Implementasi Data Mining Untuk Menganalisis Kategori Kompetisi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori

Nurdin Nurdin, Cindy Cika Pradita, Fadlisyah Fadlisyah

Abstract


Saat ini kompetisi IT merupakan salah satu kegiatan yang paling banyak diminati oleh mahasiswa. Kategori kompetisi yang diadakan cukup banyak, yang membuat para mahasiswa dapat memilih kategori kompetisi yang sesuai dengan kemampuannya. Prodi Teknik informatika Universitas Malikusaleh merupakan salah satu jurusan dibidang IT yang setiap tahunnya mengadakan kegiatan kompetisi IT.  Namun, kategori kompetisi yang cukup banyak ini tidak mungkin semua dapat didadakan di kampus, ditambah lagi keterbatasan kemampuan yang dimiliki mahasiswanya. Dengan memanfaatkan data quisioner mahasiswa yang pernah mengikuti kompetisi, dapat dilakukan analisa untuk menemukan kombinasi hubungan antara kategori kompetisi dengan keahlian, matakuliah, dan nilai matakuliah sehingga dapat menghasilkan informasi tentang kategori kompetisi yang sesuai dengan kemampuan yang dimiliki mahasiswa yang nantinya dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk menentukan kategori kompetisi yang akan diadakan. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mewujudkannya adalah data mining. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori yang merupakan jenis aturan asosiasi pada data mining yang digunakan untuk menentukan pola kombinasi antar itemset. Pada penelitian ini informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari masing-masing kategori kompetisi. Dari 100 data mahasiswa yang digunakan, dimana nilai thershold ditentukan 3, didapat  pola rule tertinggi yaitu “Jika mahasiswa menyukai Komputasi Cerdas dan Multimedia maka akan mengikuti kategori kompetisi Game Dev” dengan nilai support 13%dan nilai confidence tertinggi yaitu 61%.


Full Text:

PDF

References


Deaux, K., Dane, F.C., & Wrightsman, L.S. (1993). Social Psychology in the 90’s. (6th ed.). California : Cole.

Hutapea, J. Y. (2019). Prediksi Permintaan Mata Kuliah pada Semester Padat Dengan Menggunakan Teknik Association Rule Dengan Algoritma Apriori pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Advent Indonesia. Jurnal TeIKa, 9(1), 99–111.

Lingga, D. (2016). Penerapan algoritma apriori dalam memprediksi persediaan buku pada perpustakaan sma dwi tunggal tanjung morawa. Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah, 4(1), 32–36.

Nurdin, & Astika, D. (2015). Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan Metode Apriori Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe. Techsi, 6(1), 133–155.

Nurdin, Fitriani, S., & Yunizar, Z. (2022). Clustering the Distribution of COVID-19 in Aceh Province Using the Fuzzy C-Means Algorithm. JTAM (Jurnal Teori Dan Aplikasi Matematika, 6(3), 665–677.

Nurdin & Harahap, S. (2016). Implementasi Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma a* Dalam Penyelesaian Penyusunan Suku Kata Dasar Dengan Pola Permainan Bintang Kejora. Jurnal Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 1222–1232, doi: 10.26555/jifo.v10i2.a5064.

Nurdin, Suhendri, M., Afrilia & Rizal. (2021). Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC). SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 268–279.

Nurdin, Susanti, E., Aidilof, H. A., & Priyanto, D. (2022). Comparison of Naive Bayes and Dempster Shafer Methods in Expert System for Early Diagnosis of COVID-19. MATRIK Jurnal: Manajemen, Teknik Informatika dan rekayasa komputer, 22(1), 217–230. https://doi.org/10.30812/matrik.v22i1.2280

Nurjoko, & Kurniawan, H. (2016). Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori Di Ibi Darmajaya Bandar Lampung. Jurnal TIM Darmajaya, 02(01), 79–93.

Tampubolon, K., Saragih, H., &Reza, B. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), 14.

Yanto, R., & Khoiriah, R. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Citec Journal, 2(2), 102




DOI: https://doi.org/10.29103/sisfo.v7i1.12104

Article Metrics

 Abstract Views : 230 times
 PDF Downloaded : 96 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Nurdin Nurdin, Cindy Cika Pradita, Fadlisyah Fadlisyah

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 


 
 

Universitas Malikussaleh
 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.