## IMPLEMENTASI TEKNIK ASSOCATION RULE MINING UNTUK MENGETAHUI POLA MINAT KERJA MAHASISWA SESUAI BIDANG KEAHLIAN
Dwi Winarti 1 , Wulan Andang 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dharmas Indonesia Jl. Lintas Sumatera Km 18 Koto Baru email: dwiwinarti@undhari.ac.id, wulanap2@gmail.com

## Abstract
The Association Rule Mining technique will brings out the students' interest and talent patterns in the  subjects  that  they  get    in  college.  From  the  academic  scores  that  have  been  classified  into  3 major  subjects,  namely  those  which  related  to  programming,  design,  and  network  courses,  this  is adjusted  to  the  vision  and  mission  of  the  Computer  Science  Faculty  of  Informatics  Engineering Study  Program.  The  association  technique  is  in  the  form  of  most  emerging  rules  or  strong  rules. Combined with the Fp-Growth algorithm to make it easier to find patterns from a set of classified data. Fp- Growth will create a Tree structure to strengthen  generating large data sets. The samples are taken from several subjects in the S1 Informatics Engineering study program. They are grouped into  programming,  graphic  design  and  networking  subjects.  The  Fp-Growth  algorithm  can  show that  the  association  rule  can  form  a  pattern  of  students'  interest  and  talent  towards  courses  and their relationship to work according to their field of expertise. It is expected to be able to predict the job that will be obtained after graduating from the college .
Keywords: association rule mining, interest in work, prediction

## Abstrak
Alumni  Teknik  Informatika  45  %  bekerja  tidak  sesuai  dengan  bidang  keahlian  yang  diperoleh selama  menempuh  pendidikan  diperguruan  tinggi.  Ada  beberapa  faktor  diantaranya:  pertama, alumni  masih  belum  percaya  kemampuannya  sendiri  atau  belum  menguasai  progam  studi  yang mereka  pilih,  kedua  ketersediaan  lapangan  pekerjaan.  Teknik Association  Rule  Mining akan membantu memunculkan pola minat dan bakat mahasiswa terhadap mata kuliah yang mereka dapat ketika kuliah. Nilai akademik diklasifikasikan kedalam 3  mata kuliah jurusan yaitu yang berkaitan dengan  matakuliah progammer ,  desain,  dan  jaringan  hal  ini  di  sesuaikan  dengan  visi  dan  misi progam  studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer.  Teknik  asosiasi  berupa rule-rule yang paling  banyak  muncul  atau strong  rule ,  dikombinasikan  dengan  algoritma Fp-Growth sehingga mempermudah    menemukan  pola  dari  sekumpulan  data  yang  sudah  diklasifikasikan.    Fp-  Growth akan membentuk  struktur Tree untuk memperkuat dalam memunculkan himpunan data yang besar. Pengambilan  sampel  dari    matakuliah  pada  progam  studi  S1  Teknik  Informatika.  Data  sampel dikelompokan  dalam  matakuliah progamming ,  desain  grafis  dan  jaringan.  Algoritma Fp-Growth dapat menunjukkan bahwa rule asosiasi dapat membentuk sebuah pola minat dan bakat mahasiswa terhadap mata kuliah dan keterkaitannya dengan pekerjaan sesuai bidang keahlian. Hasil penelitian dapat memprediksi pekerjaan yang sesuai  setelah lulus dari perguruan tinggi.
Kata Kunci : Association, rule mining, minat kerja, prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  permasalahan    yang    terjadi  di bidang pendidikan, sebagai contoh mahasiswa Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Dharmas  Indonesia.  Berdasarkan data  alumni  45%    dibuktikan  bahwa  Alumni Teknik  Informatika  bekerja  tidak  sesuai
dengan  bidang  keahlian  yang  diperoleh selama  menempuh  pendidikan  diperguruan tinggi.  Ada  beberapa  faktor  diantaranya: pertama,  alumni  masih  belum  percaya kemampuannya sendiri atau belum menguasai progam  studi  yang  mereka  pilih,  kedua ketersediaan  lapangan  pekerjaan.  Bahkan, mahasiswa yang  mendapatkan  IPK diatas 3,5
masih  ragu  dengan  kemampuannya  dalam memilih bidang pekerjaan. Untuk membuktikan  data  tersebut  diambil  sebagian sampel dari data mahasiswa Teknik Informatika.      Teknik rule  asosiasi ini  dapat membentuk  pola  sehingga  dapat  terlihat seberapa  besar  keterkaitan  satu  item    dengan item  lainnya,  yaitu  keterkitan  matakuliah yang paling diminati dengan bidang pekerjaan yang  akan  dipilih  nantinya  didukung  dengan nilai confidence dan support akan  dihasilkan Strong
rule yang menghasilkan kelinieritasnya  suatu  progam  studi  terhadap pekerjaan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi referensi mahasiswa dalam memilih pekerjaan yang tepat sesuai dengan skill yang dimiliki.
Teknik  yang  dibuat  dalam  data  mining adalah  bagaimanana  menelusuri  data  yang ada  untuk  membangun  sebuah  model, kemudian  menggunakan  model  tersebut  agar dapat  mengenali  pola  data  yang  lain  yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. (Siska  Haryanti,  2015).  Proses  mining program  studi,  merupakan  proses  mining untuk mengetahui hubungan tingkat kelulusan dengan program studi. Program studi digunakan untuk proses mining guna mengetahui  hubungan  tingkat  kelulusan dengan program studi..(Kurniawani,
2016).Data  Mining  untuk  menentekukan korelasi support dan confidence jurusan siswa  pada  tingkat  sekolah  menengah terhadap  indeks  prestasi  komulatif  (IPK)  di perguruan tinggi sebagai solusi tepat pemilihan progam studi pada perguruan tinggi
(Jollyta  et  al.,  2019).  Analisis    Data  mining dengan algoritma Fp-Growth
dalam mendukung strategi perguruan tinggi.(Winarti et al., 2018).
FP-Growth Algoritma FP-Growth
adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul. Karakteristik algoritma FP-Growth adalah  struktur  data yang  digunakan  adalah  tree  yang  disebu FP- Tree .  (Afuan  et  al.,  2019).  Keberhasilan prestasi akademik
mahasiswa selama mengikuti  pendidikan  di  perguruan  tinggi dinilai  dari  penilaian  mata  kuliah,  penilaian semester, penilaian akhir tahun akademik dan penilaian  akhir  program  studi.  (Ikhwan  & Nofriansyah, 2015).
Metode FP-Growth dapat dibagi menjadi  3  tahapan  utama  yaitu  sebagai berikut:
1.  Tahap  pembangkitan conditional  pattern base.
2.  Tahap  pembangkitan conditional  FP-Tree . 3.  Tahap  pencarian frequent  itemset .  Ketiga tahap  tersebut  merupakan  langkah  yang  akan dilakukan untuk mendapat frequent itemset . Dan  Input FP-Tree  Tree  Output (Pelawi, 2019).
Hasil support dan confidence pada data mining  untuk  market  basket  dapat  dibatasi, diterapkan  association  rule,  dimana  minsup dan  minconf  dapat  diatur  sesuai  dengan kebutuhan.  Minsup  adalah  ambang  batas support ,  sedangkan minconf adalah  ambang batas confidence (Fitriyani,  2016).  untuk memperkuat    proses Growth maka  akan dilakukan  proses  rule  mining. Association Rule  Mining menemukan frequent  itemsets , yaitu itemset yang  memiliki  support  yang lebih besar dari minimum support.
(ELWANI,  2017).  Untuk  menentukan  aturan asosiasi  yang  akan  dipilih  maka  harus diurutkan  berdasarkan  perkalian  support dengan confidence .  (Irvan  Firnando,  2015). Support  dari  suatu association  rule adalah presentasi  kombinasi  item  tersebut  dalam database , dimana jika mempunyai item A dan item  B  maka support adalah  proporsi  dari transaksi dalam database yang mengandung A (Fauzy et al., 2016).

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  penelitian,  kerangka  kerja ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  yang akan  dibahas.  Adapun  kerangka  kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.1:
Gambar 1. Kerangka Kerja Peneliti
1. Tahap retrieve data  merupakan  tahap pengambilan  data  atau  tahap  penempatan data. Pada tahap pemutakhiran, data yang tersimpan  diperbaharui  dan  disesuaikan dengan peristiwa terbaru. Kemudian pada tahap retrieving ,  data  yang  tersimpan diakses  dan  diringkas  kembali  untuk diproses lebih lanjut atau untuk keperluan pembuatan laporan.
2. Analisis Korelasi Pada  Tahap  ini  dilakukan  korelasi  data menggunakan Progam Microsoft Excell .
3. Menganalisa  dengan Fp-Growth dalam pencarian frequent itemsets untuk menghasilkan  suatu output . Fp-Growth akan menghasilkan frequent Itemset tanpa harus melakukan candidates generation
4. Pembentukan Fp-Tree Mengolah  data yang akan diproses dengan pembangunan FP-Tree. Data  yang  terpilih    tersebut mempunyai beberapa kriteria yang merupakan  syarat  dalam  pembangunan
FP-Tree. Kriteria didapat dari itemset
5. Tahap association rule mining merupakan  teknik  data  mining  untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi  item.  Aturan  assosiatif  antara suatu kombinasi item akan diperoleh dari atribut  yang  diperoleh  dari  data  alumni diantara  nya  nama,  asal  jurusan,  dan pekerjaan yang dipilih Fungsi association rule mining digunakan untuk menemukan relasi  atau  korelasi  diantara  himpunan item. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
Suppor t(A)=
(1)
Tahapan  Asosiasi  Analisis  asosiasi dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  Data Mining  yang  menjadi  dasar  dari  berbagai teknik  Data  Mining  lainnya.(Arisandi,  2016). Salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang disebut  analisis    pola  frekuensi    tinggi () frequent  pattern  mining menarik  algoritma yang  efisien..  (Hilmy  &  Andoko,  2016). Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui  dengan  dua  parameter, support
(nilai  penunjang)  yaitu  persentase  kombinasi item tersebut dalam database dan confidence .
(Kusumo  et  al.,  2019).  Berikut  merupakan proses data mining.
1. Data real  world  real  world bisa mengandung data yang tidak,
terdapat noise , tidak konsisten. (Mulya, 2019) 2. Sistem  mining  dengan  performa tinggi membutuhkan data yang berkualitas.  Data  preparation  atau preparation  menghasilkan  dataset yang  lebih  sedikit  daripada  dataset yang  asli,  ini  bias  meningkatkan efisiensi  dari  Data  Mining.  Langkah ini mengandung:
a. Memilih data yang Relevan Data yang ada dalam database sering kali  tidak  semuanya  dipakai,  oleh karena  itu  hanya  data  yang  sesuai untuk  analisis  yang  akan  diambil dari  database.  (Syahputra  et  al., 2018).  Data  yang  relevan  dilakukan oleh  peneliti  dengan  mengambil sampel  data  mahasiswa  yang  aktif dan  matakuliah  yang  diambil    pada progam  studi  Teknik  Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dharmas Indonesia.
b. Mengurangi Data.
Proses pemangkasan yaitu hasil dari item  yang  telah  dikombinasikan kemudian dipangkas dengan menggunakan minimum support (Domi Sepri, 2017). Dalam kasus ini peneliti  mengelompokan  beberapa matakuliah  diantaranya  matakuliah umum, matakuliah berkarya, matakuliah
jurusan(wajib),
matakuliah pilihan. dari hasil klasifikasi  matakuliah  yang  diambil adalah  matakuliah  jurusan  (wajib). Hal ini dilakukan
untuk
mempermudah  dalam  pengolahan data.
3. Tahap  selanjutnya  adalah  integrasi data. Integrasi data merupakan proses pengubahan  atau  penggabungan  data ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses  dalam  data  mining.  Dalam penelitian ini akan dicari nilai support dan confidence dari kombinasi atribut jenis  kemampuan  dengan  atribut parameter  jenis  kemampuan.  (Fana Wiza & Kuning, 2016)
4. Data  Integration  and  Transformation, untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisensi algoritma. Data yang digunakan dalam penelitian ini bernilai  kategorikal  untuk  model klasifikasi,  data  ditransformasi  ke dalam  angka  menggunakan  software Rapidminer . (eka sabna, 2016) .
6. Menguji hasil dengan Rapid Miner menggunakan  sistem  data  dengan
pengujian  sistem Rapid  Miner . Algoritma Fp-Growth akan melengkapi proses dalam menentukan minimum  support  dan
syarat minimum dalam  menentukan confidence dan  akan  terbentuk  hasil yang berupa Fp-Tree dan rule-rule akan terlihat jelas. Hasil dari rule-rule tersebut  sebagai ekstrak dari  data yang diolah berupa pengetahuan baru (Knowladge).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  asosiasi  akan  diterapkan  dalam menganalisa  Minat  mahasiswa  terhadap  mata kuliah  .  Proses  ini  disebut  juga  Retrieve  data karena  Pada tahap ini data diambil dari nilai pada beberapa matakuliah. Data yang diambil adalah  data  real  dari  mahasiswa  Teknik Informatika  yang  Aktif.  Dari  retrieve  data akan diambil mata kuliah yang yang ada pada kurikulum Teknik Informatika. Untuk mempermudah  mengolah  data  data  tersebut dikelompokan  menjadi  3  kelompok.  Untuk bidang pekerjaan juga dikelompokan menjadi
3 kelompok diantaranya adalah:
1. Kelompok Matakuliah Progam
2. Kelompok Matakuliah Jaringan
3. Kelompok Matakuliah Desain
4. Bidang Pekerjaan Progammer
5. Bidang Pekerjaan Administrator Jaringan
6. Bidang Pekerjaan Desain Grafis
dari  data  akan  ditransformasikan  kedalam data mentah dengan menggunakan kode digit yaitu  0  dan  1.  Tahap  ini  merupakan  tahap korelasi data untuk memudahkan transformasi maka    atribut  yang  ada  akan  diberi pengkodean.  Proses  ini  lebih  mudah  dalam pengimputan  data  ke Tools Rapid  Miner korelasi data seperti pada gambar 2:
Gambar 2. Transformasi Data pada Aplikasi

## Rapid Miner
Selanjutnya,  Metode Fp-Growth dilakukan berdasarkan      dari    hasil  transformasi  Data  . frekuensi itemset  yang paling banyak   akan dijadikan  acuan    dalam  menentukan  nilai support dan confidence . Seperti pada tabel 1:
Tabel 1. Tabel Kemunculan
Item Frekuensi A1 C3 D2 B2 B3 20 16 15 12 10
Berikut  merupakan  tahap  pembentukan Fp- Tree perancangan  menggunakan fp-tree dimulai  dari  tid  0  hingga  ke  tid  selanjutnya. Seperti pada gambar 3:
Gambar 3. pembentukan Fp-Tree
Tahap  selanjutnya  adalah  mengevaluasi  hasil dengan  teknik Association  Mining .  Untuk menguji  data,  nilai Support dan confidence harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Hasil  dari support dan confidence seperti pada tabel  2
Tabel 2.  Hasil Support dan Confidence terpilih.
Tahap  terakhir  merupakan  tahap  pengujian menggunakan  aplikasi Rapid  Miner Hasil nilai support dan confidence akan  diuji kembali  pada tools ini  untuk  menghasilkan Lift Rtio 1 .  seperti gambar 4:
Gambar 4. Input Nilai Support dan Confidence
pemilihan  strong  rule  yang  mempunyai  nilai Lift Ratio 1 dan dibagi dengan jumlah sampel data  .  berikut  merupakan  tampilan lift  ratio dari aplikasi Rapid Miner seperti pada gambar 5:
Gambar 5. lift ratio
Nilai Lift Ratio merupakan hasil dari beberapa proses Rule asosiasi. strong rule yang diambil adalah Lift  Ratio yang  bernilai  1.  Presentase Rule yang  sering  muncul  akan  dijadikan sebagai  hasil.  Didukung  dengan  nilai Support dan confidence.
Berikut strong  rule yang  terbentuk  seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Pembentukan Rule Asosiasi No  Rule Asosiasi Kesimpulan 1 2 3 A1,B2 D2, B2 A3, C3 Jika yang diminati kelompok  matakul  jaringan maka bidang pekerjaan yang sesuai adalah Administrator Jaringan didukung dengan nilai support 40%  dan    nilai confidence 50% Jika yang diminati kelompok matakuliah Desain/  Multimedia  maka pekerjaan yang sesuai adalah Desain Grafis didukung dengan nilai support 36%  dan  nilai Confidence 60% Jika yang diminati No Jika (A) Maka (B) Support %  Confidence% 1 2 3 A1 D2 A3 B2 B2 C3 10/25= 0.4 9/25= 0.36 13/25= 0.52 10/20= 0.5 9/15= 0.6 13/20= 0.65
kelompok mata kuliah pemograman  maka  bidang pekerjaan yang sesuai adalah pemograman didukung dengan nilai Support 52% dan confidence 65%

## 4. SIMPULAN
Dari penelitian dapat disimpulkan bahwa mahasiswa  teknik  informatika  mempunyai minat  yang  tinggi  dan    nilai  yang  baik  pada beberapa matakuliah yang sudah diklasifikasikan  3  kelompok  yaitu:    mata kuliah  dibidang  desain,  progamming,  dan jaringan.  dari  hasil  yang  didapat  menunjukan bahwa  mahasiswa  teknik  informatika  dapat bekerja  sesuai  bidang  keahlian  yang  dimiliki terkait  dengan  skill  yang  didapatkan  ketika menempuh pendidikan diperguruan tinggi.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih disampaikan kepada Kementrian Riset Tekonologi dan Pendidikan Tinggi atas dana Penelitian Dosen Pemula Tahun 2020

## DAFTAR PUSTAKA
AFUAN, L., ASHARI, A., & SUYANTO, Y. (2019). Query Exxpasion  in  Information  Retrieval using  Frequent  Pattern  (  FP  ) Growth  Algorithm  for  Frequent Itemset  Search  and  Association Rules Mining . 10 (2), 263–267.
ARISANDI,  D.  (2016).  Analisa  Pola Pemilihan Program Studi Bagi Calon Mahasiswa  Di  Universitas  Abdurrab Menggunakan Association Rule. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 1 (1), 1–5. https://doi.org/10.36341/rabit.v1i1.8 DOMI SEPRI, M. A. (2017). Analisa dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori dan Fp-Growth untuk Mencari Pola Daerah Strategis pengenalan  Kampus  Studi  Kasus  di STKIP  ADZKIA  Padang. JURNAL SISTEM  INFORMASI  KAPUTAMA ,
1 (1), 1–9.
EKA  SABNA,  M.  (2016).  Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi
Prestasi Akademik Mahasiswa
Berdasarkan  Dosen  ,  Motivasi  , Kedisiplinan  ,  Ekonomi  ,. CorelIT , 2 (2), 1–4.
ELWANI.  (2017).  PENEElwani.  (2017).
PENENTUAN ATURAN ASOSIASI  PADA  TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN  ALGORITMA FP-GROWTH. Informatika
Manajemen  Dan  Komputer,  9(1),  1– 11.NTUAN  ATURAN  ASOSIASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN  ALGORITMA FP-GROWTH. Informatika Manajemen  Dan  Komputer , 9 (1),  1– 11. FANA  WIZA,  &  KUNING,  L.  (2016). Pemodelan Pola Hubungan Kemampuan Lulusan. Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi  Digital
Zone , 7 , 2–7.
FAUZY,  M.,  SALEH  W,  K.  R.,  & ASROR, I. (2016). Penerapan Metode Association Rule Menggunakan. Jurnal Ilmiah Teknologi  Informasi  Terapan , II (2), 1–7.
FITRIYANI,  F.  (2016).  Implementasi Algoritma  Fp-Growth  Menggunakan Association Rule Pada Market Basket Analysis. Jurnal Informatika ,
2 (1),
1–10. https://doi.org/10.31311/ji.v2i1.85 HILMY,  N.  F.,  &  ANDOKO,  B.  S. (2016).  Rancang  Bangun  Aplikasi Data Mining Analisis Tingkat Kelulusan  Menggunakan  Algoritma Fp-Growth ( Studi Kasus Di Politeknik Negeri Malang ).
Informatika Polinema , 1–5.
IKHWAN,  A.,  &  NOFRIANSYAH,  D.
(2015).  Penerapan  Data  Mining dengan  Algoritma  Fp-Growth  untuk Mendukung Strategi
Promosi
Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus STMIK  Triguna  Dharma  ). Ilmiah Saintikom , 1–16. IRVAN FIRNANDO, D. (2015).
Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting. Prosiding SENTIA ,
7 (3), 2085–2347.
JOLLYTA,  D.,  EFENDI,  S.,  ZARLIS, M., & MAWENGKANG, H. (2019). Optimasi Cluster Pada Data Stunting:  Teknik  Evaluasi  Cluster Sum  of  Square  Error  dan  Davies
Bouldin  Index. Prosiding  Seminar Nasional  Riset  Information  Science
(SENARIS) , 1 (September), 918.
https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0. 100 KURNIAWAN, H., & INFORMASI, J. S. (2016).  Aplikasi  datamining  untuk memprediksi
tingkat
kelulusan
mahasiswa  menggunakan  algoritma apriori  di  ibi  darmajaya  bandar lampung. 02 (01), 79–93.
KUSUMO,  H.,  SEDIYONO,  E.,  &
MARWATA,  M.  (2019).  Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi. Walisongo Journal  of  Information  Technologi ,
1 (1), 1–12.
MULYA,  D.  P.  (2019).  Analisa  Dan
Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth. Teknologi  Dan  Sistem  Informasi
Bisnis , 1 (1), 1–11.
PELAWI,  B.  P.  (2019).  Penerapan
Algoritma Fp-Growth Dalam Menemukan Hubungan Data Prestasi Akademik  Dengan  Etika  Mahasiswa
(  Study  Kasus :  POLTEKKES KEMENKES  RI  Medan  ). Jurikom ,
6 (2), 2–8. SISKA  HARYANTI,  A.  S.  (2015). Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  C4  .  5. Media Infotama , 11 (2), 1–9.
Syahputra,  T.,  Halim,  J.,  &  Sintho,  E.  P. (2018).  Penerapan  Data  Mining Dalam  Menentukan  Pilihan  Jurusan
Bidang  Studi  SMA  Menggunakan
Metode. Penerapan  Data  Mining Dalam  Menentukan  Pilihan  Jurusan Di  Bidang  Studi  SMA  Menggunakan
Metode  Clustering  Dengan  Teknik Single Linkage JURTEKSI , IV (2), 1– 4. WINARTI, D., STUDI, P., INFORMATIKA,  T.,  KOMPUTER, F.  I.,  INDONESIA,  U.  D.,  BARAT,
S., & ASOSIASI, R. (2018). Analisis Data  Mining  Dengan  Algoritma  Fp- Growth  Dalam  Mendukung  Strategi Promosi. SIMTIKA , 1 (1), 27–31.