Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implementasi Metode Apriori Dalam Pembagian Kejuruan Penerimaan Siswa Baru Di SMK Negeri 1 Siantar
Ria Annisa Saragih 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , I l ham Syah p utra Saragih 3 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 riaannisasaragih01@gmail.com, 2 irfansudahri@stikomtunasbangsa.com ,
3 ilhamsyahputrasaragih@gmail.com
Abstract
The purpose of this research is to  determine the vocational division of the acceptance of new students  that  will  be  taken  by  the  author  with  data  mining  techniques  using  a  priori  algorithm method. The data source used is to make observations. Match predictions can be obtained based on the results of comparisons with other students who have similarity data with student A. By using a priori algorithm obtained results that involve a collection of items that often with a high value of trust. The results of this study are data that group prospective new students based on their desired majors with a minimum support of 50% and a minimum trust of 50%, making 20 rules that are set aside. One of the rules that is formed is if the student chooses a fashion major (A4) then the department that is more suitable for students is hair and skin (A2) with a support value of 0.5 or equal to 50 and trust 100 to 0.5 or equal to 50 It is hoped that this information can provide advice to the public vocational school 1 Siantar.
Keywords : Data mining, Apriori algorithm, predictor admission in country 1 Siantar

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitin  ini  adalah    untuk    menentukan  pembagian  kejuruan  terhadap penerimaan siswa baru yang akan  diambil  oleh penulis  dengan tekhnik  data mining menggunakan metode  algoritma  apriori.  Sumber  data  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  observasi. Prediksi kecocokan dapat diperoleh berdasarkan hasil perbandingan dengan siswa lain yang memiliki kemiripan  data  dengan  siswa  A. Dengan  menggunakan  Algoritma  apriori  yang  didapatkan  hasil berupa aturan  merupakan kumpulan frequent itemset dengan nilai confidence yang tinggi. Hasil dari penelitian  ini  adalah data  mengelompokkan  calon  siswa  baru  berdasarkan  dengan  jurusan  yang diinginkan  dengan  minimum  support  50  %  dan  minimum  confidance  50  %,  membentuk  20  rules disetiap  tahunnya.  Salah  satu  rules  yang  terbentuk  adalah  jika  siswa/i  memilih  jurusan  tata busana(A4) maka jurusan yang lebih cocok untuk siswa/i yaitu tata kecantikan rambut dan kulit(A2) dengan  nilai  support  0.5  atau  sama  dengan  50  dan  nilai  confidance  0.5  atau  sama  dengan  50. Diharapkan  informasi  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pihak  sekolah  SMK  negeri  1 Siantar .
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Kejuruan, Penerimaan Siswa Baru, SMK Negeri 1 Siantar 1. PENDAHULUAN
Sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  adalah  salah  satu  jenjang  pendidikan menengah  dengan    mempersiapkan  lulusan  untuk  siap  bekerja.  Sekolah  bagian Kejuruan  pun  kini  semakin  banyak  diminati.  Pendidikan  kejuruan  berlangsung apabila  individu  atau  sejumlah  individu  mendapatkan  informasi,  pemahaman, kemampuan, keterampilan, minat dan sikap. Kejuruan ini mempersiapkan peserta didik  untuk  bekerja  diberbagai  bidang  tertentu  dan  pendidikan  kejuruan  juga
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengajarkan  cara  bekerja  dengan  efektif.  Namun,  Saat  ini  lembaga  pendidikan khususnya SMK dituntut untuk memiliki daya saing yang unggul di semua sektor dengan  memanfaatkan  ilmu  yang  dimilikinya.  SMK  Negeri  1  Siantar  memiliki  4 jurusan  yaitu  Teknologi  Komputer  Jaringan  (TKJ),  Tata  Rias,  Tata  Busana    dan Multimedia.  Setiap  ajaran  baru  SMK  Negeri  1  Siantar  Mengadakan  seleksi  calon siswa  baru  dengan  dibentuknya  panitia  untuk  mengelompokkan  perjurusan berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  agar  calon  siswa/siswi  baru  yang sesuai atau cocok dengan jurusannya. Tujuan dari kejuruan tersebut agar mudah dipahami untuk calon siswa/siswi baru.
Pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  pembagian  kejuruan  terhadap penerimaan siswa baru tidak dapat dilihat dari satu faktor saja tetapi harus dilihat dari banyak faktor yang mempengaruhi pembagian kejuruan, karena minat setiap siswa  berbeda.  Hal  itu  yang  perlu  mendapat  perhatian  lebih  dari  pihak  sekolah. Perlu diperhatikan dari faktor internal yaitu kondisi yang ada pada siswa seperti kesehatannya.  Selain  itu,  faktor  eksternal  seperti  siswa  yang  hanya  memilih jurusan berdassarkan informasi teman, tidak memperhatikan nilai dan peminatan kurikulumnya  sehingga  menjadi  salah  jurusan  dan  berakibat  putus  sekolah ditengah jalan, Seperti halnya dalam menentukan suatu pemilhan kejuruan dalam bidang keahlian di Sekolah Menengan Kejuruan (SMK).
Dalam  mengetahui  kejuruan  yang  diambil  secara  bersamaan,  dapat digunakan association  rule (aturan  asosiasi)  yaitu  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  asosiatif  suatu  kombinasi  item.  Pencarian  assosiasi  berawal dari  pengolahan  data  pembagian  kejuruan  siswa  baru.  Proses  dalam  mencari asosiasi  ini  menggunakan  bantuan  algoritma  apriori  yang  merupakan  algoritma yang  digunakan  untuk  menghasilkan  association  rule  dengan  pola  “ if  then ”  yang berfungsi  untuk  membentuk  kombinasi  item  yang  mungkin,  kemudian  diuji apakah  kombinasi  tersebut  memenuhi suport dan confidence minimum  yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh user .
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar  [1]  [2].  Algoritma Apriori  merupakan algoritma dasar yang diusulkan oleh agrawal dan srikant pada tahun (1994 ) untuk menemukan frequent itemsets pada sekumpulan data.Selain dari  apriori    terdapat  beberapa  algoritma association rule lainnya  seperti filtered Associator [3] Algoritma apriori ini digunakan untuk menentukan kombinasi items atau mengelompokkan.
Dari  permasalahan  tersebut  maka  penulis  melakukan  Penelitian    dengan judul  “ Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pembagian Kejuruan  Penerimaan  Siswa  Baru  Di  SMK  Negeri  1  Siantar”. Diharapkan penelitian  ini dapat  memberikan  informasi  kepada  sekolah  tentang  data pengelompokkan  pembagian  kejuruan  penerimaan  siswa  baru  yang mempermudahkan para guru untuk menentukan calon siswa baru.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan  Srikant,  1994  untuk  menentukan Frequent  itemsets untuk  aturan  asosiasi Boolean.  Algoritma  Apriori  termasuk  jenis  Aturan  Asosiasi  pada  data  mining aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut affinity analysis atau market basket analysis . Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item  serta berguna untuk menemukan hubungan tersembunyi yang menarik di data set yang besar.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi ( frequent pattern mining ). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolok ukur, yaitu. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubungan antara-item dalam aturan asosiasi [4][5][6]. Langkah-langkah perhitungan Algoritma Apriori a. Pola frekuensi tinggi
Pada  tahap  dimana  pembentukan  kombinasi  antar item yang  telah  memenuhi syarat minimum support. Nilai support pada satu itemset dapat diperoleh dengan menggunakan sebuah rumusan di bawah ini :
Support(A) = (1)
Rumus  diatas  memiliki  arti  untuk  menentukan  nilai  support  pada  satu  itemset jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dibagi  dengan  jumlah  transaksi  yang ada pada database.
Rumus nilai support 2 item :
Support(A,B) = Support(A ∩ B) = x 100% (2)
Pada  rumus diatas  untuk  menentukan  nilai  support  pada  dua  itemset  atau  lebih, jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dan  B  dibagi  dengan  total  transaksi yang terjadi pada database.
b. Pembentukan Aturan Asosiasi
Langkah  yang  dilakukan  setelah  menentukan  nilai  support  pada  itemset berfrekuensi  tinggi  lalu  dibentuk  aturan  asosiasi  yang  menyatakan  kuatnya hubungan  kombinasi  itemset  pada  transaksi.  Untuk  menentukan  aturan  asosiasi yang terbentuk minimal itemset harus memiliki dua kandidat A dan B. Pada rules yang  terbentuk  berlaku  hukum  asosiatif  A  ->  B  tidak  berlaku  B  ->  A.  Untuk menentukan aturan A->B digunakan rumus:
Support(A|B) = x 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  tentang algoritma  apriori dimulai  dengan  metode  aturan assosiasi penulis mengambil data yang akan diolah sebagai contoh yaitu sebanyak 15  data  kejuruan  di  SMK  Negeri  1  Siantar  seperti  dilihat  pada  table  dibawah .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penulis  memberikan  batasan  nilai  minimum  support  0.5  atau  sama  dengan  50% dan confidence 0.5  atau  sama  dengan  50%.  Berikut  ini  merupakan  sampel  data kejuruan yang sudah dijelaskan pada table.
Tabel 1. Data Kejuruan No  Kode Jurusan Nama Jurusan 1 A1 Multimedia 2 A2 Tata kecantikan Rambut dan kulit 3 A3 Teknik Komputer Dan Jaringan 4 A4 Tata Busana
Data diatas merupakan data kejuruan yang akan digunakan pada penelitian ini  dan  berlaku  untuk  semua  jenis.  Pada  data  transaksi  Kejuruan  dibentuk  tabel tabular  yang  akan  memudahkan  dalam  mengetahui  beberapa  banyak  item  yang lebih banyak data dalam memilih kejuruan disetiap transaksi.
Tabel 2. Data Transaksi Tabular Transaksi  A1  A2  A3  A4 1001 1 0 1 1 1002 0 1 1 0 1003 1 1 1 0 1004 0 1 0 0 1005 0 0 1 1 1006 1 1 0 1 1007 0 1 0 1 1008 1 1 1 0 1009 0 0 1 1 1010 1 1 1 0 1011 1 0 1 1 1012 0 1 0 1 1013 1 1 1 1 1014 1 0 1 1 1015 1 1 0 1
Penyelesaian berdasarkan tabel yamg ada pada tabel 3.2 proses  pembuatan C1 atau bisa dikatakan dengan 1 item dan jumlah minimum support = 50%.
Tabel 3. Support dari Setiap Kejuruan Kode Jurusan  Proses Support Support % A1 (9/15)*100 60 A2 (10/15)*100 66,6666667 A3 (10/15)*100 66,6666667 A4 (10/15)*100 66,6666667
Dari Proses pembentukan item pada tabel 3.3 dengan minimum support 50% dapat diketahui yang memenuhi standar minimum support yaitu ada 4 jenis, dari
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
ke 3 jenis tersebut kemudian dibentuk kombinasi 2 item. Tabel berikut merupakan jenis item yang memenuhi standart minimum support.
Tabel 4. Data Pembagian Kejuruan Support
Kode Jurusan  Minimum Support 50% A1 60 % A2 66,66666667 % A3 66,66666667 % A4 66,66666667 %
Pembentukkan  C2  atau  bisa  dikatakan  dengan  2  item  dengan  jumlah minimum support = 50% dan dapat terselesaikan dengan rumus Support (A,B)  = P(A B) Support (A,B).
Tabel 5. Data 2 itemset dengan Minimum Support 50%
Kode Jurusan  Jumlah  Proses Support  Support % A1-A2 6 (6/15)*100 40 A1-A3 7 (7/15)*100 46,6666667 A1-A4 6 (6/15)*100 40 A2-A3 5 (5/15)*100 33.3333333 A2-A4 5 (5/15)*100 33.3333333 A3-A4 6 (6/15)*100 40
Dari  kombinasi  2  itemset  dengan  minimum  support  50%  maka  diketahui item yang memenuhi standart minimum Support seperti dibawah ini.
Tabel 6. Data Hasil Perhitungan Confidence Asosiasi 50 % Hubungan Antar Item Proses Confidence Nilai Confidence A4 => A2 (5/10)*100 0,5 A2 => A4 (5/10)*100 0,5 A3 => A2 (5/10)*100 0,5 A2 => A3 (5/10)*100 0,5
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  nilai  asosiasi,  bahwa  setiap  siswa/i  SMK Negeri  1  Siantar    memilih  jurusan  Tata  Busana,  Tata  Kecantikan  dan  Rambut, Teknik  Komputer  serta  Jaringan  karena  data  dari  item  tersebut  telah  memenuhi nilai minimum confidence yang ditentukan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 1. Tampilan hasil pengolahan RapidMiner
Setelah dilihat dari hasil grapic dibawah dapat dilihat ternyata item set yang tersisa, adalah (Multimedia, Tata kecantikan Rambut Dan Kulit, Teknik Komputer dan  Jaringan,  Tata  Busana).  Langkah  Selanjutnya  ialah  dengan  membentuk association rule yang kuat berdasarkan frequent item set yang dihasilkan tersebut berdasarkan nilai confidence.
a) Rule 1 : {Tata Busana}        {Tata Kecantikan Rambut dan Kulit} C ={{ Tata Busana, Tata Kecantikan Rambut dan Kulit} / { Tata Busana} = 5/10  =  0,5
b) Rule 2 : {Tata Kecantikan Rambut dan Kulit}      {Tata Busana} C ={{Tata Kecantikan Rambut dan Kulit, Tata Busana} /
{Tata Kecantikan Rambut dan Kulit} = 5/10  =  0,5
c) Rule 3 : {Teknik Komputer Dan Jaringan}     {Tata Kecantikan  Rambut dan Kulit}
C ={{ Teknik Komputer Dan Jaringan, Tata Kecantikan Rambut dan Kulit} / { Teknik Komputer Dan Jaringan } = 5/10  =  0,5
d) Rule 4 :  { Tata Kecantikan  Rambut dan Kulit }        { Teknik Komputer Dan Jaringan } C = {{ Tata Kecantikan Rambut dan Kulit , Teknik Komputer Dan Jaringan } / { Tata Kecantikan Rambut dan Kulit } = 5/10  =  0,5
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 2. Tampilan Grapic RapidMiner

## 4.  SIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  dari  penelitian  yang telah  dilakukan  pada  penerapan  metode  algoritma  apriori  untuk  menentukan pembagian kejuruan penerimaan siswa baru sebagai berikut :
a) penerapan  data  mining  dengan  metode  algoritma  apriori  untuk menghasilkan  suatu  kombinasi  items  dalam  menentukan  pembagian kejuruan penerimaan siswa baru dengan menggunakan software RapidMiner 5.3 dapat membantu peneliti menentukan nilai support dan confidance .
b) Dari hasil perhitungan data mining algoritma apriori menggunakan Software RapidMiner 5.3 , data mengelompokkan calon siswa baru berdasarkan dengan jurusan  yang  diinginkan  dengan  minimum support 50  %  dan  minimum confidance  50  %, membentuk  20 rules disetiap  tahunnya.  Salah  satu rules yang  terbentuk  adalah  jika  siswa/i  memilih  jurusan  tata  busana(A4)  maka jurusan  yang  lebih  cocok  untuk  siswa/i  yaitu  tata  kecantikan  rambut  dan kulit(A2) dengan nilai support 0.5 atau sama dengan 50 dan nilai confidance 0.5 atau  sama  dengan  50.  Sehingga  informasi  ini  dapat  memberikan rekomendasi kepada pihak sekolah SMK negeri 1 Siantar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Kumara  And  C.  Supriyanto,  “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Penerimaan  Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil 2014 Menggunakan,” Pp. 1–10, 2014.
[2] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  And  A. Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi Campak Balita Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , Vol. 1, No. September, P. 687, 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.75.
[3] D. S. Kusumo, M. A. Bijaksana, And D. Darmantoro, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori  Pada  Rdbms  Oracle,” J.  Penelit.  Dan  Pengemb.  Telekomun. ,  Vol.  8,  Pp.  1–5, 2014.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 181-188 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[4] H.  Kusumo,  E.  Sediyono,  And  M.  Marwata,  “Analisis  Algoritma  Apriori  Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Vol. 1, No. 1, Pp. 51–62, 2019.
[5] E.  Buulolo, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Sistem  Persediaan  Obat  (  Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” Pelita Inform. Budi Dharma , Vol. 4, No. Agustus 2013, Pp. 71–83, 2013, [Online]. Available:
Https://Www.Researchgate.Net/Publication/312495968.
[6] N.  Rizkiana,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Selang  Hydroulic Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  Studi  Kasus  Pt.  Cahaya  Diesel  Jakarta,” 2018.