Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023

## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI SEKOLAH TINGGI SAINS TARBIYAH KOTA PAGAR ALAM
Desi Puspita 1 , Riduan Syahri 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Kota Pagar Alam e-mail: 1 desiofira1@gmail.com , 2 syahririduan@gmail.com .

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  algoritma  apriori  untuk  menentukan strategi  promosi  mahasiswa  baru  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  (STIT)  Pagar  Alam  Kota. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara kepada panitia penerimaan mahasiswa baru di STIT, strategi  promosi  tetap  dilakukan  secara  menyeluruh  tanpa  melihat  target  peluang  tempat  yang mempunyai potensi dan yang belum mempunyai potensi. Ini sangat memakan waktu dan mahal. Algoritma  Apriori  sangat  efektif  dalam  mencari  pola  hubungan  satu  atau  lebih  itemset  dalam suatu  kumpulan  data  yang  besar  untuk  menentukan  program  studi  mana  yang  paling  banyak diminati di Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah Pagar Alam. Proses penerapan algoritma Apriori pada data  mahasiswa  tahun  2020-2021  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  dengan  minimal  support 10% dan keyakinan 40%, pada penelitian ini diperoleh informasi bahwa jika mahasiswa tersebut berasal dari prodi PAI maka berasal dari jurusan dengan tingkat kepercayaan sebesar 44,44%, dan jika  siswa  tersebut  berasal  dari  SMA  N  3  Pagar  Alam  maka  berasal  dari  jurusan  IPA  dengan tingkat kepercayaan sebesar 56,09%.
Kata kunci — Algoritma; Apriori; Data Mining; Promosi

## Abstract
This research aims to implement an a priori algorithm to determine promotion strategies for  new  students  at  the  Tarbiyah  College  of  Science  (STIT)  Pagar  Alam  City.  Based  on  the results  of  observations  and  interviews  with  the  committee  accepting  new  students  at  STIT,  the promotion  strategy  is  still  carried  out  thoroughly  without  looking  at  target  opportunities  for places that have potential and those that do not have potential. This is very time-consuming and expensive. The Apriori algorithm is very effective in finding relationship patterns of one or more itemsets in a large data set to determine which study programs are most in demand at the Pagar Alam  Tarbiyah  College  of  Science.  The  process  of  applying  the  Apriori  algorithm  to  student data  for  2020-2021  uses  the  Rapidminer  application  with  minimum  support  of  10%  and confidence  of  40%,  this  research  obtained  information  that  if  the  student  comes  from  the  PAI study program then comes from the department with a confidence of 44.44%, and if the student comes from SMA N 3 Pagar Alam then comes from the science department with a confidence of 56.09%
Keywords — Algorithms; Apriori; Data Mining; Promotion

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi yang  semakin  pesat  di  era  globalisasi  saat ini  tidak  bisa  lepas  dari  pengaruhnya terhadap dunia pendidikan. Tuntutan global menuntut  dunia  pendidikan  untuk  selalu dan  selalu  menyesuaikan  perkembangan teknologi  dengan  upaya  peningkatan  mutu pendidikan, khususnya menyesuaikan pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi bagi dunia pendidikan
khususnya  dalam  proses  pembelajaran.  Kota Pagar  Alam  telah  banyak  pilihan  wisata  yang indah,  udara  yang  segar  dan  sejuk,  serta keunikan  budaya  dan  kulinernya.  Sehingga menjadi  kawasan  yang  banyak  dikunjungi wisatawan  lokal  maupun  mancanegara.  Dari sekian  banyak  pengunjung  yang  datang,  tak sedikit  pula  yang  meninggalkan  kesan  berupa review  terhadap  tempat-tempat  yang  pernah mereka  kunjungi.  Ulasan  ini  dapat  menjadi informasi  yang  sangat  penting  bagi  pengelola wisata  maupun  bagi  wisatawan  lainnya.  Bagi
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
pengelola wisata, informasi tersebut dijadikan  bahan  evaluasi  dan  perbaikan terhadap  kekurangan  yang  ada  guna meningkatkan  kualitas  daya  tarik  wisata [1].
Era  globalisasi  terjadi  lebih  cepat dari yang dibayangkan sebelumnya (Santoso  et  al.,  2019).  Kemajuan  teknologi telah  menyediakan  sumber  daya  informasi dan komunikasi yang sangat luas dibandingkan  dengan  apa  yang  telah dimiliki manusia (Ahmad, 2012). Data yang sudah  dimiliki  untuk  menggali  informasi yang berguna untuk membantu pengambilan
keputusan, mengatasi permasalahan  penggalian  informasi  atau pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data dalam  jumlah  besar,  disebut  dengan  data mining  [2].  Data  mining  adalah  proses aktivitas yang menggunakan teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi berguna dan pengetahuan  terkait  dari  berbagai  database besar [3].
Berdasarkan  hasil  observasi  dan wawancara  kepada  salah  satu  tim  promosi Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah (STIT) Pagar Alam,  Bapak  Rahmad  Ramadan  S.kom, strategi  promosi  yang  saat  ini  diterapkan oleh  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  Pagar Alam  untuk  memulai  tahun  ajaran  baru untuk  sistem  promosi  tim  saat  ini.  Panitia penerimaan  siswa  baru  masih  harus  datang langsung  ke  sekolah-sekolah  yang  ada  di kota  Pagar  Alam,  bisa  dikatakan  hal  ini memakan  banyak  waktu  dan  biaya  lebih. Selain  promosi  sekolah,  Sekolah  Tinggi Ilmu Tarbiyah Pagar Alam juga melakukan sosialisasi  melalui  kegiatan  KKN  di wilayah  kota  Pagar  Alam  dan  wilayah  luar kota  Pagar  Alam.  Dari  permasalahan  yang telah  dijelaskan  diharapkan  penerapan algoritma  apriori  dapat  dijadikan  sebagai strategi  untuk  mengetahui  program  studi mana  yang  paling  banyak  diminati  oleh calon  mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Tarbiyah
Kota  Pagar  Alam.  Algoritma  ini  dapat membantu  dalam  menggabungkan  atribut- atribut  yang  akan  digunakan  berdasarkan  data siswa  baru  tahun  2021/2022.  Sistem  ini  akan mengolah  data  siswa  baru.  Sistem  ini  akan mengolah  data  siswa  dengan  menggunakan metode  Algoritma  Apriori  dan  metode  ini dipilih  karena  dapat  menggabungkan  atribut- atribut yang paling banyak diminati.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan  algoritma  apriori  untuk menentukan  strategi  promosi  mahasiswa  baru Sekolah  Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  (STIT)  Pagar Alam  Kota.  Algoritma  Apriori  adalah  jenis aturan  asosiasi  dalam  penambangan  data. Aturan  yang  menyatakan  hubungan  antara beberapa  atribut  sering  disebut  analisis  afinitas atau  analisis  keranjang  pasar.  Analisis  asosiasi atau penambangan aturan asosiasi adalah teknik penambangan  data  untuk  menemukan  aturan kombinasi  item.  Algoritma  apriori  merupakan algoritma  pengambilan  data  dengan  aturan asosiatif  untuk  menentukan  hubungan  asosiatif suatu  kombinasi  item  [4].  Association  Rule yang  dimaksud  dilakukan  melalui  mekanisme penghitungan  dukungan  dan  keyakinan  dari suatu  hubungan  item  [5].  Suatu  aturan  asosiasi dikatakan  menarik  apabila  nilai  dukungannya lebih  besar  dari  dukungan  minimumnya  dan juga  nilai  keyakinannya  lebih  besar  dari keyakinan  minimumnya.  Algoritma  apriori  ini akan  cocok  diterapkan  jika  terdapat  beberapa hubungan item yang ingin dianalisis[6].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Data  mining  merupakan  proses  berulang dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru  yang  sempurna,  berguna  dan  dapat dimengerti  dalam  database  yang  sangat  besar (massive  database)  dan  Data  mining  mulai  ada sejak tahun 1990an sebagai cara yang benar  dan tepat  untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang digunakan  untuk  mencari  hubungan  antar  data untuk  melakukan  pengelompokan  menjadi  satu atau  lebih  cluster  sehingga  objek-objek  yang berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai kemiripan  yang  tinggi  antara  satu  dengan  yang
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
lain [7].
Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan yang dapat dilakukan yaitu [7]:
1. Deskripsi: terkadang peneliti dan analisissecara  sederhana  ingin  mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan  kecenderungan  yang  terdapat  dalam data.  Deskripsi  dari  pola  kecenderungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2. Estimasi: hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih  ke  arah numerik dari pada ke  arah  kategori.  Model  dibangun menggunakan baris data (record) lengkap yang  menyediakan  nilai  dari  variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari  variabel  target  dibuat  berdasarkan nilai variabel prediksi.
3. Prediksi: hampir sama dengan klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.  Beberapa  metode  dan  teknik yang  digunakan  dalam  klasifikasi  dan estimasi  dapat  pula  digunakan  (untuk keadaan yang tepat) untuk prediksi.
4. Klasifikasi:  terdapat  target  variabel kategori  Sebagai  contoh,  penggolongan pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi,
pendapatan  sedang,  dan  pendapatan rendah
5. Pengklasteran: merupakan pengelompokan    record,  pengamatan, atau  memperhatikan  dan  membentuk kelas obyek-obyek yang memiliki kemiripan.  Klaster  adalah  kumpulan record  yang  memiliki  kemiripan  satu dengan  yang  lainnya  dan  memiliki ketidakmiripan record dalam klaster yang lain.  Berbeda  dengan  klasifikasi,  pada pengklasteran tidak ada variabel target.Pengklasteran  tidak  melakukan
klasifikasi,  mengestimasi,  atau  memprediksi nilai  dari  variabel  target,  akan  tetapi, algoritma  pengklasteran  mencoba  untuk melakukan  pembagian  terhadap  keseluruhan data  menjadi  kelompok-kelompok  yang memiliki  kemiripan  (homogen),  yang  mana kemiripan  record  dalam  satu  kelompok  akan bernilai  maksimal,  sedangkan  kemiripan dengan  record  dalam  kelompok  lain  akan bernilai minimal [8]
Algoritma  apriori merupakan  algoritma yang mencari frequent itemset dengan menggunakan  teknik  aturan  asosiasi.  Untuk mencari  aturan  asosiasi  dari  suatu  kumpulan data,  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan adalah mencari frequent  itemset  terlebih dahulu. frequent  itemset  adalah  sekelompok  item  yang sering  muncul  bersamaan  [9].  Penting  atau tidaknya  suatu  pergaulan  dapat  ditentukan dengan  menggunakan  dua  tolok  ukur  yaitu dukungan  dan  keyakinan.  Support  adalah  nilai pendukung atau persentase kombinasi suatu item dalam  database,  sedangkan  keyakinan  adalah nilai  kepastian  yaitu  kuatnya  hubungan  antar item dalam aturan asosiasi [6].
Algoritma  apriori merupakan  algoritma dasar  yang  dikemukakan  oleh  Agrawal  dan Srikant  pada  tahun  1994  untuk  menentukan frequent  itemset  untuk  aturan  asosiasi Boolean . Algoritma  A-priori merupakan  tipe Association Rules dalam data mining aturan yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut secara  sering  disebut  analisis  afinitas  atau analisis  bola  basket  pasar  [10].  Algoritma apriori  atau  yang  sering  disebut  dengan  analisis asosiasi (association  rule  mining) merupakan suatu  teknik  data  mining  untuk  menemukan aturan asosiasi antar kombinasi item [11].
Aturan  asosiasi  dilakukan  yaitu  sebagai berikut [12]:
1. Temukan  semua  item  yang  sering.  Hasil dari  proses  ini  adalah  sejumlah  itemset dengan nilai dukungan  lebih besar dari atau sama  dengan  dukungan  minimum  yang diberikan.  Tandai  dukungan  itemset  {a,  b} dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan 1.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
data collection data transformation algorithm implementation a priori evaluate the results
2. Menentukan  aturan  yang  kuat  dari frequent  itemset.  Hasil  dari  proses  ini adalah  seluruh  aturan  yang  memenuhi
dukungan  minimum  dan  kepercayaan minimum. Nilai keyakinan suatu kandidat aturan A  B dihitung dengan menggunakan persamaan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan melewati empat tahap termasuk: pengumpulan  data,  transformasi  data, implementasi  algoritma  a  apriori  dan mengevaluasi  hasilnya.  Tahapan  penelitian ini yang digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pada tahap pertama penulis
melakukan  teknik  pengumpulan  data dengan metode wawancara. Dalam hal ini penulis mendapatkan gambaran bagaimana  sistem  itu  berjalan.  Setelah melakukan  wawancara  dan  observasi. Adapun intstrumen obervasi dna wawancara sebagai berikut : Tabel 1. Instrumen Observasi No Aspek Indikator 1. Teknik Pelaksana an Proses  untuk  mengetahui cara  Strategi  Promosi    pada Sekolah Tinggi Ilmu
Tarbiyah  (STIT)    Kota  Pagar Alam.
Pada  tahap  observasi  peneliti  melakukan pengamatan  secara  langsung  terhadap  objek penelitian  yang  ada  di  panitia  penerima mahasiswa  baru  di  Sekolah  Tinggi  Ilmu Tarbiyah (STIT) Kota Pagar Alam. Tabel 2. Instrumen Wawancara No Apek Pertanyaan 1. Proses Berjala n 1. Bagaimana  Proses  Promosi  di Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah(STIT) Kota Pagar Alam. 2. Kendal a 1. Apakah Proses Promosi Mahasiswa  Baru  di  Sekolah Tinggi  Ilmu  Tarbiyah(STIT) Sudah  Berjalan  secara  efektif dan efisien? 2. Apakah  Target  tempat  prioritas promosi sudah diketahui? 3. Apakah seluruh strategi promosi  yang  sudah  berjalan mencapai hasil yang diinginkan? Setelah melakukan observasi dan wawancara, selanjutnya dilakukan transformasi  data.  Pada  tahap  ini,  data  siswa yang  terkumpul  diubah  menjadi  format  data standar untuk proses algoritma apriori. Setelah itu, algoritma apriori diimplementasikan menggunakan  bahasa  pemrograman.  Setelah itu program yang telah dikembangkan digunakan  untuk  mengolah  data  yang  ada. Pada  tahap  akhir  dilakukan  evaluasi  hasil pengolahan  data  dengan  program  yang  telah dikembangkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam membuat sistem penerapan algoritma  apriori,  peneliti  terlebih  dahulu menganalisis  data  mahasiswa  Sekolah  Tinggi Ilmu  Tarbiyah  (STIT)  dengan  menggunakan aplikasi  RapidMiner,  dengan  tujuan  untuk memperbaiki Strategi Promosi dan mendapatkan itemset  yang  banyak  diminati  di  Pagar  Alam.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah. 1. Data Set dataset  yang  digunakan  adalah  data mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah  Kota  Pagar  Alam  tahun  2020 sampai  dengan  tahun  2021  yang berjumlah  199  data  mahasiswa  sebagai
berikut :
2. Data Transformasi Dari  kumpulan  data,  data  siswa  akan diubah.  Hasil  transformasi  data  yang  telah dilakukan adalah sebagai berikut :

## 3. Apriori Algorithm Calculations
Hasil Perhitungan Algoritma Apriori sebagai  perhitungan  sebagai  perhitungan algoritma  Apriori.  Penulis  memberikan batasan  nilai  Support  sebesar  10% sebagai  batas  minimum  suatu  item  untuk memenuhi syarat sebagai kandidat Itemset  pada  proses  iterasi.  Tahap  iterasi pertama  diawali  dengan  pembentukan calon itemset k-1.
a. Perhitungan itemset 1
Tabel  itemset  1  merupakan  awal
penghitungan  nilai  support  untuk  itemset  1 yang  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil yang lolos dan tidak lolos.
Tabel 3. Itemset 1
Berdasarkan  tahap  pertama  pembentukan  k-1 itemset  di  atas,  terdapat  14  jenis  item  dari  tahap iterasi  pertama  yang  memenuhi  nilai  minimum support  ≥10%  sehingga  terbentuk  k-1  itemset sebagai berikut,  K-1 = {(IPA), (PIAUD), (PAI), (PGMI),  (DMP  T),  (PGA  S),  (IPS),  (SMA  N  3 PGA),  (SMK  N  2  PGA),  (DMP  U),  (PGA  U), (SEKO.L),  (SMA  MUH),  (SUKA  MERINDU). Pada tahap selanjutnya perlu dihasilkan kombinasi  K-2  itemset  dari  k-1  itemset  yang dibentuk  dan  diperoleh  dari  hasil  perhitungan support tahap pertama.
b. Perhitungan Itemset 2
Pembentukan  kombinasi  k-2  item  dengan jumlah  support  minimal  10%  dapat  dilakukan sebagai berikut :
Support.IPA,PIAUD = 31/199  x 100% = 0,155 x 100 = 15,57%
Support.IPA,PAI      = 32/199  x 100%
= 0,160 x 100 = 16,08%
Untuk  membuatnya  lebih  mudah  dibaca  dan memberikan  lebih  banyak  detail  dalam  hasil
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
perhitungan  menggunakan  rumus  pencarian nilai  dukungan  yang  telah  ditentukan,  yaitu 10%,  kriteria  itemset  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 4. Hitungan Itemset
Dari  hasil  perhitungan  kombinasi  K-2 itemset  dengan  menerapkan  nilai  support minimal  10%,  maka  himpunan  yang terbentuk  dari  k-2  itemset  adalah  sebagai berikut:  {(IPA,  PIAUD),(IPA,PAI),(IPA, SMA N 3PGA)}. Semua kombinasi tersebut memenuhi  syarat  untuk  melanjutkan  ke proses  iterasi  selanjutnya  yaitu  tahap  iterasi K-3. Pada tabel berikut dapat dilihat jumlah kombinasi K-3 itemset yang terbentuk.
Dari hasil perhitungan kombinasi itemset K-3  diatas  diperoleh  dengan  menerapkan Get  away  support  minimal  sebesar  10% sehingga  tidak  diperoleh  kombinasi  yang memenuhi syarat. Maka langkah selanjutnya adalah  memisahkan  item  anteseden  dan konsekuen  dalam  memenuhi  aturan  asosiasi pada  dataset  siswa  dengan  menggunakan kombinasi  K-2.  Itemset  yang  memenuhi minimum support terbentuk pada perhitungan  kombinasi  item  K-2  itemset pada tahap sebelumnya.
3. Pembentukan Aturan Asosiasi
Dalam  menentukan  aturan  asosiasi  akan dihitung  nilai  keyakinan  dari  kombinasi itemset  K-2  yang  telah  memenuhi  nilai minimum  support  dengan  ketentuan  nilai keyakinan  minimum.  ≥40%  menggunakan rumus berikut :
Confidence = PIAUD,IPA = 31/83  x 100% = 0,373 x 100%
=37,34%
Confidence = PAI,IPA     = 32/72  x 100%
= 0,444 x 100%
= 44,44%
Confidence =SMA3,IPA= 23/41  x 100% = 0,560x 100%
= 56.09%
Tabel 5 Confidence itemset 2
Tabel 6. Analysis results
4. Evaluasi
Dari  aplikasi  RapidMiner,  algoritma  apriori dengan metode asosiasi rule akan diproses secara bersamaan.  Untuk  itu  nilai  dukungan  dan keyakinan  harus  ditentukan  terlebih  dahulu. Disini  nilai  supportnya  adalah  15%  dan kepercayaannya adalah 30%.
Setelah  membuat  desain  dan  memasukkan dukungan  minimum  dan  kepercayaan  minimum, desain  dapat  segera  dijalankan.  Jadi  hasil  dari aturan asosiasi adalah sebagai berikut:
Dari aturan yang telah dihasilkan dari data  sampel  mahasiswa  Sekolah  Tinggi Ilmu  Tarbiyah  (STIT)  Pagar  Alam.  Dari tahun  2020  hingga  Oktober  2021  yang
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
terdiri  dari  199  data  siswa,  hasil  tes yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1.  Apabila  berasal  dari  jurusan  IPA maka  mengambil  program  studi PIAUD dengan keyakinan 0,38%
2. Jika Anda berasal dari jurusan sains maka ambil program studi PAI.

## V. KESIMPULAN
Hasil  proses  penerapan  algoritma apriori  pada  data  mahasiswa  Sekolah Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  (STIT)  melalui aplikasi  RapidMiner  sama  dengan  hasil yang diterapkan pada sistem yang dibangun dan  menggunakan  data  mahasiswa  baru  2 tahun  terakhir  dengan  menggunakan  a dukungan  minimal  10%  dan  keyakinan minimal  40%,  sehingga  Dari  penelitian tersebut  diperoleh  informasi  bahwa  Prodi Pendidikan  Islam  mempunyai  peminat paling  banyak  yaitu  44,44%.  Jika  siswa tersebut berasal dari  SMA N 3 Pagar  Alam maka  ia  berasal  dari  jurusan  IPA  dengan keyakinan sebesar 56,09%%.

## VI. SARAN
Saran  dari  hasil  peneilitan  yang telah  dilakukan  yaitu  Analisis  Lebih Lanju,  dimana  melakukan  analisis lebih  mendalam  untuk  memahami faktor-faktor  apa  yang  membuat  Prodi Pendidikan  Islam  paling  diminati  dan bagaimana menarik lebih banyak siswa dari latar belakang yang sama.
Pembaruan  Data  dan  Evaluasi  Rutin, Pastikan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  diperbarui  secara  rutin. Selalu  lakukan  evaluasi  rutin  terhadap hasil  rekrutmen  dan  tren  mahasiswa untuk  dapat  menyesuaikan  strategi Anda.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Komalasari,  ―Manfaat  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  di  Masa
Pandemi Covid 19,‖ Tematik , vol. 7, no. 1, pp. 38–50, 2020, doi: 10.38204/tematik.v7i1.369.
[2] M.  Badrul,  ―Algoritma  Asosiasi  Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan,‖ J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol. XII,  no.  2,  pp.  121–129,  2016,  [Online]. Available:
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.ph
p/pilar/article/view/266
[3] I.  Print,  J.  I.  Pratiwi,  D.  R.  Utami,  and  U.
Enri,  ―InfoTekJar :  Jurnal  Nasional
Informatika dan Teknologi Jaringan Klasifikasi Data Mining Dalam Menentukan Pemberian Pinjaman Berbasis Arisan Online,‖ vol. 2, pp. 4–9, 2022.
[4] E. Prayitno and D. F. Sari, ―Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Pola  Kombinasi Pembelian  Barang,‖ J.  Cakrawala  Ilm. , vol. 2, no. 2, pp. 691–696, 2022.
[5] J.  Dongga,  A.  `  Sarungallo,  N.  Koru,  and G.  Lante,  ―Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi Kasus:  Toko  Swapen  Jaya  Manokwari),‖
G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938. [6] A. Anas, ―Implementasi Algoritma Apriori untuk Mendapatkan Pola Dosen
Pembimbing  Skripsi  STIE-GK  Muara
Bulian,‖ J. Ilm. Media Sisfo , vol. 15, no. 1, pp. 19–27, 2021, doi: 10.33998/mediasisfo.2021.15.1.972.
[7] P.  M.  S.  Tarigan,  J.  T.  Hardinata,  H. Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya, ―Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan Persediaan Barang,‖ J. Janitra Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.142.
[8] D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  ―Clustering Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Algoritma  K-Means  (  Studi  Kasus :
Universitas  Dehasen  Bengkulu  ),‖  pp. 703–709, 2019. [9] Agung  Bimantara  Putra,  Didik  Indrayana, and Fathia Frazna Az-Zahra, ―Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Sistem  Rekomendasi  Produk  Rameiki
Mart,‖ Pixel  J.  Ilm.  Komput.  Graf. ,  vol.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Desi Puspita, Riduan Syahri
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
15,  no.  2,  pp.  330–347,  2022,  doi: 10.51903/pixel.v15i2.845.
[10] H.  Kusumo,  E.  Sediyono,  and  M. Marwata, ―Analisis Algoritma Apriori untuk  Mendukung  Strategi  Promosi Perguruan  Tinggi,‖ Walisongo  J.  Inf.
Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  49,  2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
[11] E.  Irawan,  S.  P.  Siregar,  I.  S. Damanik, and I. S. Saragih, ―Implementasi  Algoritma  K-Medoids untuk Pengelompokkan Sebaran Mahasiswa  Baru,‖  vol.  5,  pp.  275–
281.
[12] S.  F.  Rodiyansyah,  ―Algoritma Apriori  untuk  Analisis  Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,‖ Infotech , vol. 1, no. 1, pp.
36–39,  2015,  [Online].  Available: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/inf otech/article/view/42