## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM SELEKSI PENJURUSAN CALON PESERTA DIDIK BARU DI SMAK DIPONEGORO BLITAR
Refani Puspa Karina, Sri Lestanti, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No. 2-4 Kota Blitar, Indonesia
rfnpuspa@gmail.com

## ABSTRAK
Keputusan merupakan suatu hal yang sangat berpengaruh dalam proses menghadapi alternatif yag dipilih. Berbagai kendala dalam memilih penjurusan yang sesuai dengan kriteria memang cukup membingungkan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan konsentrasi penjurusan yang akan diambil oleh calon peserta didik baru dengan menggunakan  algoritma  Apriori.  Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  menentukan  seleksi  penjurusan  calon peserta didik baru berdasarkan nilai rata-rata mata pelajaran pilihan penjurusan. Dari 79 data calon peserta didik baru, dengan nilai minimum support sebesar 0,45 dan minimum confidence sebesar 0.85 dikarenakan pwngkaji sudah  melakukan  pergeseran  nilai  sebelumnya,  dan  dengan  minimum  support  dan  minimum  confidence sebelumnya  didapatkan  frequent  itemset  yang  selanjutnya  diuji  keakuratannya.  Didapatkan  hasil  pengujian menggunakan lift ratio dengan nilai 1.09, setelah dihitung nilai dari pengujian lift tersebut dapat dinyatakan akurat untuk  melakukan  rekomendasi  penjurusan.  Nilai  lift  ratio  1,09  menghasilkan  korelasi  positif  dimana  dari  79 pendaftar, 46% didalamnya direkomendasikan masuk ke dalam penjurusan IPA dan IPS.
Kata Kunci : algoritma apriori, peserta didik baru, seleksi penjurusan.

## 1. PENDAHULUAN
SMA  Katolik  Diponegoro  Blitar  merupakan salah  satu  sekolah  swasta  tertua  di  Kota  Blitar  yang merupakan sekolah unggul dengan nilai akreditasi A. SMA  Katolik  Diponegoro  Blitar  memiliki  3  jurusan akademik, yaitu Sains (IPA), Sosial (IPS) dan Bahasa. Pembagian  penjurusan  penerimaan  siswa  baru  tidak dapat dilihat dari satu faktor saja, tetapi harus dilihat dari  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  pembagian penjurusan,  karena  setiap  minat  siswa  berbeda. Banyak siswa yang memilih jurusan tidak sesuai minat serta  kemampuannya,  dan  cenderung  mengikuti pilihan  jurusan  yang  dipilih  oleh  teman-temannya sehingga  berujung  salah  jurusan  dan  berakibat  putus sekolah  di  tengah  jalan.  Hal  tersebut  yang  perlu mendapat  perhatian  lebih  dari  pihak  sekolah.  Perlu diperhatikan  juga  faktor  internal  yaitu  kondisi  yang ada pada siswa seperti kesehatannya [1].
Berdasarkan observasi yang dilakukan di SMAK Diponegoro  Blitar,  peneliti  menemukan  berbagai permasalahan  diantaranya  tidak  sedikit  siswa  yang memilih jurusan tidak sesuai minat dan kemampuannya  dan  cenderung  mengikuti  pilihan teman-temannya, sehingga berujung salah jurusan dan berakibat putus sekolah di tengah jalan.
Dalam  mengetahui  penjurusan  yang  diambil secara bersamaan, dapat digunakan algoritma apriori untuk  menemukan  aturan  asosiatif  suatu  kombinasi item . Pencarian asosiasi berawal dari pengolahan rata- rata  beberapa  nilai  mata  pelajaran  yang  dipilih  dari raport pendidikan terakhir sekolah menengah pertama (SMP)  atau  sederajat  yang  diolah  dan  menghasilkan rekomendasi jurusan sesuai nilai siswa.
Dengan  judul  Penerapan  Algoritma  Apriori Daalam Seleksi Penjurusan Calon Peserta Didik Baru
Di  SMAK  Diponegoro  Blitar  diharapkan  dapat mempermudah  siswa  dalam  memilih  penjurusan sesuai nilai dan kemampuan siswa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Calon Peserta Didik Baru
Data  calon  peserta  didik  baru  diperoleh  dari formulir  pendaftaran  yang  diisikan  saat  murid mendaftar  ke  sekolah.  Data  ini  terdiri  dari  beberapa atribut, yaitu: nama, tempat/tanggal lahir, agama, jenis kelamin, nama orang tua, alamat tempat tinggal,  asal sekolah, nomor telepon dan jurusan yang dipilih. Data ini  akan  diperbarui  bila  terjadi  perubahan  yang dilaporkan oleh murid atau wali murid. Beberapa data yang  bersifat  privasi  hanya  dimanfaatkan  oleh  pihak sekolah [2].

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning unuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan terkait dari berbagai database besar [3].
Data  mining berisi  pencarian  pola  yang diinginkan  di  dalam  basis  data  yang  besar  untuk membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. Pola-pola ini dikenali agar dapat memberikan suatu analisa data yang berguna untuk dapat dipelajari dengan lebih teliti [4].
Data mining merupakan salah satu dari  langkah Knowledge  Discovery  from  Data atau  lebih  dikenal dengan singkatan KDD. Berikut langkah-langkah dari KDD [5]:
1. Data cleaning
Menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten
2. Data integration
Sumber-sumber data diintegrasikan
3. Data selection Data  yang  sesuai  tugas  analisis  diambil  dari database
4. Data transformation Data  ditransformasikan  dan  dikonsolidasikan kedalam  bentuk  yang  sesuai  dengan  melakukan operasi ringkasan dan pengumpulan.
5. Data mining
Proses  penting  dimana  metode  cerdas  diterapkan untuk menemukan pola data
6. Pattern evaluation
Mengidentifikasi  pola  yang  benar-benar  menarik yang  mewakili  pengetahuan  berdasarkan  ukuran ketertarikan
7. Knowledge presentation Visualisasi  dan  teknik  representasi  pengetahuan digunakan  untuk  menyajikan  pengetahuan  yang digalu kepada pengguna.

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori termasuk  kedalam  jenis assosiation  rule pada data  mining yang  menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis . Association rule adalah  teknik data  mining yang  digunakan  untuk menemukan aturan suatu kombinasi item serta berguna untuk menemukan data tersembunyi yang menarik di dataset. Konsep association rule berasal dari frequent pattern mining yang mencari pola barang yang sering muncul secara bersamaan pada sebuah himpunan data.
Tahapan association  rule yang  menarik  banyak perhatian peneliti dalam menghasilkan algoritma yang efisien adalah frequent pattern mining . Suatu asosiasi dapat  diketahui  penting  tidaknya  melalui  dua  tolok ukur, yaitu: support (nilai penunjang) yang merupakan presentase  kombinasi item dalam database dan confidence (nilai kepastian) yang merupakan kuatnya hubungan antara item - item dalam association rule [6]. Langkah  langkah  perhitungan algoritma  apriori adalah sebagai berikut:
1. Frequent pattern mining (pola frekuensi tinggi) Pada tahap dimana pembentukan kombinasi antar item yang  telah  memenuhi  syarat  minimum support . Nilai support pada satu item set dapat diperoleh dengan menggunakan sebuah rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Rumus  diatas  digunakan  untuk  menentukan  nilai support pada  satu item set  jumlah  transaksi  yang mengandung item A  dibagi  dngan  jumlah  transaksi yang ada pada data.
Rumus nilai support 2 item adalah sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 ∩ 𝐵) =
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (2)
Rumus  diatas  digunakan  untuk  menentukan  nilai support pada  dua item set  atau  lebih  dibagi  dengan jumlah transaksi yang mengandung item A dan B yang terjadi pada data dan dikalikan seratus persen.
2. Pembentukan Association rule
Langkah yang dilakukan setelah menentukan nilai suport  pada item set  berfrekuensi  tinggi  lalu  dibentuk Association rule yang menyatakan kuatnya hubungan item set pada transaksi. Untuk menentukan Association rule yang  terbentuk  berlaku  hukum  asosiatif 𝐴 → 𝐵 tidak  berlaku 𝐵 → 𝐴 .  Untuk  menentukan  aturan 𝐴 → 𝐵 digunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴Ι𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑚𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 × 100% (3)
3. Perhitungan nilai confidence
Langkah yang dilakukan setelah terbentuknya rule adalah  menghitung  nilai  confidence.  Setelah  semua pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  kemudian  dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung aturan asosiatif A→B. nilai  confidence  dari  aturan  A→B  diperoleh  dari rumus berikut:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) =
Σ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Σ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (4)

## 2.4. Pengujian Lift Ratio
Proses mining apriori ditandai dengan terbentuknya  kekuatan  hubungan  kombinasi  itemset dengan  alat  ukur  asosiasi  final.  Namun  untuk mengukur  valid  atau  tidaknya  asosiasi  final  tersebut maka  dapat  menggunakan  lift  ratio  [7].  Lift  ratio adalah  alat  ukur  penting  dalam  aturan  asosiasi. Fungsinya adalah mengukur ketepatan dan kecermatan suatu  alat  ukur  (support  dan  confidence)  agar  dapat dipercaya sepenuhnya. Pada akhirnya sebuah kombinasi itemset dinyatakan valid dan kuat jika nilai lift  ratio  >  1.  Rumus  perhitungan  lift  ratio  adalah sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃 (𝐴∪𝐵) 𝑃 (𝐴) 𝑃 (𝐵) (5)
Lift (A,B):   korelasi antara A dan B P (A ∪ B):   jumlah kemunculan antara A dan B dibagi dengan total transaksi
P(A) P(B):   jumlah  kemunculan  A  dikali  jumlah jkemunculan B pada total transaksi
Apabila dari perhitungan tersebut menghasilkan nilai dibawah 1 maka terdapat korelasi negatif. Untuk perhitungan  yang  menghasilkan  nilai  diatas  1  maka terdapat korelasi positif. Namun apabila menghasilkan
nilai sama dengan 1 maka tidak ada korelasi antara X dan Y.

## 2.5. Kajian Terkait
Penelitian tentang pembagian jurusan penerimaan  siswa  baru  di  SMK  Negeri  1  Siantar. Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  menerapkan algoritma  apriori  dalam  pemilihan  penjurusan  siswa yang seringkali dipilih dan memiliki nilai kepercayaan tinggi.  Hasil  penelitian  ini  terdiri  dari  data  yang mengelompokkan calon  mahasiswa  baru berdasarkan jurusan  yang  diinginkan  dengan  dukungan  minimal 50% dan keyakinan minimal 50%, menghilangkan 20 aturan. Salah  satu aturan  yang ditetapkan  adalah  jika seorang  mahasiswa  memilih  jurusan  fashion  (A4), maka  jurusan  yang  lebih  tepat  untuk  mahasiswa tersebut adalah rambut dan kulit (A2) dengan support score  0,5  atau  sama  dengan  50  dan  nilai confidence 100 sampai 0,5 atau sama dengan 50 [6].
Penelitian tentang penggunaan algoritma apriori untuk  mendukung  strategi  promosi  perguruan  tinggi. Bahwa  penentuan  strategi  promosi  yang  tepat  akan dapat  menekan  biaya  promosi  dan  mencapai  target promosi  yang  tepat.  Salah  satu  cara  yang  mungkin untuk  menentukan  strategi  promosi  adalah  dengan menggunakan teknik data mining . Teknik data mining yang digunakan dalam hal ini menggunakan algoritma apriori . Algoritma apriori adalah salah satu algoritma data mining klasik. Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola  hubungan  antara  satu  atau  lebih item dalam kumpulan  data.  Penelitian  tersebut  dilakukan  dengan mengamati  beberapa  variabel  penelitian  yang  sering menjadi  pertimbangan  perguruan  tinggi  untuk menentukan  tujuan  kenaikan  pangkat,  yaitu  sekolah, wilayah,  dan  jurusan.  Hasil  dari  penelitian  tersebut berupa  pla-pola  dengan  presentase support 11-29% dan presentase confidence 92-100% [8].
Penelitian tentang penggunaan algoritma apriori untuk  menentukan  strategi  promosi  peguruan  tinggi. Penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  pada metode CRISP-DM mulai dari Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  diperoleh  6 (enam)  aturan  asosiatif  untuk  menunjukkan  asosiatif pemilihan program studi terhadap daerah asal dan jenis sekolah  dengan  nilai confidence tertinggi  70%. Mahasiswa  yang  memilih  program  studi  Teknik Informatika  lebih  banyak  berasal  dari  jenis  sekolah SMK  di  daerah  Badung  dan  Denpasar,  sedangkan mahasiswa  yang  memilih  program  studi  Sistem Informasi lebih banyak berasal dari jenis sekolah SMA di daerah Badung dan SMK di daerah Denpasar, dan mahasiswa  yang  memilih  program  studi  Sistem Informasi Akuntansi lebih banyak berasal dari SMA di daerah  Badung  dan  SMK  di  daerah  Denpasar. Selanjutnya  hasil  penelitian  dapat  digunakan  oleh manajemen STMIK Primakara untuk dapat dijadikan acuan/pedoman  dalam  menentukan  kebijakan  dan
pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  strategi promosi perguruan tinggi [9].
Penelitian tentang penggunaan algoritma apriori pada  analisis  pola  belanja  konsumen.  Penerapan algoritma  apriori dalam  menganalisa  pola  belanja konsumen  toko  buku  Gramedia  Bintaro.  Dengan memanfaatkan  data  transaksi  yang  ada  di  database, pihak  manajemen  dapat  mengetahui  buku-buku  yang sering  dibeli.  Pada  penelitian  tersebut  penerapan Algoritma apriori digunakan untuk mencari kombinasi item terbanyak  berdasarkan  data  transaksi  dan kemudian  membentuk  pola  asosiasi  dari  kombinasi item tersebut.  Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan nilai  minimum support 5%  dan  nilai  minimum confidence 15% menghasilkan 7 aturan asosiasi. Dan strong  rules yang  didapatkan  adalah schoolbooks indonesia  curriculum  children’s  book dengan  nilai support 11,23% dan nilai confidence 30,66%. Analisis pola yang dihasilkan aplikasi ini dapat digunakan oleh pihak  Gramedia  untuk  pengaturan  tata  letak  buku, rekomendasi  pencarian  buku  pada  Gramedia  Online dan lain-lainya, yang mana setiap bulannya pola yang dihasilkan  bisa  berbeda-beda  sesuai  data  transaksi yang  dianalisis.  Semakin  besar  jumlah  data  yang  di proses  maka  semakin  lama  waktu  yang  dibutuhkan. Semakin besar nilai support dan nilai confidence yang diatur maka akan semakin singkat waktu pemprosesan algoritma [10].
Penelitian  tentang  penerapan  algoritma  apriori untk meningkatkan promosi produk. Dengan algoritma  tersebut  dilakukan  pencarian frekuensi  dan item barang  yang  paling  sering  muncul.  hasil  dari penelitian in menunjukkan bahwa algoritma apriori dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data transaksi  sehingga  diketahui  mana  produk  yang harus dipromosikan.  Perhitungan  metode  apriori menghasilkan suatu pola pembelian yang terjadi di PD. XYZ.  Dengan  menganalisis  pola  tersebut  dihasilkan kesimpulan  bahwa  produk yang  akan  dipromosikan yaitu  cat  tembok  ekonomis  dan  peralatan  cat  berupa kuas tangan dengan nilai support 11% dan confidence 75% [11].
Penelitian  tentang  penggunaan  algoritma  apriori untuk  perkomendasian  sistem.  sistem  rekomendasi yang  menganalisis  pola  dan  kecenderungan  pribadi pelanggan  dengan  menggunakan  analisis  aturan asosiasi  dan  filter  kolaboratif  untuk  mengumpulkan data pelanggan saat mengunjungi perusahaan pelanggan dengan NFC ( Near Field Communication ). Algoritma rekomendasi yang digunakan dalam sistem yang  diusulkan  menggunakan  hasil  analisis  data  dan data jarak dari GPS ( Global Positioning System ) untuk merekomendasikan  bisnis  lokal  yang  paling  sering dikunjungi orang [12].
Penelitian tentang analisis data lulusan menggunakan  algoritma  apriori  untuk  mendukung strategi  promosi  Universitas  Lancang  Kuning.  setiap perusahaan  maupun  organisasi  yang  ingin  tetap bertahan  perlu  untuk  menentukan  strategi  promosi yang tepat. Penentuan strategi promosi yang tepat akan
dapat  mengurangi  biaya  promosi  dan  mencapai sasaran promosi yang tepat. Salah satu cara yang dapat dilakukan  untuk  penentuan  strategi  promosi  adalah dengan menggunakan teknik data mining . Teknik data mining yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  dengan menggunakan algoritma Clustering K-Means . Clustering merupakan  pengelompokkan  record, observasi, atau kasus ke dalam kelas-kelas objek yang mirip.  K-Means  adalah  metode  klaster  data  non- hirarkis yang mencoba untuk membagi data ke dalam satu  atau  lebih  klaster.  Penelitian  dilakukan  dengan mengamati  beberapa  variabel  penelitian  yang  sering dipertimbangkan  oleh  perguruan  tinggi  dalam menentukan  sasaran  promosinya  yaitu  asal  sekolah, daerah, dan jurusan. Hasil penelitian ini adalah berupa pola  menarik  hasil data  mining yang  merupakan informasi penting untuk mendukung strategi promosi yang tepat dalam mendapatkan calon mahasiswa baru [13].
Penelitian tentang penggunaan algoritma apriori dalam pemilihan program studi calon mahasiswa baru di  Universitas  Widyatama  Bandung.  Belum  pernah diketahui rule pemilihan program studi yang dilakukan oleh calon mahasiswa. Sehingga strategi khusus yang dilakukan dalam kegiatan adalah promosi. Salah satu alternatif  solusi  dari  masalah  tersebut  menerapkan teknik data  mining ,  sehingga  dapat  dilakukan penelusuran pada data historis untuk mengidentifikasi pola data  yang dimiliki terhadap subyek  yang diteliti yang didasarkan pada sifat-sifat data yang teridentifikasi  sebelumnya. Dalam penelitian ini akan menggunakan algoritma  apriori untuk  mengetahui asosiation  rule  pemilihan  program  studi  calon mahasiswa.  Hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan pola  yang  relative  tinggi  dengan  presentase  support 10-28% dan presentase confidence 87-94% [14].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
3.1. Studi Literatur
Studi literatur merupakan cara untuk menyelesaikan  persoalan  atau  masalah  dengan menelusuri sumber-sumber tulisan seperti  buku-buku
karya  pengarang  terpercaya,  jurnal  ilmiah,  dan  hasil penelitian mahasiswa dalam bentuk skripsi.

## 3.2. Pengumpulan data
Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi dan wawancara langsung ke  tempat  penelitian  guna  mendapatkan  data  yang diperlukan oleh peneliti.

## 3.3. Analisis data dengan tahap KDD
Analisa  data  dengan  tahap  KDD  merupakan proses menganalisa data dari perspektif yang berbeda dan  menyimpulkannya  menjadi  informasi  penting. Pada  penelitian  ini  analisa  data  dengan  tahap  KDD dilakukan  untuk  melakukan  seleksi  data  dan pembersihan  data  dimana  proses  tersebut  dilakukan untuk  membuang  duplikasi  data  dan  memperbaiki kesalahan pada data seperti kesalahan cetak.

## 3.4. Proses perhitungan dengan algoritma apriori
Proses  perhitungan  dengan algortma  apriori merupakan proses yang dilakukan dengan menghitung item sets yang diperlukan dan menentukan support dan confidence untuk  mendapatkan  kombinasi item tertinggi. Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat  mempelajari  atuan  asosiasi,  mencari  pola hubungan  antar  satu  atau  lebih item dalam  suatu dataset. Algoritma apriori adalah algortma yang paling terkenal untuk menentukan pola frequensi tinggi. Pola frequensi  tinggi  merupakan  pola item -iem  didalam suatu database yang  memiliki  frequensi  atau support diatas  ambang  batas  tertentu  yang  disebut  istilah minimum support. Pola frequensi ini digunakan untuk menyusun  aturan  asosiatif  dan  juga  beberapa data mining lainnya.  Proses  perhitungan  menggunakan algoritma  apriori pada  penelitian  ini  menggunakan rumus:
Nilai support pada  satu item set  dapat  diperoleh dengan menggunakan sebuah rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (6)
Rumus support pada  dua itemset dapat menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (7)
Rumus diatas digunakan untuk menentukan nilai support pada  dua item set  atau  lebih  dibagi  dengan jumlah transaksi yang mengandung item A dan B yang terjadi pada data dan dikalikan seratus persen. Saat  seluruh  pola  frekuensi  tinggi  didapatkan,  maka selanjutnya dicari aturan relasi yang memenuhi kriteria persyaratan  minimal  untuk  confidence  dengan menghitung  confidence  aturan  asosiatif A→B menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) =
𝑃  ( 𝐴 𝐵 ) Σ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑚𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Σ𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (8)
Rumus  diatas  digunakan  untuk  mendapatkan nilai confidence dengan melakukan pembagian jumlah transaksi  yang  memuat item A  dan  B  dengan  jumlah transaksi yang memuat item A Dengan  data  yang  dihitung  berjumlah  8  dataset dengan  kondisi  dimana  bila  ingin  memasuki  jurusan IPA,  maka  nilai  yang  masuk kedalam  mata pelajaran IPA harus meemnuhi syarat masuk jurusan IPA. Rata- rata masuk jurusan IPA adalah 80, begitu pula masuk IPS harus dengan rata-rata raport 80, dan penjurusan Bahasa dengan rata-rata nilai 78. Pada penelitian ini, pengkaji  menggunakan  3  frequents  pattern  item, dengan  minimum support 45%  dan  minimum confidence 60%.
3.5. Pengujian dan amalisa hasil
a. Pengujian
Pengujian  merupakan  hal  yang  harus  dilakukan dalam  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mendapatan informasi  mengenai  ketepatan  dan  keakuratan  dari kualitas data transaksi yang sedang diuji ( under test ). Pengujian pada penelitian ini menggunakan pengujian lift rasio. Lift berupa angka rasio yang mengidentifikasi  banyaknya  kemungkinana  dalam menemukan  semua  atribut  yang  muncul  bersama dibandingkan  dengan  semua  atribut  yang  memenuhi syarat. Lift mengekspresikan  level kekuatan rule atas kejadian  acak  dari antecedent dan consequent berdasarkan  pada supportnya. Perhiitungan lift dapat dilihat pada rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (9) Sedangkan perhitungan dari benchmark confidence dapat dilihat pada rumus:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 =
Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑖𝑡𝑒𝑚𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡
Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 (10)
Lift rasio  yang  bernilai  lebih  besar  dari  satu mengidentifikasikan aturan tersebut memiliki manfaat. Semakin  besar  nilai lift rasio  maka  makin  besar  pula kekuatan asosiasi.

## b. Analisa hasil
Untuk  mendapatkan  analisa  hasil  yang  akurat dalam  penelitian  ini  perlu  melakukan  pengujian, peroses  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menganalisa hasil  dari  proses  pehitungan  metode  tersebut. Item yang  menghasilkan  aturan  asosiasi  terbaik  akan dijadikan  acuan  dalam  proses  seleksi  penjurusan berdasarkan nilai support dan confidence .

## 3.6. Kesimpulan
Kesimpulan  merupakan  tahap  penyusunan  hasil penelitian  yang  diuraikan  kedalam  bentuk  teks  yang berorientasi penemuan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan kegiatan penelitian yang dilakukan, data yang digunakan merupakan private dataset berupa data  calon  peserta  didik  baru  SMAK  Diponegoro Blitar  yang  diperoleh  melalui  proses  observasi  dan wawancara. Data yang diperoleh merupakan data nilai siswa dan rata-rata nilai untuk mengetahui penjurusan yang  dapat  dimasuki.  Selanjutnya  data  diproses dengan  tahap pre-processing dimana  tahap  ini digunakan agar pengolahan data mentah menjadi data yang  siap  digunakan.  Pada  penelitian  ini  pengkaji menggunakan  tahapan  proses  data  cleaning  dimana data  berupa  nilai  dan  nomor  penndaftar  diproses  dan dihapus  yang  tidak  diperlukan.  Setelah  melewati tahapan  data  cleaning,  data  yang  telah  diproses kemudian ditransformasi sebagai berikut

## 4.1. Transformasi Data
Tabel 1. Transformasi Data
No. ∑A1 ∑S1 ∑B1 No. ∑A1 ∑S1 ∑B1 1 0 0 1 41 1 1 1 2 1 1 1 42 0 0 1 3 1 0 1 43 0 1 0 4 1 1 1 44 0 1 1 5 0 1 1 45 1 1 1 6 1 1 1 46 0 1 1 7 1 1 1 47 1 1 1 8 1 0 1 48 1 1 1 9 1 1 1 49 1 1 1 10 0 0 1 50 0 1 1 11 0 0 1 51 0 0 1 12 1 1 1 52 1 1 1 13 0 1 1 53 0 1 1 14 1 1 1 54 0 1 0 15 1 1 1 55 0 0 1 16 1 1 1 56 0 1 0 17 0 1 1 57 1 1 1 18 1 0 1 58 1 1 1 19 1 0 1 59 1 1 1 20 1 1 1 60 1 1 1 21 0 1 1 61 0 1 1 22 1 1 1 62 0 1 1 23 1 0 1 63 0 1 1 24 1 1 1 64 0 0 1 25 1 1 1 65 0 1 0 26 0 1 1 66 0 1 1 27 1 1 1 67 0 1 1 28 1 1 1 68 1 1 1 29 0 1 1 69 0 1 1 30 0 0 1 70 0 1 1 31 1 0 1 71 1 0 1 32 1 0 0 72 1 1 1 33 0 0 1 73 1 1 1 34 1 1 1 74 1 1 1 35 1 1 1 75 0 1 0 36 1 1 1 76 1 1 1 37 0 1 0 77 0 1 1 38 1 1 1 78 0 0 1 39 1 1 1 79 1 1 1 40 1 1 1
Keterangan: a. ∑A1: Rata-rata nilai mata pelajaran IPA
b. ∑S1: Rata-rata nilai mata pelajaran IPS
c. ∑B1: Rata-rata nilai mata pelajaran Bahasa
d. 0 : nilai kurang yang tidak memenuhi syarat masuk penjurusan
e. 1 : nilai yang memenuhi syarat masuk penjurusan
Data diatas merupakan hasil data seleksi dimana nilai  yang  memenuhi  syarat  masuk  penjurusan  IPA dan  IPS  dengan  nilai  ≥80  dan  nilai  yang  memenuhi syarat  masuk  penjurusan  Bahasa  ≥78  yang  dicatat dengan angka 1, dan nilai yang tidak memenuhi syarat masuk  penjurusan  IPA  dan  IPS  <80  dan  penjurusan Bahasa <78 dicatat dengan angka 0  yang selanjutnya akan diproses untuk mencari berapa nilai support dan confidence lalu dilakukan pengujian menggunakan lift ratio.
Setelah  data  berhasil  ditransformasi  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  mengunakan  algoritma apriori dengan menentukan minimum support sebesar 0,45  dan  minimum  confidence  sebesar  0,85  dengan cara  mencari  rule  penentuan  1  sampai  3 frequent itemset dan  dilanjutkan  pencarian  hasil  nilai confidenc e.

## 4.2. Pembentukan 1-Itemset
Tabel 2. Pembentukan 1-Itemset 1-itemsets support ket A1 < 80 0,4303797 A1 ≥ 80 0,5696203 lolos S1 < 80 0,2405063 S1 ≥ 80 0,7721519 lolos B1 < 78 0,0886076 B1 ≥ 78 0,9113924 lolos
Keterangan:
a. A1<80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya tidak memenuhi syarat masuk penjurusan IPA
b. A1≥80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya memenuhi syarat masuk penjurusan IPA
c. S1<80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya tidak memenuhi syarat masuk penjurusan IPS
d. S1≥80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya memenuhi syarat masuk penjurusan IPS
e. B1<80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya tidak memenuhi syarat masuk penjurusan Bahasa f. B1≥80  :  nilai  mata  pelajaran  yang  rata-ratanya memenuhi syarat masuk penjurusan Bahasa
Pada  tahap  diatas  nilai  yang  memenuhi  syarat masuk  penjurusan  IPA  di  hitung  dan  dibagi  dengan data keseluruhan dimana nilai yang memenuhi syarat masuk  IPA  sebesar  45/79*100%=0,5696  dan  nilai yang  tidak  memenuhi  syarat  masuk  sebesar 34/79*100%=0,4303
Pada  tahap  diatas  nilai  yang  memenuhi  syarat masuk  penjurusan  IPS  di  hitung  dan  dibagi  dengan data keseluruhan dimana  nilai yang memenuhi syarat masuk  IPS  sebesar  60/79*100%=0,7721  dan  nilai
yang  tidak  memenuhi  syarat  masuk  sebesar 19/79*100%=0,2405
Pada  tahap  diatas  nilai  yang  memenuhi  syarat masuk penjurusan Bahasa di hitung dan dibagi dengan data keseluruhan dimana nilai yang memenuhi syarat masuk Bahasa sebesar 72/79*100%=0,9113 dan nilai yang  tidak  memenuhi  syarat  masuk  sebesar 7/79*100%=0,0886
4.3. pembentukan 2-itemsets
Tabel 3. Pembentukan 2-Itemsets 2-itemsets support ket A1, S1 0,4683544 lolos A1, B1 0,556962 lolos S1, A1 0,4556962 lolos S1, B1 0,6962025 lolos B1, A1 0,5443038 lolos B1, S1 0,6962025 lolos Keterangan: a. A1: penjurusan IPA
b. S1: penjurusan IPS
c. B1: penjurusan Bahasa
d. Support: nilai dukungan
e. Ket: keterangan
Pada tahap diatas, merupakan tahap dimana nilai yang  sebelumnya  memenuhi  minimal  support  di hitung lagi dengan 2 itemsets sebagaimana:
Nilai yang memenuhi syarat masuk IPA dan IPS ditotal  sebagaimana  A1,  S1  :37/79*100%=0,4683 sehingga didapat nilai support sebesar 0,4683
Nilai  yang  memenuhi  syarat  masuk  IPA  dan Bahasa ditotal sebagaimana A1, B1 :44/79*100%=0,5569  sehingga  didapat  nilai  support sebesar 0,5569
Nilai yang memenuhi syarat masuk IPS dan IPA ditotal  sebagaimana  S1,  A1  :36/79*100%=0,4556 sehingga disapat nilai support sebesar 0,4556
Nilai  yang  memenuhi  syarat  masuk  IPS  dan Bahasa ditotal sebagaimana S1, B1 :55/79*100%=0,6962  sehingga  didapat  nilai  support sebesar 0,6962
Nilai  yang  memenuhi  syarat  masuk  Bahasa  dan IPA ditotal sebagaimana B1, A1 :43/79*100%=0,5443 sehingga didapat nilai support sebesar 0,5443
Nilai  yang  memenuhi  syarat  masuk  Bahasa  dan IPS ditotal sebagaimana B1, S1 :55/79*100%=0,6962 sehingga didapat nilai support sebesar 0,6962

## 4.4. Pembentukan 3-Itemset
Tabel 4 Pembentukan 3-Itemset 3-itemsets support ket A1,S1,B1 0,46835 lolos Keterangan: a. A1,S1,B1 : nilai yang memenuhi minimal support pada tabel sebelumnya
b. Support: nilai dukungan
c. Ket: keterangan
Pada  tabel  diatas,  didapatkan  nilai  yang memenuhi syarat 3 penjurusan dengan cara nilai yang
memenuhi  syarat  masuk  penjurusan  IPA,  IPS,  dan Bahasa  dicari  minimal  supportnya  dengan  cara  total data yang mendukung nilai masuk jurusan ketiganya/total  data  keseluruhan  dikalikan  100% sehingga  didapatkan hasil  37/79*100%=0,4683 dimana 0,4683 telah memenuhi nilai minimal support yang telah ditentukan sebelumnya.

## 4.5. Hasil Nilai Confidence
Tabel 5. Hasil Nilai Confidence
A B SUP of A SUP of B SUP of A Ⴖ B CON A1 B1,S1  0,5696 0,6962 0,4683 0,8 S1 A1, B1  0,7722 0,5443 0,4683 0,59016 B1 A1, S1  0,9114 0,4557 0,4683 0,5 A1, B1 S1 0,5570 0,7595 0,4683 0,81818 S1, B1 A1 0,6962 0,5696 0,4683 0,65455 A1, S1 B1 0,4684 0,9114 0,4683 0,97297 Keterangan:
a. A: antesedens/paruh prtama/if
b. B: consequent/paruh kedua/then
c. SUP of A: nilai support A
d. SUP of B: nilai support B
e. SUP of A Ⴖ B: nilai support yang mengandung item A dan B
f. CON: nilai kepercayaan
Pada  tabel  diatas  merupakan  hasil  nilai confidence  yang  didapatkan  dari  hasil  pemecahan tabel 3 frequent itemsets. Setelah ditentukan minimal confidence  0,85  didapatkan  nilai  confidence  yang memenuhi  kriteria  minimum  yaitu  0,9729  dengan kombinasi  itemset  A1,S1→B1..  Hasil  didapatkan dengan  cara  support  A Ⴖ B/support  of  A  dan didapatkan  nilai confidence  sebagaimana tabel diatas 0,9729 yang selanjutnya akan diuji menggunakan Lift Ratio sebagai pengujian akurasi algoritma.

## 4.6. Pengujian
Berdasarkan  uji  coba  dataset  yang  telah dilakukan  didapatkan  nilai  minimum  support  yaitu 0.45  dan  minimum  confidence  yaitu  0.85.  dan didapatkan hasil sebagaimana tabel diatas dimana dari item  diatas  nilai  confidence  yang  lolos  yaitu  0.972 dengan item A1,S1→B1.
Pengujian  selanjutnya  yatu  lift  ratio  yang bertujuan  untuk  mengetahui  kuat  tidaknya  aturan asosiasi  yang  telah  terbentuk.  Pada  akhirnya  sebuah kombinasi itemset dinyatakan valid dan kuat jika nilai lift ratio > 1.
Pada  penelitian  ini,  pengkaji  menggunakan  lift ratio  sebgai  pengujian  akurasi  algoritma,  setelah didapatkan  hasil  nilai  confidence  sebagaimana  tabel 4.9,  maka  dilakukan  pengujian  akurasi  algoritma apriori dengan rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (11) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑖𝑡𝑒𝑚𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 (12)
Berikut ini adalah tabel hasil pengujian lift ratio terhadap  hasil  dari  analisis  data  calon  peserta  didik baru  di  SMAK  Diponegoro  Blitar  menggunakan algoritma apriori:
Tabel 6. Hasil Pengujian Korelasi Lift
ant  cons ant supp cons supp supp  conf  lift ratio  korelasi A1 B1 0,569620  0,9113924  0,46 0,97  1,07283951 positif S1 B1 0,772152  0,9113924  0,69 0,90  0,98929872 negatif A1,S1  B1 0,468354  0,9113924  0,46 1,000 1,0972 positif
Keterangan: a. Ant: pendahuluan/ if
b. Cons: akibat/ then
c. Ant supp: nilai pendukung pendahuluan
d. Cons supp: nilai pendukung akibat
e. Supp: pendukung
f. Conf: kepercayaan atau penunjang
g. Lift ratio: nilai yang didapatkan
h. Korelasi: keterangan hasil pengujian
Adapun nilai dari pengujian lift ratio dapat dilihat pada tabel 4.10 diatas Aini. berdasarkan pengujian lift ratio  dapat  diambil  analisis  bahwa  nilai  support  dan nilai  confidence  akan  mempengaruhi  besarnya  lift ratio. Semakin rendah nilai support dan semakin tinggi nilai  confidence  mka  nilai  lift  ratio  akan  semakin besar. Begitu pula dengan semakin tinggi support dan semakin  rendah  nlai  confidence  maka  nilai  lift  ratio akan  semakin  kecil.  Besar  kecilnya  nilai  lift  ratio menunjukkan kuatnya hubungan dalam aturan asosiasi tersebut. hal ini ditunjukkan dengan jika nilai lift ratio lebih  besar  dari  1  berarti  hubungan  antar  item  pada pola yang dihasilkan semakin kuat.
Pola  yang memiliki nilai lift ratio tertinggi pada itemset  A1,S1→B1  dengan  nilai  lift  1,09  dan berkorelasi Positif.

## 4.7. Pengujian Sistem
Dalam  pengujian  sistem,  penguji  menggunakan Google Colab untuk menguji keakuratan perhitungan algoritma dengan hasil sebagai berikut:
def APRIORI_MY ( data , min_support = 0.45 , max _length = 7 ): support = {} L = set (data.columns)
for i in range ( 1 , max_length+ 1 ): c = list (combinations(L,i)) L = set ()
for j in list (c): sup = data.loc[:,j].product(ax is= 1 ). sum ()/ len (data.index) if sup >= min_support: support[j] = sup
L = set ( set (L) | set (j))
result = pd.DataFrame( list (support.ite ms()), columns = [ 'items' , 'support' ]) return (result)
Source code diatas merupakan source code untuk mencari nilai support 1 itemset, 2 itemset dan 3 itemset dan didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil frequent itemset
def ASSOCIATION_RULE ( df , min_confidence = 0. 85 ): support = pd.Series(df.support.values, index=df[ 'items' ].values).to_dict() data = [] L = df[ 'items' ].values
p = list (permutations(L, 2 ))
for i in p:
if set (i[ 0 ]).issubset(i[ 1 ]): conf = support[i[ 1 ]]/support[i [ 0 ]] if round (conf, 2 ) >= min_confi dence: j = i[ 1 ][ not i[ 1 ].index(i[ 0 ][ 0 ])] lift = support[i[ 1 ]]/(supp ort[i[ 0 ]]* support [(j,)]) #lift = conf/(support[(j,) ]) data.append([i[ 0 ], (j,), s upport[i[ 0 ]], support[(j,)], support[i[ 1 ]] , conf, lift]) result = pd.DataFrame(data,columns=[ 'a ntecedents' , 'consequents' , 'antecedent supp ort' , 'consequent support' ,
's upport' , 'confidence' , 'lift' ]) return (result)
Source code diatas merupakan source code untuk mendapatkan nilai confidence dan mendapatkan hasil pengujian, didapatkan nilai sebagai berikut:
Gambar 3. hasil pengujian
my_assoc[ 'korelasi' ] = np.select([(my_asso c[ 'lift' ] == 1 ),(my_assoc[ 'lift' ] > 1 ),(my _assoc[ 'lift' ] < 1 )], [ 'Independen' , 'Posit if' , 'Negatif' ]) my_assoc
Source code diatas digunakan untuk mendapatkan korelasi positif dan negatif dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. hasil pengujian korelasi lift
Dari  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  pengkaji lakukan  seperti  halnya  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa pengujian lift ini akurat dengan hasil pengujian tertinggi  1,09  dan  berkorelasi  positif  dengan  rule A,S→B  atau  hasilnya  akurat  dan  sama  dengan pengujian manual.

## 4.8. Pembahasan
Pada penelitian ini, pengkaji ingin menyampaikan  bahwa  setelah  pengambilan  data  dari pihak  sekolah,  data  dibersihkan  dengan  cara data cleaning dimana  data  yang  tidak  dierlukan  dihapus. Setelah melalui tahap data celaning , data selanjutnya ditransformasi kedalam angka biner 0 dan 1 dimana 0 merupakan  data  yang  tidak  memenuhi  target  dan  1 merupakan  data  yang  memenuhi  target.  Tahap selanjutnya  adalah  penerapan  algoritma  apriori  pada total  79  data  tersebut  ditentukan  minimum  support sebesar  0,46  dan  minimum  confidence  sebesar  0,85 dan  dihasilkan  rule  terkuat  yaitu  A1,S1→B1  dengan confidence  0.97297.  Tahap  selanjutnya  adalah pengujian  manual  menggunakan  pengujian  akurasi algoritma  apriori  yaitu Lift  Ratio, yang  apabila  dari perhitungan  tersebut  menghasilkan  nilai  dibawah  1 maka  terdapat  korelasi  negatif.  Untuk  perhitungan yang  menghasilkan  nilai  diatas  1  atau  >1  maka terdapat  korelasi  positif.  dan  perhitungan  dan pengujian  akurasi  menggunakan Microsoft  Excel sebagai perhitungan manual dan Google Colab sebagai perhitungan  sistem,  dimana  itemset  dengan  nilai confidence tertinggi yang diuji menggunakan lift ratio oleh  pengkaji  mendapatkan  hasil  pengujian  tertinggi 1,09 dan berkorelasi positif dengan rule A,S→B atau hasilnya  akurat  dan  sama  dengan  pengujian  manual sebagaimana yang dilampirkan pada Tabel 4.10 Hasil Pengujian Korelasi lift yang mana diuji menggunakan Microsoft  Excel dan  Gambar  4.3  hasil  pengujian korelasi  lift yang  mana  diuji  menggunakan Google Colab .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  dan menganalisa data nilai calon peserta didik  baru untuk melakukam seleksi penjurusan menggunakan algoritma  apriori  dengan  minimum  support  0,45  dan minimum  confidence  0,85.  Berdasarkan  hasil pembahasan  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut: Dengan 79 data calon peserta didik baru serta dengan minimum sopport 0,45 dan minimum confidence 0.85 didapatkan frequent  itemset terkuat  dengan  pola
A1,S1→B1  dengan  nilai  support  0,4557  dan confidence 0,973  yang  berarti  dari  79  pendaftar,  46 persennya direkomendasikan masuk kedalam penjurusan  IPA  dan  IPS,  Dari  pengujian  yang dilakukan dengan menggunakan perhitungan maupun pengujian  dengan  sistem,  hasil  yang  didapatkan bernilai  sama.  Dengan  mengambil  pola  itemsets tertinggi dengan minimum support 0,45 dan minimum confidence 0.85  serta lift  ratio dikatakan  akurat  atau valid  ketika  nilai  hasil  pengujian  >1.  Pengujian menggunakan  lift  ratio  pada  penelitian  ini  dapat dikatakan  akurat  atau  valid  dengan  hasil  1,09  dan berkorelasi  positif  dengan  rule  A1,S1→B1  sehingga pada  penelitian  ini  penggunaan  algoritma  apriori dalam  seleksi  penjurusan  dapat  dinyatakan  valid maupun akurat.
Untuk menambah referensi penelitian selanjutnya  ada  beberapa  saran  yang  dikemukakan sebagai berikut: Analisa yang dihasilkan pada skripsi ini  merupakan  analisa  yang  mendasar  dan  perlu dikembangkan lagi. Akan lebih baik jika pengembangan  selanjutnya  analisa  dilakukan  kebih spesifik, kemudian  disertai  proses  implementasi  dan ujicoba menggunakan aplikasi data mining.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  G.  A.  A.  L.  Dewi,  L.  E.  Tripalupi,  and  M. Artana,  “Pengaruh  Pelaksanaan  Pembelajaran dan  Kebiasaan  Belajar  Terhadap  Hasil  Belajar Ekonomi Kelas X SMA Lab Singaraja,” Tesis , p.
1,
2015,
[Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/519 2-ID-pengaruh-pelaksanaan-pembelajaran-dan- kebiasaan-belajar-terhadap-hasil-belajar-e.pdf
[2] Nizarman,  “Manajemen  Penerimaan  Siswa Baru,” Manajer Pendidik. , vol. 9, no. 2, pp. 224– 234, 2015.
[3] Yuli  Mardi.  (2019).  Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .
Jurnal Edik Informatika. Jurnal Edik Informatika , 2 .
[4] J.  Halim,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap Pelayanan  Di  Bimbingan  Belajar  Al-Misbah Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means,” J. SAINTIKOM ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  1–6,  2017, [Online]. Available: https://prpm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurn al/hplH11 Jufri.pdf
[5] J.  Han  and  M.  Kamber,  “Data  mining  concepts and  techniques  /  Jiawei  Han,  Micheline Kamber.” 2006. [Online].
Available:
http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=tr ue&db=cat02326a&AN=usl.1498894&site=eds- live
[6] Saragih,  R.  A.,  Damanik,  I. S.,  &  Saragih,  I.  S. (2021).  Implementasi  Metode  Apriori  Dalam Pembagian Kejuruan Penerimaan Siswa Baru Di SMK  Negeri  1  Siantar. Jurasik  (Jurnal  Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) , 6 (1),
181.
[7] Fitriati,  D.  (2016).  Implementasi  Data  Mining untuk  Menentukan  Kombinasi  Media  Promosi Barang Berdasarkan Perilaku Pembelian
Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Apriori.
Prosiding  ANNUAL  RESEARCH  SEMINAR 2016 , 2 (1),  472–480.  https://doi.org/979-587- 626-0
[8] 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.
[9] E. H. Pujiarini et al. , “Analisis Algoritma Apriori untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Perguruan Tinggi,” J. Edik Inform. , vol. 6, no. 2, p. 49, 2019, doi: 10.15294/sji.v5i2.16199.
[10] Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  &  Eka,  F. (2018).  PENERAPAN  METODE  ASOSIASI MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia  Bintaro). Jurnal  Teknik  Informatika ,
9 (2),
120–127.
https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5602
[11] D. Winarso and A. Karnaidi, “Association Rule Mining  Untuk  Meningkatkan  Promosi  Produk  ( Studi Kasus Pada Pd. Xyz ),” J. Fasilkom , vol. 7, no. 2, pp. 284–288, 2018, doi: 10.37859/jf.v7i2.789.
[12] J. Jooa, S. Bangb, and G. Parka, “Implementation of a Recommendation System Using Association Rules  and  Collaborative  Filtering,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  91,  no.  Itqm  2016,  pp.  944– 952, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.07.115.
[13] E. Asril, F. Wiza, and Y. Yunefri, “Analisis Data Lulusan dengan Data Mining untuk Mendukung Strategi Promosi Universitas Lancang  Kuning,” J. Teknol. Inf. Komun. Digit. Zo. , vol. 6, no. 2, pp. 24–32, 2015.
[14] F.  Rumaisa,  “Penentuan  Association  Rule  Pada Pemilihan Program Studi Calon Mahasiswa Baru Menggunakan  Algoritma  Apriori  Studi  Kasus Pada Universitas  Widyatama  Bandung,” Semin. Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2012,  no.  Snati,  pp. 15–16, 2012.