrasi pada
sebuah database yang setiap tahun dapat
membangun sebuah metode untuk di
bertambah dimulai dari sekolah itu
pergunakan mengambil pengetahuan dari
berdiri sampai di sekolah itu di data.
data dari domain pendidikan. Yang mana
Sehingga
dari
permasalahan‐
data yang akan di ambil tersebut berasal
permasalahan yang ada tersebut
dari tahun 1993 sampai dengan data
sangatlah menarik untuk di jadikan
tahun 2007. Dimana data tesebut akan di
sebuah topic penelitian.
pergunakan untuk Dimana data tersebut
di pergunakan untuk memperbaiki
2. Penelitian Yang Pernah Di Lakukan
kelulusan dari siswa.
Banyaknya penelitian yang di
Penelitian yang di lakukan oleh
lakukan dalam bidang pendidikan bukan
Anwar M. A. dan Naseer Ahmad [3].
saja untuk membangun mutu pendidikan
Dimana penelitian ini bertujuan untuk
tetapi juga di lakukan untuk memperbaiki
memberikan suatu analisa yang di
dan menganalisa system pendidikan yang
pergunakan
untuk
membantu
sedang berjalan. Dan penelitian tersebut
administrator pendidikan dan pembuat
1
keputusan pada sebuah pendidikan tinggi
untuk melakukan sebuah perbaikan dan
revisi dari metode pengkajian, restruktur
kurikulum dan pengurangan selisih
diantara dua metode pengkajian.
Penelitian yang di lakukan oleh Najib
Biyantoro Hadi [4]. Yang mana penelitian
ini di pergunakan untuk mengukur
tingkat kompetensi siswa dari sebuah
data yang di ambil dari data tahun
pertama masuk sampai dengan tahun
terakhir dengan di dasarkan pada mata
pelajaran Matematika, Bahasa Indoneia
dan Bahasa inggris.
Penelitian yang di lakukan oleh
Gunadi Widi Nurcahyo [5]. Dimana
penelitian
ini
bertujuan
untuk
menentukan cara promosi yang tepat dari
perguruan tinggi dengan variable asal
sekolah, daerah, jurusan dan waktu
sekolah. Dimana hasil akhir dari
penelitian ini di buat suatu software yang
di pergunakan untuk menganalisa
variable tersebut dengan algoritma
apriori.
Penelitian yang di lakukan oleh
Brijesh Kumar Baradwak dan Saurabh Pal
[6], penelitian di lakukan untuk
melakukan klasifikasi siswa antara yang
memiliki kemampuan tinggi dan tidak.
Disini data mining di fungsikan untuk
membentuk suatu database dari beberapa
nilai variabel yang hilang dengan
menggunakan metodologi eksperimental.
Penelitian yang di lakukan oleh Asep
Saefulloh dan Sugeng Santoso [7]. Dimana
pada penelitian ini data mining di
pegunakan untuk memprediksi jumlah
kelulusan mahasiswanya setiap tahun
angkatan sehingga dapat menjadi patokan
dalam penentuan penerimaan mahasiswa
baru pada tahun berikutnya.
Penelitian yang di lakukan oleh Atje
Setiawan Abdullah and Rudi Rosadi [8].
Dimana penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan dan menerapkan spasial
data mining melalui aplikasi Spatial
Autoregresive (SAR) dan Spatial
Autoregresive Expantion (E‐SAR) yang
meliputi analisa, desain dan ilplementasi
system.
Penelitian yang di lakukan oleh
Widodo [9]. Penelitan ini di lakukan
untuk membandingkan antara database,
data warehouse dan data mining. Dan
sebagai hasil akhir dari penetian ini
memberikan usulan model yang paling
memungkinkan dan realistis untuk di
terapkan pada institusi pendidikan dan di
jadikan patokan untuk pengambil
keputusan untuk menentukan mata
kuliah pilihan yang di buka dan di tutup
pada semester tertentu.
Penelitian yang di lakukan oleh Jonh
Fredrik Ulysses [10]. Penelitian ini
bertujuan untuk menggali informasi yang
bisa di pergunakan dari data sample
alumni mahasiswa yang di pergunakan
untuk memprediksi lama masa studi
mahasiswa berdasarkan jalur penerimaan
mahasiswa. Dimana hasil akhir dari
penelitian ini dapat di jadikan sebagai
dasar pengambil keputusan atau strategi
dari institusi pendidikan tersebut dalam
meningkatkan kualitas perguruan tinggi.
Penelitian yang di lakukan oleh
Cristobal Romero, Sebastian Ventura,
Pedro G. Espejo dan Cesar Hervas [11].
Dalam penelitian ini di pergunakan untuk
membandingka metode data mining yang
berbeda untuk mencari model klasifikasi
yang sesuai yang akan di pergunakan oleh
instruktur dalam mengambil suatu
kebijakan.
Penelitian yang di lakukan oleh
Abeer Badr El Din Ahmed dan Ibrahim
Sayed Elaraby [12]. Dalam penelitian ini
data mining di pergunakan untuk
melakukan klasifikasi dan di pergunakan
untuk melakukan prediksi nilai akhir
siswa denganmenggunakan metode
Decision Tree (ID3).
Penelitian yang di lakukan oleh
Umesh Kumar Pandey S. Pal [13]. Dalam
penelitian ini data mining di pergunakan
untuk menemukan atau mencari
informasi yang tersembunyi dari suatu
database yang besar. Dimana data
tersebut nantinya di pergunakan untuk
membantu lembanga pendidikan dalam
mengurangi resiko drop out dan
meningkatkan
kinerja
lembaga
pendidikan.
Pada penelitian yang di lakukan oleh
Vladimir Ivancevic, Milan Celokovic,
Slavica Aleksic dan Ivan Lukovic [14].
Dimana data mining di pergunakan untuk
mencari solusi yang tepat dan
2
mengusulkan tenang cara untuk
meningkatkan proses pendidikan dengan
beberapa variable seperti jenis tugas, nilai
akhir, kelompok siswa dan juga
menentukan tipikan siswa.
Penelitian yang dilakukan oleh
Richard A. Huebner [15]. Penelitian ini di
fokuskan untuk melakukan analisis data
pendidikan dengan mengembangkan
model yang di pergunakan untuk
meningkatkan pengalaman belajar dan
meningkatkan
efektifitas
system
manajemen lembaga pendidikan.
Penelitian yang di lakukan oleh
Agathe Merceron dan Kalina Yacef [16].
Pada penelitian ini data mining di
pergunakan
untuk
membantu
menemukan pengetahuan pedagogis yang
relevan yang terkandung dalam database
yang di peroleh sistem pendidikan dengan
menggunakan web‐based.
3. Kesimpulan
Dari beberapa penelitian yang telah
di sampaikan di atas dapat di tarik suatu
kesimpulan bahwa pendataan di dalam
lingkungan pendidikan memiliki lingkup
yang terlalu luas untuk dapat langsung di
baca. Agar data tersebut dapat di baca di
perlukan suatu proses untuk dapat
mempermudah pembacaannya. Dan salah
satu proses yang di sarankan adalah
dengan
menggunakan
algoritma‐
algoritma yang di pergunakan pada data
mining dengan cara data tersebut
dijadikan pengetahuan.
Daftar Pustaka
[1] Brijesh Kumar Baradwaj, Saurabh Pal,
“Mining Educational Data to Analyze
Students Performance”, (IJACSA)
International Journal of Advanced
Computer Science and Applications,
Vol.2, No.6, 2011
[2] Mohammad M. Abu Tair, Alla M. El‐
Halees, “Mining Educational Data to
Improve Students Performance : A
Case Study”, International Journal of
Information and Communication
Technology Research, Volume 2 No.2
February 2012.
[3] Anwar M. A, Naseer Ahmad,
“Knowledge Mining in Supervised
and Unsupervised Assesment Data of
Students Performance”, 2011 2nd
International
Conference
on
Networking
and
Information
Technology (IPCSIT) vol.17(2011)
@(2011) IACIST press, Singapore
[4] Najib Biyantoro Hadi, “Analisa
Kompetensi Siswa SMK N 7
Semarang Menggunakan Teknik Data
Mining Metode Neural Network”,
Dokumen Karya Ilmiah Tugas Akhir
Program Studi Teknik Informatika –
S1, Fakultas Ilmu Komputer,
Universitas
Dian
Nuswantoro
Semarang, 2013.
[5] Gunadi Widi Nurcahyo, “Penerapan
Data Mining dengan Algoritma
Apriori untuk Mendukung Strategi
Promosi Pendidikan”.
[6] Brijesh Kumar Baradwak, Saurabh
Pal, “Data Mining : A Prediction for
Performance Inprovement Using
Classification”, (IJCSIS) International
ournal of Computer Science and
Information Securiry, Vol.9, No.4,
April 2011.
[7] Asep Saefulloh, Sugeng Santoso,
“Penerapan Metode Klasifikasi Data
Mining Untuk Prediksi Kelulusan
Tepat Waktu”, Penelitian Dosen
Pemula, Sekolah Tinggi Manajemen
dan Ilmu Komputer Raharja, April
2013
[8] Atje Setiawan Abdullah, Rudi Rosadi
“Development of Application Spatial
Data
mining
Using
Spatial
Autoregressive (SAR and Expansion
SAR / E‐SAR) for Mapping a Quality
Education at East Java Province”
[9] Widodo, “Pengelolaan Data
Perkuliahan:
Database,
Data
Warehouse atau Data Mining”, e‐
Indonesia Initiative 2008 (eII2008),
Konferensi dan Temi Nasional
Teknologi Informasi dan Komunikasi
untuk Indonesia
[10] Jonh Fredrik Ulysses, “Data Mining
Classification Untuk Prediksi Lama
Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan
Jalur Penerimaan Dengan Metode
Naïve Bayes”, Magister Teknik
Informatika Universitas Adma Jaya
Yogjakarta.
[11] Cristobal Romero, Sebastian Ventura,
Pedro G. Espejo, Cesar Hervas, “Data
3
Mining Algoritms to Ckassify
Students”,
Computer
Science
Department, Cordoba University,
Spain.
[12] Abeer Badr El Din Ahmed, Ibrahim
Sayed Elaraby, “Data Mining: A
Prediction for Student’s Performance
Using Classification Method”, Word
Journal of Computer Application and
Technology 2(2):43‐47,2014.
[13] Umesh Kumar Pandey S. Pal, ” Data
Mining: A Prediction of Performer or
Underperformer Using Clasification”
, (IJCSIT) International Journal of
Computer Science and Information
Technologies, Vol.2(2), 2011, 686‐
690.
[14] Vladimir Ivancevic, Milan Celokovic,
Slavica Aleksic, Ivan Lukovic, “An
Application of Educational Data
Mining Techniques at Faculty of
Technical Sciences in Novi Sad”, ICIT
2011
The
5th
International
Conference
on
Information
Technology.
[15] Richard A. Huebner, “A Survey of
Educational Data Mining Research”,
Research in Higher Educational
Journal, Norwich University.
[16] Agathe Merceron, Kalina Yacef,
“Educational Data Mining: a Case
Study”, Pole Universitaire de Vinci,
France.
4
Moch. Ali Rokhib
Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
Jalan Ngagel Jaya Tengah 73 - 77
Surabaya, Indonesia
rimba.77@gmail.com
Abstrack
Data pendidikan merupakan sebuah data yang komplek karena menyangkut setiap individu
yang pastinya sangat berbeda. Sehinggaa dari hal tersebut pengelolaan data dalam bidang
pendidikan menjadi sebuah point yang sangat menarik untuk di jadikan sebagai bentuk
penelitian yang menyangkut dalam bidang data mining. Dalam bidang pendidikan ini banyak
permasalahan yang dapat di jadikan topic penelitian seperti keberadaan peserta didik baik
itu untuk perbaikan kelulusan ataupun perbaikan studi.
Kata Kunci : Data Mining
1. Latar Belakang
terlah di lakukan baik itu peneliti dari luar
Dunia pendidikan memegang peran
negeri maupun peneliti‐peneliti yang
penting dalam membangun sumberdaya
berada di dalam negeri.
manusia. Data pendidikan merupakan
Seperti yang di lakukan oleh Brijesh
sebuah data yang komplek karena
Kumar Baradwak dan Saurabh Pal [1],
besarnya jumlah dari data individu yang
yang mana penelitiannya di pergunakan
di kelola pada setiap tingkatan satuan
untuk meneliti kualitas pendidikan pada
pendidikan. dalam setiap angkatan untuk
institusi pendidikan tinggi. Yang mana
satu unit data dalam setiap satuan
datamining di pergunakan untuk
pendidikan bisa dapat mencapai seribu
memprediksi kelulusan siswa dengan
data untuk pendaftar (pada tingkat SMK)
variable banyak pelatihan yang di ikuti,
belum lagi pada tingkatan yang lebih
bentuk pebelajaran di kelas secara
tinggi seperti universitas dll.
tradisionel, kecurangan dalam ujian dan
Permasalahan pendataan dalam
pendeteksian nilai yang kurang dari hasil
pendidikan yang dapat di analisa mulai
belajar siswa.
data peserta didik, data akademik pesera
Penelitian yang di lakukan oleh
didik, data mutu lulusan dll. Yang mana
Mohammed M. Abu Tair, Alaa M. El‐
data tersebut umumnya terkumpul dalam
Halees [2] yang berkonsentrasi pada
sebuah database yang setiap tahun dapat
membangun sebuah metode untuk di
bertambah dimulai dari sekolah itu
pergunakan mengambil pengetahuan dari
berdiri sampai di sekolah itu di data.
data dari domain pendidikan. Yang mana
Sehingga
dari
permasalahan‐
data yang akan di ambil tersebut berasal
permasalahan yang ada tersebut
dari tahun 1993 sampai dengan data
sangatlah menarik untuk di jadikan
tahun 2007. Dimana data tesebut akan di
sebuah topic penelitian.
pergunakan untuk Dimana data tersebut
di pergunakan untuk memperbaiki
2. Penelitian Yang Pernah Di Lakukan
kelulusan dari siswa.
Banyaknya penelitian yang di
Penelitian yang di lakukan oleh
lakukan dalam bidang pendidikan bukan
Anwar M. A. dan Naseer Ahmad [3].
saja untuk membangun mutu pendidikan
Dimana penelitian ini bertujuan untuk
tetapi juga di lakukan untuk memperbaiki
memberikan suatu analisa yang di
dan menganalisa system pendidikan yang
pergunakan
untuk
membantu
sedang berjalan. Dan penelitian tersebut
administrator pendidikan dan pembuat
1
keputusan pada sebuah pendidikan tinggi
untuk melakukan sebuah perbaikan dan
revisi dari metode pengkajian, restruktur
kurikulum dan pengurangan selisih
diantara dua metode pengkajian.
Penelitian yang di lakukan oleh Najib
Biyantoro Hadi [4]. Yang mana penelitian
ini di pergunakan untuk mengukur
tingkat kompetensi siswa dari sebuah
data yang di ambil dari data tahun
pertama masuk sampai dengan tahun
terakhir dengan di dasarkan pada mata
pelajaran Matematika, Bahasa Indoneia
dan Bahasa inggris.
Penelitian yang di lakukan oleh
Gunadi Widi Nurcahyo [5]. Dimana
penelitian
ini
bertujuan
untuk
menentukan cara promosi yang tepat dari
perguruan tinggi dengan variable asal
sekolah, daerah, jurusan dan waktu
sekolah. Dimana hasil akhir dari
penelitian ini di buat suatu software yang
di pergunakan untuk menganalisa
variable tersebut dengan algoritma
apriori.
Penelitian yang di lakukan oleh
Brijesh Kumar Baradwak dan Saurabh Pal
[6], penelitian di lakukan untuk
melakukan klasifikasi siswa antara yang
memiliki kemampuan tinggi dan tidak.
Disini data mining di fungsikan untuk
membentuk suatu database dari beberapa
nilai variabel yang hilang dengan
menggunakan metodologi eksperimental.
Penelitian yang di lakukan oleh Asep
Saefulloh dan Sugeng Santoso [7]. Dimana
pada penelitian ini data mining di
pegunakan untuk memprediksi jumlah
kelulusan mahasiswanya setiap tahun
angkatan sehingga dapat menjadi patokan
dalam penentuan penerimaan mahasiswa
baru pada tahun berikutnya.
Penelitian yang di lakukan oleh Atje
Setiawan Abdullah and Rudi Rosadi [8].
Dimana penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan dan menerapkan spasial
data mining melalui aplikasi Spatial
Autoregresive (SAR) dan Spatial
Autoregresive Expantion (E‐SAR) yang
meliputi analisa, desain dan ilplementasi
system.
Penelitian yang di lakukan oleh
Widodo [9]. Penelitan ini di lakukan
untuk membandingkan antara database,
data warehouse dan data mining. Dan
sebagai hasil akhir dari penetian ini
memberikan usulan model yang paling
memungkinkan dan realistis untuk di
terapkan pada institusi pendidikan dan di
jadikan patokan untuk pengambil
keputusan untuk menentukan mata
kuliah pilihan yang di buka dan di tutup
pada semester tertentu.
Penelitian yang di lakukan oleh Jonh
Fredrik Ulysses [10]. Penelitian ini
bertujuan untuk menggali informasi yang
bisa di pergunakan dari data sample
alumni mahasiswa yang di pergunakan
untuk memprediksi lama masa studi
mahasiswa berdasarkan jalur penerimaan
mahasiswa. Dimana hasil akhir dari
penelitian ini dapat di jadikan sebagai
dasar pengambil keputusan atau strategi
dari institusi pendidikan tersebut dalam
meningkatkan kualitas perguruan tinggi.
Penelitian yang di lakukan oleh
Cristobal Romero, Sebastian Ventura,
Pedro G. Espejo dan Cesar Hervas [11].
Dalam penelitian ini di pergunakan untuk
membandingka metode data mining yang
berbeda untuk mencari model klasifikasi
yang sesuai yang akan di pergunakan oleh
instruktur dalam mengambil suatu
kebijakan.
Penelitian yang di lakukan oleh
Abeer Badr El Din Ahmed dan Ibrahim
Sayed Elaraby [12]. Dalam penelitian ini
data mining di pergunakan untuk
melakukan klasifikasi dan di pergunakan
untuk melakukan prediksi nilai akhir
siswa denganmenggunakan metode
Decision Tree (ID3).
Penelitian yang di lakukan oleh
Umesh Kumar Pandey S. Pal [13]. Dalam
penelitian ini data mining di pergunakan
untuk menemukan atau mencari
informasi yang tersembunyi dari suatu
database yang besar. Dimana data
tersebut nantinya di pergunakan untuk
membantu lembanga pendidikan dalam
mengurangi resiko drop out dan
meningkatkan
kinerja
lembaga
pendidikan.
Pada penelitian yang di lakukan oleh
Vladimir Ivancevic, Milan Celokovic,
Slavica Aleksic dan Ivan Lukovic [14].
Dimana data mining di pergunakan untuk
mencari solusi yang tepat dan
2
mengusulkan tenang cara untuk
meningkatkan proses pendidikan dengan
beberapa variable seperti jenis tugas, nilai
akhir, kelompok siswa dan juga
menentukan tipikan siswa.
Penelitian yang dilakukan oleh
Richard A. Huebner [15]. Penelitian ini di
fokuskan untuk melakukan analisis data
pendidikan dengan mengembangkan
model yang di pergunakan untuk
meningkatkan pengalaman belajar dan
meningkatkan
efektifitas
system
manajemen lembaga pendidikan.
Penelitian yang di lakukan oleh
Agathe Merceron dan Kalina Yacef [16].
Pada penelitian ini data mining di
pergunakan
untuk
membantu
menemukan pengetahuan pedagogis yang
relevan yang terkandung dalam database
yang di peroleh sistem pendidikan dengan
menggunakan web‐based.
3. Kesimpulan
Dari beberapa penelitian yang telah
di sampaikan di atas dapat di tarik suatu
kesimpulan bahwa pendataan di dalam
lingkungan pendidikan memiliki lingkup
yang terlalu luas untuk dapat langsung di
baca. Agar data tersebut dapat di baca di
perlukan suatu proses untuk dapat
mempermudah pembacaannya. Dan salah
satu proses yang di sarankan adalah
dengan
menggunakan
algoritma‐
algoritma yang di pergunakan pada data
mining dengan cara data tersebut
dijadikan pengetahuan.
Daftar Pustaka
[1] Brijesh Kumar Baradwaj, Saurabh Pal,
“Mining Educational Data to Analyze
Students Performance”, (IJACSA)
International Journal of Advanced
Computer Science and Applications,
Vol.2, No.6, 2011
[2] Mohammad M. Abu Tair, Alla M. El‐
Halees, “Mining Educational Data to
Improve Students Performance : A
Case Study”, International Journal of
Information and Communication
Technology Research, Volume 2 No.2
February 2012.
[3] Anwar M. A, Naseer Ahmad,
“Knowledge Mining in Supervised
and Unsupervised Assesment Data of
Students Performance”, 2011 2nd
International
Conference
on
Networking
and
Information
Technology (IPCSIT) vol.17(2011)
@(2011) IACIST press, Singapore
[4] Najib Biyantoro Hadi, “Analisa
Kompetensi Siswa SMK N 7
Semarang Menggunakan Teknik Data
Mining Metode Neural Network”,
Dokumen Karya Ilmiah Tugas Akhir
Program Studi Teknik Informatika –
S1, Fakultas Ilmu Komputer,
Universitas
Dian
Nuswantoro
Semarang, 2013.
[5] Gunadi Widi Nurcahyo, “Penerapan
Data Mining dengan Algoritma
Apriori untuk Mendukung Strategi
Promosi Pendidikan”.
[6] Brijesh Kumar Baradwak, Saurabh
Pal, “Data Mining : A Prediction for
Performance Inprovement Using
Classification”, (IJCSIS) International
ournal of Computer Science and
Information Securiry, Vol.9, No.4,
April 2011.
[7] Asep Saefulloh, Sugeng Santoso,
“Penerapan Metode Klasifikasi Data
Mining Untuk Prediksi Kelulusan
Tepat Waktu”, Penelitian Dosen
Pemula, Sekolah Tinggi Manajemen
dan Ilmu Komputer Raharja, April
2013
[8] Atje Setiawan Abdullah, Rudi Rosadi
“Development of Application Spatial
Data
mining
Using
Spatial
Autoregressive (SAR and Expansion
SAR / E‐SAR) for Mapping a Quality
Education at East Java Province”
[9] Widodo, “Pengelolaan Data
Perkuliahan:
Database,
Data
Warehouse atau Data Mining”, e‐
Indonesia Initiative 2008 (eII2008),
Konferensi dan Temi Nasional
Teknologi Informasi dan Komunikasi
untuk Indonesia
[10] Jonh Fredrik Ulysses, “Data Mining
Classification Untuk Prediksi Lama
Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan
Jalur Penerimaan Dengan Metode
Naïve Bayes”, Magister Teknik
Informatika Universitas Adma Jaya
Yogjakarta.
[11] Cristobal Romero, Sebastian Ventura,
Pedro G. Espejo, Cesar Hervas, “Data
3
Mining Algoritms to Ckassify
Students”,
Computer
Science
Department, Cordoba University,
Spain.
[12] Abeer Badr El Din Ahmed, Ibrahim
Sayed Elaraby, “Data Mining: A
Prediction for Student’s Performance
Using Classification Method”, Word
Journal of Computer Application and
Technology 2(2):43‐47,2014.
[13] Umesh Kumar Pandey S. Pal, ” Data
Mining: A Prediction of Performer or
Underperformer Using Clasification”
, (IJCSIT) International Journal of
Computer Science and Information
Technologies, Vol.2(2), 2011, 686‐
690.
[14] Vladimir Ivancevic, Milan Celokovic,
Slavica Aleksic, Ivan Lukovic, “An
Application of Educational Data
Mining Techniques at Faculty of
Technical Sciences in Novi Sad”, ICIT
2011
The
5th
International
Conference
on
Information
Technology.
[15] Richard A. Huebner, “A Survey of
Educational Data Mining Research”,
Research in Higher Educational
Journal, Norwich University.
[16] Agathe Merceron, Kalina Yacef,
“Educational Data Mining: a Case
Study”, Pole Universitaire de Vinci,
France.
4