## PARAMETER ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN KORELASI JURUSAN DAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF
Relita Buaton 1 ; Deny Jollyta 2 ; Herman Mawengkang 3 ; Muhammad Zarlis 4 ; Syahril Effendi 5
1 Program Studi Doktor Ilmu Komputer
Universitas Sumatera Utara www.usu.ac.id relibbc79@gmail.com 2 Program Studi Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Pelita Indonesia www.stikom.pelitaindonesia.ac.id deny.jollyta@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
3 Program Studi Matematika Universitas Sumatera Utara
www.usu.ac.id
hmawengkang@yahoo.com 4 Program Studi Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara www.usu.ac.id m.zarlis@yahoo.com 5 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Universitas Sumatera Utara www.usu.ac.id syahnyata1@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —One  of  the  problems  in  higher education is the mistake of prospective students in majors  selection.  This  is  caused  by  not  paying attention  to  the  suitability  of  the  major  in  the original  school  with  the  chosen  major  in  higher education  so that it impacts not only  non  optimal processing and learning outcomes, such as the low GPA,  but  also  on  social  life,  such  as  increasing unemployment. The selection of the right  major  is very important and to help prospective students in choosing  it  requires  an  online  system  that  can  be accessed  by  everyone  and  select  original  school majors  to  see  conformity  with  majors  in  higher education.  This  system  uses  association  rules  and parameters  of  support  and  confidence  in  data mining.  The  purpose  of  this  research  is  to determine  the  correlation  between  majors  in  the original school, majors in higher education and the achievement of the GPA through the use of support and  confidence  parameters  that  process  the
knowledge base in the form of an alumni database on  the  online  system  created.  Training  or  testing was conducted on 10,254 data in the database and produced  new  information  and  knowledge  that between  the  majors  of  the  original  school,  the choice of majors in higher education and GPA had a  strong  correlation  with  the  value  of  confidence reaching 100%.
Key  Word: Association  Rule,  Support,  Confidence, Correlation.
Intisari — Salah  satu  permasalahan  dalam perguruan  tinggi  adalah  kesalahan  calon mahasiswa  dalam  pemilihan  jurusan  di perguruan  tinggi  pilihannya.  Kesalahan  ini disebabkan  kurang  memperhatikan  kesesuaian jurusan  di  sekolah  asal  dengan  jurusan  yang dipilih  sehingga  berdampak  tidak  hanya  pada proses  dan  hasil  pembelajaran  yang  tidak
maksimal,  seperti  perolehan  indeks  prestasi kumulatif  (IPK)  yang  rendah,  namun  juga berdampak  pada  kehidupan  sosial,  seperti bertambahnya  pengangguran.  Pemilihan  jurusan yang  tepat  sangat  penting  dan  untuk  membantu calon  mahasiswa  dalam  memilihnya  dibutuhkan sebuah  sistem online yang  dapat  diakses  oleh setiap orang dan menyeleksi jurusan sekolah asal untuk  melihat  kesesuaian  dengan  jurusan  di perguruan tinggi. Sistem ini menggunakan aturan asosiasi  dan  parameter support dan confidence dalam  ilmu  data  mining.  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  adanya  korelasi antara  jurusan  di  sekolah  asal,  jurusan  di perguruan  tinggi  dan  raihan  IPK  melalui penggunaan  parameter support dan confidence yang  memproses  basis  pengetahuan  dalam bentuk basis data alumni pada sistem online yang dibuat. Training atau  pengujian  dilakukan terhadap  10.254  data  dalam  basis  data  dan menghasilkan  informasi  serta  pengetahuan  baru bahwa    antara  jurusan  sekolah  asal,  pilihan jurusan  di  perguruan  tinggi  dan  IPK  memiliki korelasi  yang  kuat  dengan  nilai confidence yang mencapai 100%.
Kata  Kunci :  aturan  asosiasi,  support,  confidence, korelasi.

## PENDAHULUAN
Pemilihan jurusan yang tepat di perguruan tinggi  menjadi  suatu  hal  yang  sangat  penting sebelum  memulai  perkuliahan.  Salah  satu parameter  untuk  mengukur  keberhasilan  studi atau  kualitas  lulusan  di  perguruan  tinggi  adalah melalui  perolehan  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK),  yakni  >=3,0.  Nilai  IPK  yang  tinggi merupakan  salah  satu  faktor  yang  menunjukkan kualifikasi  mahasiswa  dan  menjadi  ukuran kompetensi dalam menghadapi kebutuhan dunia kerja.
Untuk  sampai  pada  tujuan  tersebut, terdapat  satu  hal  yang  dianggap  menjadi  awal permasalahan,  yakni  kesalahan  dalam  memilih jurusan di perguruan tinggi. Menurut Educational Psychologist dari Integrity Development Flexibility (IDF) bahwa  87%  mahasiswa  Indonesia  yang salah dalam memilih jurusan di pendidikan tinggi telah menyebabkan beberapa hal seperti memicu jumlah pengangguran, tidak bisa memperoleh IPK tinggi,  tidak  mampu  bertahan  dan  tidak  optimis dalam  perkuliahan,  tidak  tertarik  pada  mata kuliah  yang  diberikan  dan  dampak  terburuknya adalah  dikeluarkan  atau  drop  out  (Harahap, 2014).
Situasi  ini  menunjukkan  bahwa  perolehan IPK  ada  hubungannya  dengan  pemilihan  jurusan
di  perguruan  tinggi  yang  disesuaikan  dengan jurusan  sekolah  asal.  Itu  sebabnya  pemilihan jurusan  yang  sesuai  dalam  pendidikan  tinggi sangat  penting  dan  melalui  penelitian  ini  dapat diketahui  seberapa  kuat  keterkaitan  ketiga variabel  utama  tersebut,  yakni  jurusan  sekolah asal,  jurusan  di  perguruan  tinggi  dan  IPK  yang diperoleh.
Penggalian  informasi  tentang  keterkaitan ini  dilakukan  dengan  aturan  asosiasi  dalam  data mining.  Menurut  (Agrawal,  Imielinski,  &  Swami, 1993), aturan asosiasi pertama kali diperkenalkan  oleh  Agrawal.  Aturan  asosiasi merupakan  sebuah  ekspresi  yang  ditunjukkan oleh  X  =>  Y,  dimana  X  dan  Y  merupakan sekumpulan data yang terhubung dengan adanya parameter support dan confidance .  Artinya, bahwa  transaksi  dari  sebuah database yang terdiri dari X cenderung mengandung Y (Agrawal et  al.,  1993).  Keadaan  ini  untuk  mengenali sekumpulan  aturan  yang  berdampingan  dalam beberapa  kumpulan  data.  Sedangkan  pada penelitian ini,  untuk  melakukan seleksi terhadap jurusan di perguruan tinggi, sebuah sistem online dirancang  dan  dibuat  dengan  menggunakan sejumlah data alumni mahasiswa.
Berbagai  penelitian  yang  berkaitan  dengan penggunaan  parameter  support  dan  confidence untuk  pengambilan  keputusan  telah  banyak dilakukan  melalui  korelasi  yang  terbentuk.  Pada penelitian  (Kwon,  Lee,  Park,  &  Kim,  2017),  hasil tes  yang  menggunakan  parameter  support  dan confidence  dapat  dengan  tepat  memprediksi kegagalan  mesin  di  lingkungan  manufaktur secara nyata melalui hasil penyelidikan hubungan antara  penyebab  dan  jenis  kegagalan  mesin. Dalam  (Istrat  &  Lalić,  2017)  dan  (Santhosh  & Francis,  2015),  rule  asosiasi  digunakan  sebagai alat  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam industri tekstil dan pengembangan klinik.
Aturan  asosiasi  juga  dapat  digunakan untuk memprediksi kecelakaan yang akan terjadi di  masa  mendatang  dan  memungkinkan pengemudi  untuk  menghindari  kecelakaan tersebut. Namun, karena teknik ini menghasilkan sejumlah  besar  aturan  keputusan,  dapat mencegah  para  pembuat  keputusan  membuat pilihan  sendiri  dari  aturan  yang  paling  relevan (Ait-Mlouk, Gharnati, & Agouti, 2017).
Penelitian  selanjutnya  yang  menggunakan parameter  dari  algoritma  A  Priori  ini  adalah menemukan  aturan  perguruan  tinggi  yang  solid dan  substansial  dalam  kegiatan  penerimaan mahasiswa  berdasarkan  aturan  yang  berlaku (Ahuja,  Garg,  Jain,  &  Sachdeva,  2018).  Berbagai penelitian  terkait  lainnya  juga  menunjukkan bahwa parameter support dan confidence mampu menghasilkan  berbagai  aturan  yang  dapat
membantu  perusahaan  atau  pihak  terkait  dalam membuat keputusan.

## BAHAN DAN METODE
Aturan Asosiasi Analisis  asosiasi  atau  penggalian  aturan asosiasi  merupakan  teknik  penambangan  data untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antara kombinasi item. Aturan asosiasi ingin memberikan informasi dalam bentuk hubungan if then.
Agrawal merupakan orang pertama yang kembali  menetapkan aturan asosiasi pada tahun 1993  untuk  melakukan  analisis  keranjang  pasar. Metode keranjang pasar  dalam  (Correa Bahnsen, Stojanovic,  Aouada,  &  Ottersten,  2013)  dan (Pulakkazhy & Balan, 2013) telah secara dominan digunakan  dalam  analisis  penjualan,  meskipun secara  signifikan  telah  dibuktikan  dalam  bidang lain  seperti  analisis  penjualan  kartu  kredit  oleh (Orriols-Puig,  Martínez-López,  Casillas,  &  Lee, 2013)  dan  (Sánchez,  Vila,  Cerda,  &  Serrano, 2009).  Metode  ini  tidak  dapat  secara  eksplisit digunakan  dalam  kasus  yang  bersifat  simultan, tetapi hanya dalam kasus yang bersifat berturut- turut  yang  mungkin  sangat  berguna  dalam pemasaran,  seperti  yang  terdapat  dalam penelitian  (Orriols-Puig  et  al.,  2013).  Selain  itu metode  ini  juga  dapat  dikembangkan  sebagai algoritma  klasik  dengan  memenuhi  batasan minimum  support  dan  confidence  (Anitha,  A. Karthika, Bindu, & V. Sriramakrishnan, 2018).
Algoritma A Priori Sebuah  kasus  mengenai  aturan  asosiasi  yang menggunakan  analisis  keranjang  pasar  (market basket  analysis)  (Chauhan  &  Cerpa,  2001), mengklasifikasi  item  dalam  beberapa  kelompok yang  dibeli  bersamaan  di  supermarket.  Analisis tersebut dikenal dengan nama Algoritma A Priori. Algoritma Algoritma  A  Priori  bekerja didasarkan pada  asumsi  bahwa  jika  sejumlah  item  muncul dalam sekelompok data, maka data yang muncul pasti  berada  dalam  kelompok  data  yang  sama (Astudillo, Bardeen, & Cerpa, 2014). Manfaat dari peningkatan  fungsi  algoritma  A  Priori  telah diuraikan  oleh  (Yabing,  2013)  dan  (Jafarzadeh, Rahmati  Torkashvand,  Asgari,  &  Amiry,  2015). Aturan  algoritma  untuk  asosiasi  bertingkat  telah diusulkan  oleh  (Ding,  Shi,  Chen,  &  Taher  Azar, 2015).  Sedangkan  algoritma  lain  yang  tersedia untuk  penambangan  aturan  asosiasi  telah dibandingkan  dan  dianalisis  dalam  penelitian (Tseng, Shie, Wu, & Yu, 2013).
Untuk  mengukur  kekuatan  aturan  asosiasi terdapat  dua  parameter  yang  dikenal  sebagai support dan confidance. Parameter ini
didefinisikan dalam (Istrat & Lalić, 2017) sebagai berikut:
Confidence (X => Y) = P (Y ǀ X) …………………….(1) Support (X => Y) = P (X U Y)   ………………….......(2)
Dimana  X  dan  Y  merupakan  item  dari sekelompok  data.  Confidence  didefinisikan sebagai  nilai  kepastian  yang  menunjukkan kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  sebuah apriori  (Al  Syahdan  &  Sindar,  2018).  Sedangkan Support didefinisikan sebagai sejumlah transaksi yang  mengandung  sekelompok  data  (Kamsu- Foguem,  Rigal,  &  Mauget,  2013).  Pada  penelitian ini kedua parameter digunakan untuk menghitung  berapa  besar  hubungan  antara variabel  jurusan  sekolah  asal,  jurusan  di perguruan  tinggi  dan  IPK  melalui  sistem  online yang dirancang.

## Bagan Alir Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa tahapan  kegiatan.  Gambar  1  merupakan  bagan alir  (flowchart)  yang  menggambarkan  setiap kegiatan penelitian yang dilakukan.
Sumber:  (Buaton,  Jollyta,  Mawengkang,  Zarlis,  & Effendi, 2019)
Gambar1. Bagan Alir Penelitian
Penelitian dimulai dengan mempersiapkan basis  pengetahuan  seperti  yang  diperlihatkan pada  Gambar  1.  Basis  pengetahuan  yang dimaksudkan  adalah  data  alumni  dari  93 perguruan tinggi yang berasal dari 19 provinsi di seluruh  Indonesia,  kemudian  diinputkan  sebagai awal  kegiatan.  Data  yang  diuji  berjumlah  10.254 data.  Desain  dan  pembuatan  sistem online dilakukan  setelah  semua  data  diperoleh  dan dianalisis sesuai dengan kebutuhan penelitian.
Untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, variabel  utama  yang  digunakan  untuk  menguji data  adalah  jurusan  di  sekolah  asal,  jurusan  di perguruan  tinggi  dan  IPK,  yang  kemudian ditambahkan  dengan  variabel  lain  seperti  nama perguruan  tinggi,  kategori  perguruan  tinggi  dan provinsi  untuk  memfasilitasi  interaksi  calon mahasiswa dengan sistem yang dibuat.
Proses  pengujian  data  dilakukan  dengan menggunakan  nilai support dan confidence yang telah ditentukan. Sistem online yang telah dibuat memungkinkan  siapa  saja  yang  dapat  melihat prediksi  tentang  kesesuaian  jurusan  sekolah dengan  jurusan  di  perguran  tinggi  yang  dipilih dan IPK yang akan diperoleh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  penelitian  dimulai  dengan mengkonversi  nilai  IPK  ke  huruf  yang diberlakukan pada penelitian ini sebagai data uji, seperti yang ditampilkan Tabel 1.
Tabel 1. Konversi IPK IPK HURUF 4,00 A 3.67-3.99 A- 3.33-3.66 B+ 3.00-3.32 B 2.67-2.99 B- 2.33-2.66 C+ 2.00-2.32 C Sumber: (Buaton et al., 2019)
Selanjutnya adalah pembuatan sistem online yang diawali  dengan  perancangan  menggunakan diagram usecase seperti yang diperlihatkan  pada Gambar 2.
Sumber: (Buaton et al., 2019) Gambar2. Diagram Use Case
Terdapat  tiga  aktor  pada  sistem  online Penyeleksian  Jurusan  dan  IPK,  yakni  admin, operator dan calon mahasiswa yang disebut juga sebagai pengguna. Berdasarkan Gambar 2, admin bertugas  sebagai  aktor  yang  mengatur  dan menjalankan sistem. Operator adalah orang yang ditugaskan  oleh  perguruan  tinggi  untuk melakukan manipulasi data seperti memasukkan data,  menambah,  edit  dan  menghapus  data  dari database.  Setiap  operator  hanya  diizinkan  untuk memasukkan  data  sesuai  dengan  perguruan tinggi masing-masing. Data yang sudah dimasukkan  operator  secara  otomatis  menjadi database  pengetahuan  dalam  menentukan  nilai support dan confidence.
Aktor terakhir yang terdapat pada sistem adalah  calon  mahasiswa  atau  pengguna.  Sistem yang dibangun dapat dipakai secara lansung oleh calon  mahasiswa  atau  pengguna.  Pengguna  bisa memasukkan tiga variabel utama yang digunakan sebagai ukuran dalam menyeleksi jurusan. Penelitian  ini  menyediakan  sistem  dengan antarmuka  yang  interaktif.  Antarmuka  bagi pengguna  dibagi  ke  dalam  tiga  kategori  dimana setiap  kategori  menampilkan  perhitungan support  dan  confidence  sebagai  hasil  dari pengujian  sistem.  Adapun  hasil  pengujian parameter  asosiasi  untuk  Kategori  I  ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pehitungan Support dan Confidence Kategori I IPK Support   Confidence Keterangan IPK Skala A: 4.00 0.00% 0.00% Rule tidak ditemukan dalam basis pengetahuan IPK Skala A- :3.67- 3.99 0.00% 0.00% Rule tidak ditemukan dalam basis pengetahuan IPK Skala B+:3.33- 3.66 0.09% 12.31% Berdasarkan basis pengetahuan, jika jurusan anda di SMA/Sederajat : IPS dan anda memilih Program Studi di Perguruan Tinggi : Sistem Informasi, maka kemungkinan besar IPK anda : B+:3,33- 3,66 dengan Support : 0.09% dan Confidence :
12.31% IPK Skala B:3.00- 3.32 0.44% 63.08% Berdasarkan basis pengetahuan, jika jurusan anda di SMA/Sederajat : IPS dan anda memilih Program Studi di Perguruan Tinggi : Sistem Informasi, maka kemungkinan besar IPK anda: B:3,00- 3,32 dengan Support : 0.44% dan Confidence : 63.08%
IPK
Skala B- :2.67- 2.99 0.17% 24.62% Berdasarkan basis pengetahuan, jika jurusan anda di SMA/Sederajat : IPS dan anda memilih Program Studi di Perguruan Tinggi : Sistem Informasi, maka kemungkinan besar IPK anda : B-:2,67- 2,99 dengan Support : 0.17%
dan Confidence : 24.62%
IPK Skala C+:2.33- 2.66 0.00% 0.00% Rule tidak ditemukan dalam basis pengetahuan IPK Skala C:2.00- 2.32 0.00% 0.00% Rule tidak ditemukan dalam basis pengetahuan
Sumber: (Buaton et al., 2019) Tabel  2  menampilkan  hasil  prediksi  data  calon mahasiswa dengan memasukkan jurusan sekolah asal  dan  jurusan  di  perguruan  tinggi.  Sistem menampilkan  informasi  yang  dapat  digunakan sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan. Sedangkan  tampilan  dari  sistem  online  untuk Kategori I terdapat pada Gambar 3.
Sumber: (Buaton et al., 2019) Gambar3. Seleksi Jurusan Kategori I
Pada Kategori II, pilihan calon mahasiswa adalah berdasarkan  jurusan  di  sekolah  asal,  jurusan  di perguran  tinggi  dan  IPK.  Hasil  perhitungan parameter asosiasi terdapat dalam Gambar 4 dan tampilannya diperlihatkan pada Gambar 5.
Jurusan Sekolah Asal Jurusan Perguruan Tinggi IPK IPS Sistem Informasi B+ Support 0.44% Confidence 63.08% Berdasarkan basis pengetahuan pada database data mining, jika jurusan anda di SMA/Sederajat : IPS dan anda memilih Program Studi di Perguruan Tinggi : Sistem Informasi, maka kemungkinan  besar  IPK  anda  :  IPK  Skala  B+:3,33-3,66 dengan Confidence 63,08 %, dan Support 0,44 %,
Sumber: (Buaton et al., 2019) Gambar4. Hasil Perhitungan Support dan Confidence Kategori II .
Sumber: (Buaton et al., 2019) Gambar 5. Seleksi Jurusan Kategori II
Kategori  III  merupakan  model  penyeleksian terakhir  pada  sistem  online.  Calon  mahasiswa dapat  menemukan  program  studi  yang  sesuai cukup  melalui  kriteria  jurusan  sekolah  asal. Sistem menampilkan simulasi IPK yang mungkin dapat  diraih  oleh  calon  mahasiswa.  Sebagian perhitungan  support  dan  confidence  Kategori  III dapat dilihat pada Gambar 6, sedangkan tampilan antarmukanya terdapat pada Gambar 7.
IPK Skala A: 4.00 IPK Skala A-: 3.67-3.99
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Teknik  Informatika  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh IPK Skala A-:3,67-3,99, dengan Confidence : 100,00% dan Support : 0,01%
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Administrasi  Negara  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh IPK Skala A-:3,67-3,99, dengan Confidence : 100,00% dan Support : 0,03%
 IPK Skala B+: 3.33-3.66
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Teknik  Informatika  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh  IPK  Skala  B+-:  3.33-3.66  dengan Confidence : 100.00% dan Support : 0.04%
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Administrasi  Negara  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh IPK Skala A-: 3.33-3.66 dengan confidence : 100.00% dan Support : 0.22% IPK Skala B: 3.00-3.32
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Teknik  Informatika  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh  IPK  Skala  B+-:  3.00-3.32  dengan Confidence : 100.00% dan Support : 0.14%.
 Berdasarkan  basis  pengetahuan  pada  database,  jika anda  memilih  Program  Studi  Administrasi  Negara  di Perguruan  Tinggi,  kemungkinan  besar  anda  akan memperoleh IPK Skala A-: 3.00-3.32 dengan Confidence : 100.00% dan Support : 0.27% Sumber: (Buaton et al., 2019)
Gambar6. Hasil Perhitungan Support dan Confidence Kategori III
Hasil  perhitungan  support  dan  confidence  pada Gambar  6  memungkinkan  calon  mahasiswa mengetahui  prediksi  IPK  yang  dapat  diraih  pada semua  skala  setiap  jurusan  di  perguruan  tinggi. Hasil  ini  lebih  memungkinkan  bagi  calon mahasiswa  untuk  dengan  mudah  membuat keputusan.
Sumber: (Buaton et al., 2019) Gambar7. Seleksi Jurusan Kategori III
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan parameter  algoritma  A  Priori  untuk  semua kategori,  tingkat  kepercayaan  pada  lebih  dari 10000  data  berada  pada  level  maximum,  yakni 100%.  Hal  ini  disebabkan  oleh  variabel  jurusan sekolah  asal  memiliki  kemungkinan  yang  lebih besar untuk diterima di semua jurusan perguruan tinggi,  walaupun  nilai support yang  dihasilkan bervariasi karena tergantung pada kombinasi tiga variabel  utama,  yakni  jurusan  sekolah  asal, jurusan di perguruan tinggi dan IPK. Selain itu, di beberapa  basis  pengetahuan  memiliki  nilai  yang kecil  pada  variabel  jurusan  perguruan  tinggi, seperti  jurusan  marketing  dan  fisika.  Namun, hasil  perhitungan  berhasil  menunjukkan  nilai support dan confidence tertinggi  yang  tentunya sangat  mempengaruhi  kesesuaian  pilihan  calon mahasiswa.

## KESIMPULAN
Penggunaan  parameter support dan confidence telah memperlihatkan adanya korelasi antara jurusan sekolah asal, jurusan di perguruan tinggi dan IPK.  Penelitian ini telah  membuktikan bahwa  berbagai  data  mahasiswa  alumni  yang dikumpulkan  dalam  sebuah  basis  pengetahuan dapat  menunjukkan  adanya  keterkaitan  ketiga variabel  tersebut.  Bahkan  hasil  perhitungan support dan confidence dari  beberapa  data  telah menunjukkan hasil maksimal yakni 100%.
Kelemahan  yang  ditemukan  pada  hasil perhitungan adalah pencapaian nilai support dan confidence yang tinggi hanya pada sejumlah kecil data  dalam  basis  pengetahuan.  Hal  ini  dapat dievaluasi  dari  teknik  pengumpulan  basis pengetahuan  untuk  kebutuhan  pengujian.  Hasil penelitian  ini  telah  memberikan  gambaran  dan acuan  bagi  calon  mahasiswa  dalam  memilih jurusan  yang  diinginkan  di  perguruan  tinggi  dan pencapaian IPK yang mungkin diperoleh sehingga diharapkan dapat memfasilitasi proses pembelajaran  dan  menghasilkan  lulusan  yang kompeten.

## REFERENSI
Agrawal,  R.,  Imielinski,  T.,  &  Swami,  A.  (1993). Sigmod93Assoc. In Mining Association Rules between Sets of tems in Large Database (pp. 1–10).
Ahuja,  R.,  Garg,  A.  G.,  Jain,  D.,  &  Sachdeva,  D. (2018). Predicting
B.Tech student admission  decisions  by  data  mining algorithms. International Journal of Engineering  &  Technology , 7 (1–3),  90–94. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i1.3.9664 Ait-Mlouk, A., Gharnati, F., & Agouti, T. (2017). An improved  approach  for  association  rule mining  using  a  multi-criteria  decision support system: a case study in road safety. European Transport Research Review , 9 (40),
1–13. https://doi.org/10.1007/s12544- 017-0257-5
Al  Syahdan,  S.,  &  Sindar,  A.  (2018).  Data  Mining
Penjualan  Produk  Dengan  Metode  Apriori Pada  Indomaret  Galang  Kota. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 1 (2), 56–63. https://doi.org/10.32672/jnkti.v1i2.771
Anitha,  G.,  A.  Karthika,  R.,  Bindu,  G.,  &  V. Sriramakrishnan, G. (2018). Modified classic a  priori  algorithm  for  association  rule mining. International Journal of Engineering
& Technology ,
7 (2.21), 414–416. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.21.1245 5
Astudillo,  C.,  Bardeen,  M.,  &  Cerpa,  N.  (2014). Editorial:  Data  mining  in  electronic commerce  confidence  -  Support  vs. Confidence. Journal  of  Theoretical  and Applied Electronic Commerce Research , 9 (1),
1–7. https://doi.org/10.4067/S0718- 18762014000100001
Buaton, R., Jollyta, D., Mawengkang, H., Zarlis, M., &  Effendi,  S.  (2019). Laporan  Akhir Penelitian Mandiri . Kota Medan.
Chauhan, A., & Cerpa, N. (2001). A Comparison of Procurement  Models  for  B2B  Electronic Commerce. In Optima (pp. 1–14).
Correa  Bahnsen,  A.,  Stojanovic,  A.,  Aouada,  D.,  & Ottersten,  B.  (2013).  Cost  sensitive  credit card  fraud  detection  using  bayes  minimum risk. Proceedings  -  2013  12th  International Conference  on  Machine  Learning  and
Applications,  ICMLA  2013 , 12 ,  333–338. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2013.68
Ding, S., Shi, Z., Chen, K., & Taher Azar, A. (2015). Mathematical  Modeling  and  Analysis  of  Soft Computing . Mathematical  Problems  in Engineering (Vol. 2015). https://doi.org/10.1155/2015/578321 Harahap,  R.  F.  (2014).  Duh,  87%  Mahasiswa Indonesia  Salah  Jurusan! Okexone.Com ,  p. News Kampus. Retrieved from https://news.okezone.com/read/2014/02/
24/373/945961/duh-87-mahasiswa- indonesia-salah-jurusan
Istrat, V., & Lalić, N. (2017). Association Rules as a Decision  Making  Model  in  the  Textile Industry. Fibres  and  Textiles  in  Eastern
Europe , 25 (4), 8–14. https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.230 2
Jafarzadeh,  H.,  Rahmati  Torkashvand,  R.,  Asgari, C.,  &  Amiry,  A.  (2015).  Provide  a  new approach for mining fuzzy association rules using  Apriori  algorithm. Indian  Journal  of Science  and  Technology , 8 (S7),  127–134. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i8/ 63627
Kamsu-Foguem, B., Rigal, F., & Mauget, F. (2013). Mining  association  rules  for  the  quality improvement  of  the  production  process.
Expert  Systems  with  Applications , 40 (4), 1034–1045. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.08.03 9
Kwon, J. H., Lee, S. B., Park, J., & Kim, E. J. (2017). Association Rule-based Predictive Model for Machine  Failure  in  Industrial  Internet  of Things.  In Journal  of  Physics:  Conference Series (Vol. 892, pp. 1–8). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/892/1/012008
Orriols-Puig, A., Martínez-López, F. J., Casillas, J., & Lee,  N.  (2013).  A  soft-computing-based method for the automatic discovery of fuzzy rules  in  databases:  Uses  for  academic research  and  management  support  in marketing. Journal  of  Business  Research , 66 (2013),
1332–1337. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2012.02. 033
Pulakkazhy,  S.,  &  Balan,  R.  V.  S.  (2013).  Data
mining  in  banking  and  its  applications-  A review. Journal  of  Computer  Science , 9 (10), 1252–1259. https://doi.org/10.3844/jcssp.2013.1252.1
259
Sánchez, D., Vila, M. A., Cerda, L., & Serrano, J. M. (2009).  Association  rules  applied  to  credit card  fraud  detection. Expert  Systems  with Applications ,
36 , 3630–3640. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.02.00
1
Santhosh,  S.,  &  Francis,  M.  (2015).  Clinic  +  -  A
Clinical  Decision  Support  System  Using Association  Rule  Mining. International Journal  of  Innovative  Research  in  Computer and  Communication  Engineering , 3 (4), 3585–3590.
Tseng,  V.  S.,  Shie,  B.  E.,  Wu,  C.-W.,  &  Yu,  P.  S. (2013). Efficient Algorithms for Mining Top-
K  High  Utility  Itemsets  from  Transactional Database. IEEE  Transactions  on  Knowledge and  Data  Engineering , 28 (8),  1772–1787. https://doi.org/10.1109/tkde.2015.245886 0
Yabing,  J.  (2013).  Research  of  an  Improved Apriori
Algorithm in Data Mining Association  Rules. International  Journal  of Computer  and  Communication  Engineering ,
2 (1),
25–27.
https://doi.org/10.7763/ijcce.2013.v2.128