## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  180-185 e-ISSN: 2714-8491

## Akurasi dalam Analisis Kompetensi Calon Tenaga Keperawatan Menggunakan Algoritma Apriori
Habiburrahman 1 
1 Independent Researcher
habiburrahman88rr@gmail.com

## Abstract
Every  Graduate  of  S1  Nursing  (NERS)  must  be  declared  competent  at  the  Indonesian  Nurses  Competency  Test  or  Uji Kompetensi Ners Indonesia (UKNI) held by the Ministry of Education and Culture to obtain a Registration Certificate as a condition  of  work.  The  graduation  rate  of  nursing  students  in  joining  UKNI  is  very  low  when  compared  to  some  other countries.  This  study  aims  to  identify  the  factors  that  need  to  be  optimized  for  prospective  nursing  staff  in  preparation  for facing UKNI with data mining technology. The data processed in this study were sourced from Appskep Indonesia, a startup engaged in health education, including try outs and UKNI tutoring. Appskep has UKNI graduation data for more than 2000 participants  spread  throughout  Indonesia  in  2021  and  2022.  The  data  is  analyzed  using  the  Apriori  Algorithm  to  find association rules related to the graduation of prospective nurses in UKNI. The result of data processing for UKNI participants is the discovery of several sets of association rules that affect whether or not prospective nurses in UKNI are competent. The most  dominant  association  rule  is  if  the  mastery  of  mental  nursing  material  is  more  than  60  percent,  a  nurse  will  pass  the UKNI, with 55% support and 100% confidence.
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rule, Competence, Nurse.

## Abstrak
Setiap  lulusan  S1  keperawatan  (NERS)  harus  dinyatakan  kompeten  pada  Uji  Kompetensi  Ners  Indonesia  (UKNI)  yang diadakan Kemdikbud untuk mendapatkan Surat Tanda Registrasi (STR) sebagai syarat bekerja. Tingkat kelulusan mahasiswa keperawatan dalam mengikuti UKNI sangat rendah jika dibandingkan dengan beberapa negara lain. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  perlu  dioptimalkan  calon  tenaga  keperawatan  dalam  persiapan  menghadapi  UKNI dengan teknologi data mining. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari Appskep Indonesia, suatu startup yang bergerak di bidang pendidikan kesehatan, diantaranya try out dan bimbingan belajar UKNI. Appskep memiliki data kelulusan UKNI  lebih  dari  2000  pesertanya  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia  pada  tahun  2021  dan  2022.  Data  tersebut  dianalisis menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  menemukan  rule-rule  asosiasi  yang  terkait  dengan  kelulusan  calon  tenaga  perawat dalam  UKNI.  Hasil  dari  pengolahan  data  peserta  UKNI  ini  adalah  ditemukannya  beberapa  set  rule  asosiasi  yang mempengaruhi  kompeten  atau  tidaknya  calon  tenaga  perawat  dalam  UKNI.  Rule  asosiasi  yang  paling  dominan  adalah  jika penguasaan materi keperawatan jiwa lebih dari 60 persen maka seorang perawat akan lulus pada UKNI, dengan support 55% dan confidence 100%.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Rule Asosiasi, Kompetensi, Perawat.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Tingkat  kelulusan  mahasiswa  keperawatan  dalam mengikuti  Uji  Kompetensi  Ners  Indonesia  (UKNI)  sangat rendah jika dibandingkan dengan beberapa negara lain yang  tingkat  kelulusannya  diatas  80%  [1],  [2].  Hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  dari  tahun  ke  tahun tingkat  kelulusan  UKNI  tidak  mengalami  kenaikan yang signifikan [3].
Rendahnya  tingkat  kelulusan  UKNI  memiliki  dampak negatif.  Mutu  dari  perguruan  tinggi  akan  diragukan oleh  masyarakat  jika  alumninya  banyak  yang  tidak lulus  UKNI.  Calon  perawat  yang  tidak  lulus  UKNI tidak  bisa  memiliki  Surat  Tanda  Registrasi  (STR),
sehingga sulit untuk mendapatkan pekerjaan di bidang pelayanan kesehatan [1].
Kelulusan pada UKNI dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor.  Faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap kemampuan peserta untuk lulus uji kompetensi adalah persiapan yang matang, kesempatan untuk  menjelaskan pemaparan terhadap praktik  klinik, lingkungan belajar dan  metode  yang digunakan dalam pembelajaran klinik [3]. Faktor lain yang mempengaruhi keberhasilan seseorang dalam menghadapi ujian kompetensi yaitu prestasi akademik, hasil  try  out,  bimbingan  intensif,  status  akreditasi, independent  test  taker  berbasis  web  e-learning  dan faktor  demografi  [1].  Faktor  yang  berpengaruh
terhadap kompetensi perawat pada UKNI dapat diteliti dengan menggunakan teknologi data mining.
Data  Mining  atau  disebut  juga  dengan  knowledge discovery  in  database  (KDD)  adalah  proses  mengolah data  yang  berukuran  besar  dengan  mengekstrak informasi yang diperlukan dan menemukan pengetahuan  tersembunyi  dalam  suatu  database sehingga  mendapatkan  nilai  tambah  yang  berguna dalam  pengambilan  keputusan[4],  [5],  [6],  [7],  [8]. Data  Mining  adalah  proses  penggalian  informasi  dan pengetahuan  tentang  nilai  potensial  dari  data  yang besar,  acak,  kabur,  tidak  lengkap,  dan  mengandung noise  [9].  Data  Mining  bertujuan  untuk  menemukan informasi  yang  berguna  pada  database  untuk  lebih memahami  masa  lalu,  atau  bahkan  memprediksi  masa depan  [10].  Data  Mining  merupakan  disiplin  penting yang  dapat  memberikan  keuntungan  signifikan  di bidang  penemuan  pengetahuan  dan  analitik  bisnis untuk institusi modern [11].
Asosiasi,  clustering,  klasifikasi,  dan  prediksi  adalah beberapa  teknik  Data  Mining  yang  sering  digunakan [5],  [12],  [13].  Proses  Data  Mining  ini  meliputi pembersihan  data,  integrasi  data,  pemilihan  data, transformasi  data,  penambangan  data,  evaluasi  pola, dan  representasi  pengetahuan  [14].  Data  Mining berperan  penting  dalam  membantu  banyak  ilmuwan dan  praktisi  memahami  bagaimana  mengelola  data untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  [15]. Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  proses  Data  Mining dapat berkontribusi untuk perbaikan di berbagai bidang [11].  Data  Mining  mencakup  pengelompokan  dan klasifikasi,  pemilihan  fitur,  dan  ekstraksi  fitur  dan teknik  pembelajaran  mesin  seperti  metode  pohon keputusan,  model  Hidden  Markov,  jaringan  saraf tiruan dan mesin vektor pendukung [16].
Metode  yang  digunakan  di  Data  Mining  dapat diklasifikasikan  menjadi  empat  metode  utama,  yaitu pemodelan  prediktif,  segmentasi  basis  data,  analisis tautan dan deteksi penyimpangan [17]. Metode-metode dalam Data Mining dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Data Mining
Association  Rule  Mining  (ARM)  atau  penambangan aturan asosiasi yang sering dikenal juga sebagai market basket  analysis  analisis  keranjang  pasar  adalah  teknik yang  sangat  efektif  untuk  menemukan  hubungan penjualan  barang  X  dengan  barang  Y.  Analisis
keranjang  pasar  adalah  proses  memeriksa  barang- barang di keranjang pembeli  yang  memeriksa di pasar untuk  melihat  jenis  item  apa  yang  ada  dalam  satu keranjang.  Pola  keberadaan  item  yang  sering  muncul bersama  dalam  satu  keranjang  dinyatakan  dengan aturan  asosiasi.  Aturan  asosiasi  saat  ini  digunakan  di berbagai  bidang  seperti  deteksi  intrusi,  penambangan penggunaan web, bioinformatika, manufaktur, pemasaran, segmentasi pelanggan, kedokteran, pembelajaran adaptif, keuangan dan lain-lain [17].
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma  yang digunakan dalam ARM. Algoritma Apriori menggunakan data yang sudah ada untuk mendapatkan pengetahuan  dari  frequent  itemset.  Variabel  untuk menilai kekuatan dan keakuratan frequent itemsets dan aturan  asosiasi  yang  ditemukan  pada  Algoritma Apriori adalah Support, Confidence dan Lift [17].
Algoritma  Apriori  secara  umum  memiliki  tiga tahap[18],  dimulai  dari  menentukan  batas  minimum hingga  mendapatkan aturan asosiasi. Tahap Algoritma Apriori dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Algoritma Apriori
Penerapan  Data  Mining  di  dunia  nyata,  terutama Algoritma  Apriori,  dapat  ditemukan  di  berbagai bidang,  diantaranya  pemasaran,  diagnostik  medis, penambangan  web,  analisis  lalu  lintas,  teknologi informasi dan forensik [19]. Hasil penelitian yang telah dilakukan  peneliti  sebelumnya  pada  data  penderita kanker paru-paru, Algoritma Apriori dapat mengidentifikasi  aturan  potensial  antara  kanker  paru- paru  dan  gejalanya.  Algoritma  Apriori  diterapkan untuk  menganalisis  dan  faktor-faktor  patogen  kanker paru-paru  berdasarkan  data  rekam  medis  elektronik kanker  paru-paru  dari  departemen  onkologi  rumah sakit.  Algoritma  Apriori  dapat  merumuskan  dengan baik  hubungan  antara  kanker  paru-paru  dan  faktor- faktor patogen, yang dapat membantu dokter membuat diagnosis  dengan  cepat,  akurat  dan  efisien,  memiliki signifikansi  klinis  yang  penting  untuk  pencegahan awal dan pengobatan kanker paru-paru [20].
Hasil penelitian lain pada serangan jantung, Algoritma Apriori  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi serangan  jantung  yang  merupakan  penyebab  kematian utama  di  banyak  negara.  Algoritma  Apriori  yang digunakan  berhasil  menemukan  aturan  asosiasi prediksi  penyakit  jantung  yang  dikonfirmasi  sebagai aturan  yang  valid  oleh  ahli  penyakit  jantung,  dengan
skor  kepercayaan  tertinggi  98%  dalam  memprediksi penyakit jantung [21].
Hasil  penelitian  pada  Tambang  Pingdingshan  di Provinsi  Henan,  China  Algoritma  Apriori  juga  telah digunakan  untuk  meminimalisir  dampak  bencana. Studi  kasus  pada  data  bencana  ledakan  batubara  dan gas  di  Tambang  Pingdingshan  menunjukkan  bahwa Algoritma  Apriori  dapat  menemukan  aturan  asosiasi penyebab ledakan batubara dan gas [22].
Hasil  penelitian  di  bidang  transportasi,  Algoritma Apriori  dapat  mengidentifikasi  penyebab  utama kecelakaan  jalan  tol  yang  melibatkan  kendaraan pengangkut  Hazardous  Material  (HAZMAT),  menarik hubungan  antara  kecelakaan  dan  faktor  risikonya, sehingga  memberikan  hasil  yang  mudah  dipahami untuk  peningkatan  keselamatan  di  jalan  tol.  Data kecelakaan  yang  dianalisis  diperoleh  dari  database Korea Expressway Corporation dari tahun 2008 hingga 2017.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kecelakaan yang  melibatkan  kendaraan  pengangkut  HAZMAT sangat  terkait  dengan  pengemudi  pria,  kecelakaan tunggal,  kondisi  cuaca  cerah,  siang  hari,  dan  segmen jalur utama [18].
Hasil penelitian di Dubai, Uni Emirat Arab, Algoritma Apriori  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data kecelakaan lalu lintas pada tahun 2017. Aturan asosiasi yang  ditemukan  menunjukkan  bahwa  penyebab kecelakaan  terbesar  pada  akhir  pekan  adalah pengendara  yang  dalam  keadaan  mabuk,  sedangkan pada hari-hari biasa adalah kurangnya jaga jarak antar kendaraan [23].
Penelitian  ini  membahas  bagaimana  penerapan Algoritma  Apriori  dapat  menemukan  faktor  yang berpengaruh  terhadap  kompetensi  calon  tenaga keperawatan  dengan  cara  mengidentifikasi  hubungan antar  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kompetensi perawat dalam UKNI serta menghitung tingkat akurasi hubungan tersebut. Faktor  yang  dianalisis adalah IPK, status  pekerjaan,  jumlah  try  out  yang  diikuti,  hasil  try out,  keikutsertaan  dalam  bimbingan  intensif,  dan penguasaan aspek-aspek tertentu pada materi keperawatan  yang  terdiri  dari  keperawatan  anak, keperawatan  gawat  darurat,  keperawatan  gerontik, keperawatan  jiwa,  keperawatan  keluarga,  keperawatan komunitas,  keperawatan  maternitas,  keperawatan medikal  bedah  dan  manajemen  keperawatan.  Data yang  akan  diolah  bersumber  dari  Appskep  UKOM (https://ukom.appskep.id),  sebuah  layanan  try  out  dan bimbingan  belajar  online  untuk  persiapan  UKNI dengan pengguna yang tersebar di seluruh Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan  kerangka  kerja  penelitian  berfungsi  untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  penelitian  yang diangkat. Penelitian ini disusun secara teratur dan jelas agar mudah memahami dalam menyelesakan permasalahan yang dihadapi. Kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifkasi Masalah
Proses mengidentifikasi masalah ini diperlukan di awal penelitian  agar  dapat  menentukan  solusi  yang  tepat dari  masalah  yang  diteliti.  Peneliti  dalam  kasus  ini mendapatkan  permasalahan  mengenai  identifikasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  seorang  perawat dalam mempersiapkan diri menghadapi uji kompetensi, hubungan antar faktor tersebut dan akurasi dari hubungan yang ditemukan.

## 2.2. Menganalisa Permasalahan
Tahap  ini  adalah  proses  dalam  menentukan  ruang lingkup  permasalahan.  Proses  analisa  ini  berfungsi untuk  lebih  memahami  masalah  yang  diteliti  sesuai dengan  ruang  lingkup  yang  sudah  ditentukan. Penelitian  ini  membahas  masalah  kompetensi  perawat dengan  menggunakan  data  peserta  bimbingan  belajar UKNI. Analisis masalah diharapkan dapat memberikan
output  yang  akurat  untuk  proses  pengambilan keputusan.
2.3. Menentukan Tujuan dari Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  dapat ditentukan  menghasilkan  solusi  atas  permasalahan yang  terdapat  didalamnya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menemukan  faktor  yang  berpengaruh  terhadap kompetensi  perawat,  menemukan  hubungan  antar faktor, dan mengetahui akurasi hubungan tersebut.
2.4. Mempelajari Literatur yang Digunakan
Studi literatur ini bertujuan agar penelitian ini memiliki dasar teori yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan.  Literatur  yang  dipelajari berupa jurnal ilmiah dan buku yang membahas tentang Data  Mining,  Algoritma  Apriori  dan  UKNI.  Literatur tersebut  digunakan  untuk  mendukung  pembuatan tulisan, konsep dan teori yang ada dalam penelitian ini. Pencarian  dan  penyesuaian  literatur  yang  dibutuhkan pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat  melengkapi landasan teori untuk memperkuatnya.

## 2.5. Mengumpulkan Data yang Dibutuhkan
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari Appskep.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  data pengguna  layanan  bimbingan  belajar  dan  try  out. Metode  dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
2.5.1. Observasi
Observasi  dilakukan  secara  langsung  di  kantor Appskep  dan  di  website  platform  bimbingan  belajar Appskep  dengan  alamat  di  https://ukom.appskep.id, dengan  tujuan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang ada  dengan  jelas.  Observasi  juga  dilakukan  pada  data yang  dikumpulkan,  yaitu  data  peserta  Appskep  yang telah mengikuti UKNI.
2.5.2. Wawancara
Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  Ns.  Yaumil Fajri,  S.Kep,  selaku  Chief  Executive  Officer  (CEO) Appskep.  Peneliti  melakukan  wawancara  tentang tingkat  kompetensi  user  Appskep  dan  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kelulusan user Appskep di UKNI.
2.5.3. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  mengumpulkan  dan mempelajari artikel ilmiah berkaitan dengan penelitian yang  diangkat,  yaitu  artikel  yang  membahas  tentang Data Mining, Algoritma Apriori dan UKNI.
2.6. Mengolah data menggunakan algoritma apriori
Data  yang  di  peroleh  di  tahap  pengumpulan  data diproses  dan  diolah  menggunakan  Algoritma  Apriori dengan  aplikasi  yang  sudah  ada,  yaitu  software Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis
(WEKA).  Algoritma  apriori  mengolah  data  dengan proses secara umum sebagai berikut:
a. Memahami data
b. Membersihkan data dari noise
c. Menyiapkan format data yang sesuai
d. Mencari frequent itemsets
e. Menentukan aturan asosiasi
f. Memilih aturan asosiasi yang relevan
2.7. Menganalisa Hasil
Langkah  akhir  adalah  melakukan  analisa  aturan asosiasi yang dihasilkan antar faktor yang mempengaruhi  kompetensi  perawat  dan  mengetahui tingkat akurasi rule asosiasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data pengguna  Appskep  Indonesia  yang  sudah  mengikuti UKNI.  Data  awal  yang  didapatkan  dari  Appskep adalah sebanyak 6169 record. Setelah dibersihkan dari noise,  data  yang  dapat  diolah  ada  sebanyak  2412 record, dengan atribut data dan kategori yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Atribut Data Atribut Kategori Kompetensi Kompeten Tidak Kompeten Status Pekerjaan Bekerja Tidak Bekerja IPK < 2,50 >= 2,50 dan < 3,00 >= 3,00 dan < 3,50 >= 3,50
Jumlah Mengikuti UKNI
1x 2x >= 3x Kepesertaan Bimbel Ya Tidak Jumlah Try Out < 10x >= 10x dan < 20x >= 20x dan < 40x >= 40x
Skor rata-rata keseluruhan
Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan anak Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan gawat darurat Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan gerontik Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan jiwa Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan keluarga
Rendah (< 40)
Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan komunitas Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60)
Skor keperawatan maternitas Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor keperawatan medikal bedah Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60) Skor manajemen keperawatan Rendah (< 40) Sedang (>= 40 dan < 60) Tinggi (>=60)

## 3.1. Frequent Itemsets
Analisis  2412  record  data  menggunakan  software WEKA dengan minimum support 50% dan confidence 80% menghasilkan 7 frequent 1 item dan 7 frequent 2 itemsets.  Frequent  1  item  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Item  yang  memenuhi  syarat  minimum  support  50% untuk  frequent  1  item  adalah  Kompeten,  Tidak Bekerja, IPK >= 3,50, Peserta Bimbel, Jumlah Try Out <  10x,  Skor  keperawatan  jiwa  tinggi  dan  Skor keperawatan keluarga sedang.
Tabel 2. Frequent 1 Item Item Record Support Kompeten 2347 0,97 Tidak Bekerja 1582 0,66 IPK >= 3,50 1388 0,58 Peserta Bimbel 1651 0,68 Jumlah Try Out < 10x 1346 0,56 Skor keperawatan jiwa tinggi 1315 0,55 Skor keperawatan keluarga sedang 1282 0,53
Frequent  2  itemsets  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Item yang  memenuhi  syarat  minimum  support  50%  untuk frequent  2  itemsets  adalah  Kompeten  dan  Tidak bekerja,  Kompeten  dan  IPK  >=  3.50,  Kompeten  dan Peserta  bimbel,  Kompeten  dan  Try  out  <  10x, Kompeten  dan  Skor  keperawatan  jiwa  tinggi, Kompeten dan Skor keperawatan keluarga sedang.
Tabel 3. Frequent 2 Itemsets Item Record Support Kompeten dan Tidak Bekerja 1543 0,64 Kompeten dan IPK >= 3,50 1365 0,57 Kompeten dan Peserta Bimbel 1600 0,66 Kompeten dan Jumlah Try Out < 10x 1317 0,55 Kompeten dan Skor keperawatan jiwa tinggi 1315 0,55 Kompeten dan Skor keperawatan keluarga sedang 1269 0,53

## 3.2. Rule Asosiasi
Berdasarkan  frequent  itemsets  yang  ditemukan,  dapat dihasilkan  6  rule  asosiasi  yang  memenuhi  batas minimum support dan confidence.
a. Jika  Skor  keperawatan  jiwa  tinggi  maka  calon perawat  Kompeten  dengan  support  55%  dan confidence 100%.
b. Jika  Skor  keperawatan  keluarga  sedang  maka calon perawat Kompeten dengan support 53% dan confidence 99%.
c. Jika  IPK  >=  3.50  maka  calon  perawat  Kompeten dengan support 57% dan confidence 98%.
d. Jika Try out < 10x maka calon perawat Kompeten dengan support 55% dan confidence 98%.
e. Jika Tidak bekerja maka calon perawat Kompeten dengan support 64% dan confidence 98%.
f. Jika  Peserta  bimbel  maka  calon  perawat Kompeten  dengan  support  66%  dan  confidence 97%.

## 4. Kesimpulan
Rule  asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  apriori menggambarkan  faktor  faktor  yang  terkait  dengan kompetensi  perawat.  Rule  pertama  dan  kedua mengindikasikan  bahwa  materi  keperawatan  jiwa  dan keperawatan  keluarga  adalah  materi  yang  sangat penting  untuk  dipahami  calon  perawat  sebelum mengikuti  UKNI.  Rule  ketiga  menunjukkan  bahwa IPK yang bagus berbanding lurus dengan kemungkinan  lulus  UKNI.  Rule  keempat  menyatakan bahwa perawat yang kompeten pada UKNI mengerjakan  try  out  tidak  terlalu  banyak,  namun  rule keenam  menyatakan  bahwa  mayoritas  perawat  yang kompeten  adalah  peserta  bimbel.  Hal  ini  menyiratkan bahwa  dalam  persiapan  menghadapi  UKNI,  selain melakukan  latihan  try  out,  belajar  intensif  untuk meningkatkan  pengetahuan  jauh  lebih  penting.  Rule kelima mengindikasikan bahwa perawat yang mengikuti  UKNI  kebanyakan  belum  mendapatkan pekerjaan.  Berdasarkan  rule-rule  asosiasi  diatas,  dapat disimpulkan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kompetensi  perawat  pada  UKNI  adalah  penguasaan materi  keperawatan  jiwa  dan  keluarga  yang  baik,  IPK yang tinggi, serta memiliki proses belajar yang baik.

## Daftar Rujukan
[1] Palingrungi,  B.,  Kadar,  K.  S.,  &  Sjattar,  E.  L.  (2021).  Faktor prediktor  kelulusan  Ujian  Kompetensi  NERS  Indonesia: Tinjauan  Literatur.  Jurnal  Ilmiah  Keperawatan  (Scientific Journal of Nursing), 1, 97–106.
https://doi.org/10.33023/jikep.v7i1.704
[2] Choeron, R. C., & Metrikayanto, W. D. (2020). Meningkatkan kesiapan  Uji  Kompetensi  NERS  melalui  bimbingan  intensif. Jurnal  Ilmiah  Keperawatan  (Scientific  Journal  of  Nursing),  1, 143–147. https://doi.org/10.33023/jikep.v6i1.574
[3] Pebriani,  E.,  Arif,  Y.,  &  Susanti,  M.  (2021).  Perbedaan Pencapaian  Kompetensi  Mahasiswa  Ners  (Komunikasi, Keterampilan  dan  Perilaku  Profesional)  Antara  Stase Keperawatan  Anak  Dengan  Keperawatan  Maternitas  Sesudah Intervensi  Metode  Bimbingan  One  Minute  Preceptor  (OMP) pada  Preceptor  di  Kota  Bengkulu.  Jurnal  Ilmiah  Universitas Batanghari Jambi, 2, 772. https://doi.org/10.33087/jiubj.v21i2.1540
[4] Wu,  C.-W.,  Huang,  J.,  Lin,  Y.-W.,  Chuang,  C.-Y.,  &  Tseng, Y.-C.  (2021).  Efficient  algorithms  for  deriving  complete frequent  itemsets  from  frequent  closed  itemsets.  Applied Intelligence,  6,  7002–7023. https://doi.org/10.1007/s10489- 020-02172-7
[5] Kaushik, M., Sharma, R., Peious, S. A., Shahin, M., Yahia, S. B.,  &  Draheim,  D.  (2021).  A  Systematic  Assessment  of
Numerical  Association  Rule  Mining  Methods.  SN  Computer Science, 5. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00725-2
[6] Tan, C., & Lin, J. (2021). A new QoE-based prediction model for  evaluating  virtual  education  systems  with  COVID-19  side effects using data mining. Soft
Computing.
https://doi.org/10.1007/s00500-021-05932-w
[7] Xiao, W., & Hu, J. (2021). Paradigm and performance analysis of  distributed  frequent  itemset  mining  algorithms  based  on Mapreduce.  Microprocessors  and  Microsystems,  103817. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103817
[8] Fote,  F.  N.,  Roukh,  A.,  Mahmoudi,  S.,  Mahmoudi,  S.  A.,  & Debauche,  O.  (2020).  Toward  a  Big  Data  Knowledge-Base
Management  System  for  Precision  Livestock  Farming. Procedia Computer Science, 136–142. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.10.021
[9] Yu, H. (2021). Apriori algorithm optimization based on Spark platform  under  big  data.  Microprocessors  and  Microsystems, 103528. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103528
[10] Fatemi,  S.  M.,  Hosseini,  S.  M.,  Kamandi,  A.,  &  Shabankhah, M.  (2020).  CL-MAX:  a  clustering-based  approximation algorithm  for  mining  maximal  frequent  itemsets.  International Journal  of  Machine  Learning  and  Cybernetics,  2,  365–383. https://doi.org/10.1007/s13042-020-01177-5
[11] Vučetić,  M.,  Hudec,  M.,  &  Božilović,  B.  (2020).  Fuzzy functional dependencies and linguistic interpretations employed  in  knowledge  discovery  tasks  from  relational databases.  Engineering  Applications  of  Artificial  Intelligence, 103395. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.103395
[12] Rao,  A.  B.,  Kiran,  J.  S.,  &  G,  P.  (2021).  Application  of market–basket  analysis  on  healthcare.  International  Journal  of
System Assurance Engineering and Management. https://doi.org/10.1007/s13198-021-01298-2
[13] Singh,  K.,  Kumar,  R.,  &  Biswas,  B.  (2021).  High  average- utility  itemsets  mining:  a  survey.  Applied  Intelligence,  4, 3901–3938. https://doi.org/10.1007/s10489-021-02611-z
[14] Pazhaniraja,  N.,  &  Sountharrajan,  S.  (2020).  High  utility itemset  mining  using  dolphin  echolocation  optimization. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 8, 8413–8426. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02571-1
[15] Martarelli,  N.  J.,  &  Nagano,  M.  S.  (2022).  How  to  undertake reviews  of  large  collections  of  articles  and  establish  main contributions:  an  ontology-based  literature  review  approach. International  Journal  of  Information  Management  Data Insights, 2, 100091. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022.100091
[16] Yang,  X.  (2019).  Introduction  to  Algorithms  for  Data  Mining and Machine Learning. United Kingdom: Elsevier Science.
[17] Bhatia,  P.  (2019).  Data  Mining  and  Data  Warehousing: Principles  and  Practical  Techniques.  Singapore:  Cambridge University Press.
[18] Hong,  J.,  Tamakloe,  R.,  &  Park,  D.  (2020).  Application  of association  rules  mining  algorithm  for  hazardous  materials transportation  crashes  on  expressway.  Accident  Analysis
&amp; Prevention,
105497.
https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105497
[19] Datta, S., Mali, K., & Ghosh, S. (2020). Weighted Association Rule  Mining  Over  Unweighted  Databases  Using  Inter-Item Link Based Automated Weighting Scheme. Arabian Journal for
Science and Engineering, 4, 3169–3188.
https://doi.org/10.1007/s13369-020-05085-2
[20] Guo,  H.,  Liu,  H.,  Chen,  J.,  &  Zeng,  Y.  (2021).  Data  Mining and Risk Prediction Based on Apriori Improved Algorithm for Lung  Cancer.  Journal  of  Signal  Processing  Systems,  7,  795– 809. https://doi.org/10.1007/s11265-021-01663-1
[21] Yazdani, A., Varathan, K. D., Chiam, Y. K., Malik, A. W., & Wan Ahmad, W. A. (2021). A novel approach for heart disease prediction  using  strength  scores  with  significant  predictors. BMC  Medical  Informatics  and  Decision  Making,  1. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01527-5
[22] Xie, X., Fu, G., Xue, Y., Zhao, Z., Chen, P., Lu, B., & Jiang, S. (2019).  Risk  prediction  and  factors  risk  analysis  based  on IFOA-GRNN  and  apriori  algorithms:  Application  of  artificial intelligence  in  accident  prevention.  Process  Safety  and
Environmental
Protection, 169–184. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.11.019
[23] John,  M.,  &  Shaiba,  H.  (2019).  Apriori-Based  Algorithm  for Dubai  Road  Accident  Analysis.  Procedia  Computer  Science, 218–227. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.103