JURNAL SISFOTENIKA Vol. 12 No. 1, Januari 2022 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v12i1.1231

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK AMIKOM Surakarta
Apriori Implementation to Find the Association Rules of the New Student Admission Data of STMIK AMIKOM

## Surakarta
Febrianta Surya Nugraha* 1 , Widiyanto Hadi 2 1,2 STMIK AMIKOM Surakarta e-mail: * 1 ubingg@gmail.com , 2 widiyantohadi@gmail.com

## Abstrak
Perubahan  bentuk  dari  akademi  menjadi Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer ( STMIK ) memungkinkan STMIK AMIKOM Surakarta untuk menerima mahasiswa baru jenjang  sarjana.  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  ciri-ciri  calon  mahasiswa  yang  dituju adalah  mempelajari  data  terdahulu  pada  data  penerimaan  mahasiswa  baru.  Penelitian  yang dilakukan  adalah  implementasi  data  mining  menggunakan  aturan  asosiasi  dengan  algoritma Apriori  pada  data  registerasi  mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM  Surakarta.  Alasan penggunaan aturan asosiasi pada penelitian ini adalah data yang digunakan meskipun terdapat kelas  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi,  tetapi  kelas  yang  muncul  pada  data  masih didominasi  oleh  salah  satu  kelas.  Tahapan  dari  penelitian  ini  dimulai  dari  studi  literatur, proses umum data mining, dan analisis serta evaluasi dari aturan asosiasi yang dibentuk. Hasil Implementasi  algortima  apriori  untuk  mencari  aturan  asosisasi  pada  data  penerimaan mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM  Surakarta  terdapat  23  aturan  yang  memenuhi  minimal support 0.3 dan minimal confidence 0.9 yang terdiri dari minimal 3 anteseden.  Dari 13 atribut yang  digunakan  sebagai  calon  anteseden,  hanya  6  atribut  yang  membentuk  aturan  asosiasi- klasifikasi apriori yaitu jenis kelamin, Agama, propinsi, jenis sekolah, prodi, dan status daftar.
Kata kunci —Penggalian Data, Asosiasi, Apriori, Penerimaan Mahasiswa Baru

## Abstract
The  change  in  form  from  an  academy  to  a  school  of  Information  and  Computer Management  allows  STMIK  AMIKOM  Surakarta  to  accept  new  undergraduate  students.  One way to find out the characteristics of prospective students is to study the previous data on new student  admission  data.  The  research  conducted  is  the  implementation  of  data  mining  using association  rules  with  the  Apriori  algorithm  on  registration  data  for  new  students  at  STMIK AMIKOM Surakarta. The reason for using association rules in this study is the data used even though  there  are  classes  that  can  be  used  for  classification,  but  the  class  that  appears  in  the data is still dominated by one class. The stages of this research start from the study of literature, the  general  process  of  data  mining,  and  the  analysis  and  evaluation  of  the  established association rules. The results of the implementation of the Apriori algorithm to find association rules in the new student admissions data of STMIK AMIKOM Surakarta there are 23 rules that
meet a minimum support of 0.3 and a minimum confidence of 0.9 which consists of a minimum of 3 antecedents. Out of the 13 attributes used as antecedent candidates, only 6 make up the a priori  association-classification  rules,  namely  gender,  religion,  province,  type of  school, study program, and registeration status.
Keywords —Data Mining, Association, Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  akan  memudahkan  manusia.  Sistem  informasi merupakan  salah  satu  bentuk  perkembangan  teknologi  yang  memudahkan  untuk  proses administratif.  Sistem  informasi  memiliki  kegunaan  sebagai  sistem  untuk  memasukan, menyimpan, dan memproses data secara lebih terstruktur dan sistematis.
Data  yang  tersimpan  di  dalam  sistem  informasi,  selain  dapat  digunakan  untuk  sistem tersebut  untuk  mendapatkan  informasi,  dapat  juga  digunakan  untuk  mengekstrak  pengetahuan dengan  menggunakan  penggalian  data.  Data  mining  adalah  proses  penemuan  pola  dari  data yang memiliki aspek menarik.
STMIK  AMIKOM  Surakarta  berbentuk  akademi  bernama  AMIK  Cipta  Darma Surakarta pada awal pendiriannya tahun 1998.  Pada tahun 2018, AMIK Cipta Darma Surakarta berubah  bentuk  menjadi  STMIK  Cipta  Darma  Surakarta  dan  berubah  nama  menjadi  STMIK AMIKOM  Surakarta  tahun  2019[1].  STMIK  AMIKOM  Surakarta  menerapkan  sistem penerimaan mahasiswa baru secara online melalui situs web.
Perubahan  bentuk  dari  akademi  menjadi  sekolah  tinggi  memungkinkan  STMIK AMIKOM  Surakarta  untuk  menerima  mahasiswa  baru  jenjang  sarjana.  Hal  tersebut membutuhkan  promosi  atau  penyampaian  informasi  ke  calon  mahasiswa  yang  tertarik.  Untuk mengetahui  ciri-ciri  calon  mahasiswa  yang  dituju,  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah mempelajari data terdahulu yang terdapat pada data penerimaan mahasiswa baru. Data tersebut dapat digali untuk mencari pola-pola yang terbentuk dari variabel-variabel yang ada.
Data  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STMIK  AMIKOM  Surakarta  yang  tersimpan, mayoritas  terdiri  dari  data  yang  melakukan  registerasi.  Data  yang  terdiri  dari  mayoritas  data yang  melakukan  registerasi,  apabila  ingin  membuat  model  untuk  mengklasifikasikan penerimaan  mahasiswa  baru,  maka  akan  menyulitkan  untuk  membuat  model classifier .  Selain faktor  tersebut,  STMIK  AMIKOM  Surakarta  belum  memiliki  atritbut  atau  parameter  yang digunakan untuk menentukan klasifikasi mahasiswa yang melakukan registerasi atau tidak.
Atas  hal  tersebut,  penulis  ingin  mencoba  untuk  mencari  kandidat  parameter  yang berpotensi  untuk  dijadikan  sebagai  parameter  untuk  menentukan  klasifikasi  serta  mengetahui kombinasi  atribut-atribut  data  historis  dari  data  pendaftar.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat dilakukan untuk mengetahui kombinasi atribut dari suatu data adalah pendekatan asosiasi.
Penemuan pola, asosiasi, dan hubungan korelasi yang terjadi pada data berguna dalam pemasaran  selektif,  analisis  keputusan,  dan  manajemen  bisnis  [2].  Algoritma  Apriori  adalah algoritma  yang  termasuk  dalam  kelompok  aturan  asosiasi  yang  merupakan  algoritma  seminal untuk  mencari  frequent  item  sets  [2].  Apriori  memiliki  pendekatan  secara  iteratif  yaitu pencarian “level-wise”, penggunaan k-itemsets untuk mencari  (k+1)-itemsets [2].
Beberapa  penelitian  tentang  aturan  asosiasi  telah  dilakukan,  seperti  penelitian  aturan asosiasi pada data catatan rekam medis [3]. Penelitian menggunakan algoritma apriori dilakukan pada data penjualan sparepart mesin fotocopy [4] dan penjualan produk [5].
Penelitian  terkait  dengan  mahasiswa  baru  dilakukan  dengan  model  klasifikasi  seperti pada  sistem  rekomendasi  menggunakan  NaïveBayes  [6],  algortima  C4.5  dan  Adaboost  [7], Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Baru  [8],  dan  Heregistrasi  Calon  Mahasiswa  STMIK  Widya Pratama [9].

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa
Baru STMIK AMIKOM Surakarta
Selain  menggunakan  model  klasifikasi,  penggalian  data  pada  mahasiswa  baru  juga dilakukan dengan klasterisasi, seperti penggunaan algoritma K-Means[10], penerapan algoritma K-Nearest  Neighbors  [11],  penentuan  lokasi  promosi  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering  [12].  Penelitian  lain  yang  berkaitan  adalah  pengembangan  sistem  pendukung keputusan penentuan lokasi promosi  [13] dan penggunaan beberapa metode data mining untuk seleksi calon mahasiswa [14].
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  implementasi  penggalian  data  aturan  asosiasi menggunakan  algoritma  Apriori  pada  data  registerasi  mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM Surakarta. Selain perbedaan data, data tentang mahasiswa baru belum diakukan dengan metode aturan asosiasi dengan algoritma Apriori oleh penelitian-penelitian sebelumnya yang dirujuk.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  penelitian  yang  dilakukan  adalah  mencari  pola  atau pengetahuan  yang  terbentuk  dari  data  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STMIK  AMIKOM Surakarta dengan menggunakan algoritma apriori. Alasan penggunaan pendekatan asosiasi pada penelitian ini adalah data yang dimiliki oleh STMIK AMIKOM Surkarta. Data yang digunakan meskipun terdapat kelas yang dapat digunakan untuk klasifikasi, akan tetapi kelas yang muncul pada data masih didominasi oleh salah satu kelas sehingga penulis memutuskan untuk meneliti pola-pola  yang  terbentuk  pada  data  pendaftaran  mahasiswa  baru  di  STMIK  AMIKOM Surakarta.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining dan Apriori
Data  mining  merupakan  proses  penemuan  pola  yang  menarik  dari  sebuah  data[2]. Sebagai  proses  pencarian  pengetahuan,  umumnya  terkait  dengan  pembersihan,  integrasi, pemilihan, transformasi data serta penemuan pola, evaluasi pola, dan penyajian pengetahuan[2]. Frequent  pattern  mining (Asosiasi)  mencari  hubungan  berulang  dalam  kumpulan  data  yang diberikan. Penambangan aturan asosiasi  terdiri dari pencarian pertama itemset yang sering (set item, seperti A dan B, memenuhi ambang batas dukungan minimum, atau persentase tupel tugas yang  relevan)  dimana  aturan  asosiasi  yang  kuat  dihasilkan  dalam  bentuk  A ⇒ B[2].  Aturan- aturan  ini  juga  memenuhi  tingkat  batas  kepercayaan  minimum  (probabilitas  yang  ditentukan sebelumnya untuk memenuhi B di bawah kondisi A terpenuhi) [2].
Tingkat  signifikan  suatu  aturan  asosiatif  diketahui  menggunakan  dua  parameter  yaitu support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  merupakan  persentase  dari  kombinasi  item tertentu  dalam  suatu  database.  Salah  satu  fungsi  dari  nilai  support  adalah  digunakan  untuk menghilangkan  aturan  yang  tidak  menarik. Confidence (nilai  kepastian)  merupakat  tingkat kekuatan hubungan antar item yang terbentuk dalam aturan assosiatif. Rumus perhitungan nilai support dapat dilihat pada persamaan (1) dan perhitungan nilai confidence pada persamaan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = ∑ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 ∑ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100%        (1) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑏𝑎𝑔𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡 × 100%       (2)
Algoritma  Apriori  termasuk  dalam  algoritma  yang  melakukan  pencarian  frekuensi itemset menggunakan teknik association rule . Algoritma Apriori merupakan algoritma seminal untuk  mencari  frequent  itemsets  untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi  boolean  [2].  Ini mengeksplorasi  penambangan  level-wise  properti  Apriori  yaitu  seluruh  himpunan  bagian yang tidak  kosong  dari  kumpulan  item  yang  sering  juga  harus  sering[2].  Algoritma  Apriori
memanfaatkan  pengetahuan  frekuensi  atribut  yang  diketahui  sebelumnya  untuk  memproses informasi berikutnya.

## 2.2 Weka
Perangkat  lunak  Weka  bersifat open  source yang  terdiri  dari  berbagai  algoritma pembelajaran  mesin  yang  membantu  pekerjaan  penggalian  data.  Weka  menyediakan implementasi  algoritma pembelajaran yang juga mencakup berbagai alat untuk preprocess dan pembuatan skema pembelajaran[15]. Waikato Environment for Knowledge Analysis merupakan kepanjangan  dari  Weka  yang  dibangun  oleh  Universitas  Waikato  di  Selandia  Baru.  Weka dibangun dan ditulis dalam bahasa Java dan didistribusikan dibawah persyaratan GNU General Public License [15]. Tampilan perangkat lunak weka ditampilkan pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Tampilan Perangkat Lunak Weka

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan  dari  penelitian  ini  dimulai  dari  studi  literatur,  proses  umum  data  mining,  dan analisis  serta  evaluasi  dari  aturan  asosiasi  yang  dibentuk.  Tahapan  penelitian  yang  dilakukan ditampilkan pada gambar 2 berikut.

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa
Baru STMIK AMIKOM Surakarta

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
Penjabaran tahapan penelitian pada Gambar 1 diatas adalah sebagai berikut.
1. Tahap literature  review adalah  tahapan  dimana  peneliti  mencari  dasar  teori  yang digunakan, serta melakukan review penelitian-penelitian terkait sebelumnya.
2. Tahap  pengumpulan  data  adalah  tahapan  pengumpulan  data  dengan  mengambil  data penerimaan  mahasiswa  baru  dari  basis  data  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa  baru STMIK AMIKOM Surakarta.
3. Tahap  preprocessing  data  adalah  tahap  dimana  peneliti  memilih,  menghapus,  dan mengubah  variabel  maupun  tipe  data  sesuai  dengan  variabel  yang  dibutuhkan  baik  oleh peneliti maupun oleh algoritma yang digunakan.
4. Tahap  mining  data  adalah  tahap  dimana  peneliti  menggali  data  aturan  asosiasi  algoritma Apriori  dengan  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  Weka  dengan  parameter  support dan confidence tertentu.
5. Tahap  Analisis  adalah  tahapan  dimana  peneliti  melakukan  analisis  dari  keluaran  yang dihasilkan oleh algoritma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data dan  preprocessing data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penerimaan mahasiswa baru sistem informasi  penerimaan  mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM  Surakarta.  Preprocessing  data  yang dilakukan adalah sebagai berikut.
1. Memilih  atribut  yang  digunakan  serta  menghapus  atribut  yang  tidak  digunakan  seperti nomor pendaftaran, nomor referensi, nama, tanggal lahir, NIK, nomor telepon, dll.
2. Mengkonversi  dan  mengembangkan  satu  atribut  menjadi  beberapa  atribut  seperti  alamat menjadi kota dan provinsi, serta asal sekolah diubah menjadi status sekolah dan akreditasi sekolah.  Pengubahan  dan  pengembangan  atribut  ini  dimaksudkan  untuk  mengubah  yang sifatnya unik menjadi atribut yang bersifat umum sehingga dapat dicari polanya.
Literature Review Pengumpulan
Data
Preprocessing
Data
Mining Data
Analisis
Data setelah dilakukan preprocessing data berjumlah 861 data. Atribut-atribut data yang digunakan setelah preprocessing data adalah sebagai berikut. a. @attribute 'TEMPAT LAHIR'
b. @attribute JK {L,P}
c. @attribute AGAMA {ISLAM,PROTESTAN,KATHOLIK,HINDU}
d. @attribute KOTA
e. @attribute PROPINSI
f. @attribute 'JENIS SEKOLAH' {Lainnya,D3,SMA,MA,SMK}
g. @attribute  'JURUSAN  SEKOLAH'  {'Paket  C','Komputerisasi  Akuntansi','Teknik Informatika',IPA,IPS,Keagamaan,dll}
h. @attribute 'Status Asal sekolah' {Swasta,Negeri}
i. @attribute 'Akreditasi sekolah' {B,Belum,A,C}
j. @attribute 'Kota Sekolah'
k. @attribute  PRODI  {'D3  Komputerisasi  Akuntansi','D3  Manajemen  Informatika','S1 Informatika (Transfer)','S1 Informatika'}
l. @attribute  GELOMBANG  {'GELOMBANG  II','GELOMBANG  I','GELOMBANG KHUSUS','GELOMBANG III','GELOMBANG DINI'}
m. @attribute 'STATUS DAFTAR' {Online,Kolektif,Offline}
n. @attribute 'Status Registerasi' {T,Reg}

## 3.2  Skenario data mining
Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan penggalian data adalah WEKA 3.8. Penggalian  data  dilakukan  dengan  3  skenario  penggalian,  yaitu  penggalian  data  dengan  nilai minimal  support  dan  confidence  yang  berbeda.  Skenario  pertama  menggunakan  nilai  minimal support 0,3 dengan nilai confidence 0,9, kedua menggunakan nilai minimal support 0,4 dengan nilai confidence 0,9, dan ketiga menggunakan nilai minimal support 0,5 dengan nilai confidence 0,9. Salah satu contoh tampilan perangkat lunak untuk menjalankan skenario ditampilkan pada gambar 3 berikut ini.

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa
Baru STMIK AMIKOM Surakarta
Gambar 2 Tampilan Weka untuk mengatur algoritma apriori.
Penggalian  data  menggunakan  apriori  dengan  menggunakan  classindex,  yaitu menggunakan  atribut  terakhir  menjadi  class.  Penggunaan  ini  menjadikan  penggalian  data  ini menjadi  asosisasi  dan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  apriori.  Hasil  aturan  yang  dihasilkan dipilih dengan kriteria atribut anteseden yang dihasilkan memiliki minimal 3 atribut.

## 3.3 Hasil dan analisis data mining
Jumlah  hasil  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  algoritma  apriori dengan  perangkat  lunak  WEKA  dan  didasarkan  atas  skenario  yang  dibuat  ditampilkan  pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Perbandingan hasil aturan asosiasi yang dihasilkan Skenario Total Aturan yang dihasilkan Jumlah Aturan (minimal 3 anteseden) Sup= 0,3 Conf=0,9 46 23 Sup=0,4 Conf=0,9 22 7 Sup=0,5 Conf=0,9 12 2
Aturan  asosiasi  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  skenario  2  dan  3  yang  memiliki  nilai support  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  skenario  pertama,  terdapat  juga  pada  hasil  aturan yang  dihasilkan oleh  nilai  support yang  lebih  kecil  yaitu  diskenario pertama.  Atas  hal  tersebut maka  yang  dibahas  adalah  aturan-aturan  yang  dihasilkan  oleh  skenario  pertama  yaitu  dengan nilai  minimum  support  0.3  dengan  confidence  0.9  dan  dengan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan sebelumnya yaitu memiliki 3 atribut pada bagian anteseden aturan yang dihasilkan.
Aturan-aturan  apriori  dengan  pendekatan  penggunaan  atribut  terakhir  sebagi  atribut kelas yang dihasilkan WEKA dengan nilai support minimum 0,3, nilai confidence minimum 0,9 dan delta 0,05 dengan aturan minimal 3 anteseden dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Daftar aturan yang dihasilkan
No. Aturan Aturan Confidence 1 JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1  Informatika STATUS DAFTAR=Online 342 ==> Status Registerasi=Reg 341 1 2 AGAMA=ISLAM PRODI=S1  Informatika STATUS DAFTAR=Online 333 ==> Status Registerasi=Reg 332 1 3 AGAMA=ISLAM JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1  Informatika 324 ==> Status Registerasi=Reg 323 1 4 PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1  Informatika 319 ==> Status Registerasi=Reg 318 1 5 PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1  Informatika STATUS DAFTAR=Online 319 ==> Status Registerasi=Reg 318 1 6 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH PRODI=S1  Informatika 308 ==> Status Registerasi=Reg 307 1 7 PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK STATUS DAFTAR=Online 425 ==> Status Registerasi=Reg 399 0.94 8 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK 405 ==> Status Registerasi=Reg 379 0.94 9 AGAMA=ISLAM JENIS SEKOLAH=SMK STATUS DAFTAR=Online 429 ==> Status Registerasi=Reg 401 0.93 10 JK=L PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK 279 ==> Status Registerasi=Reg 260 0.93 11 JK=L JENIS SEKOLAH=SMK STATUS DAFTAR=Online 296 ==> Status Registerasi=Reg 275 0.93 12 JK=P AGAMA=ISLAM STATUS DAFTAR=Online 282 ==> Status Registerasi=Reg 261 0.93 13 JK=L AGAMA=ISLAM JENIS SEKOLAH=SMK 280 ==> Status Registerasi=Reg 259 0.93 14 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH STATUS DAFTAR=Online 719 ==> Status Registerasi=Reg 653 0.91 15 JK=L PROPINSI=JAWA TENGAH STATUS DAFTAR=Online 498 ==> Status Registerasi=Reg 451 0.91 16 JENIS SEKOLAH=SMA PRODI=D3  Manajemen Informatika STATUS DAFTAR=Online 296 ==> Status Registerasi=Reg 268 0.91 17 JK=L AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH 465 ==> Status Registerasi=Reg 419 0.9 18 AGAMA=ISLAM JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1  Informatika STATUS DAFTAR=Online 324 ==> Status Registerasi=Reg 323 1 19 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH PRODI=S1  Informatika STATUS DAFTAR=Online 308 ==> Status Registerasi=Reg 307 1 20 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1 Informatika 302 ==> Status Registerasi=Reg 301 1 21 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK STATUS DAFTAR=Online 400 ==> Status Registerasi=Reg 374 0.94 22 AGAMA=ISLAM PROPINSI=JAWA TENGAH JENIS SEKOLAH=SMK PRODI=S1 Informatika STATUS DAFTAR=Online 302 ==> Status Registerasi=Reg 301 1
Atriibut-atribut  yang  dipersiapkan  untuk  pembuatan  aturan  asosiasi  tidak  semuanya digunakan atau menghasilkan aturan. Daftar  atribut beserta aturan yang dihasilkan  ditampilkan pada tabel 3 berikut.

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa
Baru STMIK AMIKOM Surakarta
Tabel 3. Daftar atribut dan jumlah aturan yang dihasilkan
Atribut Jumlah aturan TEMPAT LAHIR 0 JK 6 AGAMA 14 KOTA 0 PROPINSI 13 JENIS SEKOLAH 15 JURUSAN SEKOLAH 0 Status Asal sekolah 0 Akreditasi sekolah 0 Kota Sekolah 0 PRODI 11 GELOMBANG 0 STATUS DAFTAR 14
Dari  13  atribut  yang  digunakan  diluar  dari  1  atribut  yang  digunakan  sebagai  kelas, hanya  6  atribut  yang  membentuk  aturan  asosiasi-klasifikasi  apriori  yang  terdapat  minimal  3 anteseden,  yaitu  atribut  JK,  Agama,  propinsi,  jenis  sekolah,  prodi,  dan  status  daftar.  Hal  ini dapat  menunjukan  pengaruh  atribut  dalam  penentuan  pola  asosisasi  untuk  menentukan registerasi pada data penerimaan mahasiswa baru STMIK AMIKOM Surakarta.
Atribut  JK  atau  jenis  kelamin  juga  digunakan  sebagai  salah  satu  atribut  untuk menentukan  seleksi  calon  mahasiswa  baru  pada  penelitian  metode  data  mining  penerimaan mahasiswa baru Universitas Pamulang [14]. Atribut JK terdiri dari 2 tipe yaitu L dan P dan dari 6  aturan  yang  dihasilkan,  jenis  kelamin  laki-laki  memiliki  5  aturan  dan  perempuan  1  aturan. Atribut agama menghasilkan 14 aturan yang semuanya bernilai Islam.
Atribut jenis sekolah, kota, dan provinsi juga digunakan sebagai salah satu atribut dalam penelitian penerapan k-nearest neighbors penentuan pola penerimaan mahasiswa baru [11], akan tetapi  pada  penelitian  tersebut,  jenis  sekolah  dan  kota  serta  provinsi  tidak  menjadi  atribut terpisah seperti pada penelitian ini. Jenis sekolah pada penelitian  [11] tergabung menjadi SMA negeri,  SMA  swasta,  SMK negeri,  dan SMK  swasta  sedangkan pada  penlitian  ini  atribut yang berpengaruh  adalah  jenis  sekolah  yaitu  SMA,  SMK,  atau  yang  lain  sedangkan  atribut  status sekolah  yaitu  negeri  atau  swasta  tidak  memiliki  aturan  yang  dihasilkan.  Atribut  jenis  sekolah dari 15 aturan yang terdapat atribut tersebut, 14 aturan terdiri dari jenis sekolah SMK dan hanya 1  aturan  jenis  sekolah  SMA.  Atribut  propinsi,  13  aturan  yamg  dihasilkan  merupakan  atribut propinisi  bernilai  Jawa  Tengah.  Atribut  Prodi,  dari  11  aturan  yang  dihasilkan,  10  merupakan prodi S1 Informatika dan 1 D3 manajemen informatika.
Berdasarkan  hasil  aturan  yang  dihasilkan  oleh  penggalian  data  penerimaan  mahasiswa baru STMIK AMIKOM Surakarta, beberapa nilai atribut dapat dijadikan sebagai referensi untuk menentukan target pencarian mahasiswa baru antara lain adalah jenis kelamin, agama, propinsi, jenis  sekolah,  prodi,  dan  status  daftar.  Akan tetapi,  tidak  semua  nilai-nilai  dari  atribut  tersebut signifikan dalam hasil penggalian data. Nilai dari atribut jenis kelamin yang terdiri dari 2 nilai, laki-laki  memiliki  hasil  lebih  dominan  dibandingkan  perempuan.  Jenis  kelamin  laki  laki memiliki  5  aturan  yaitu  aturan  nomor  10,  11,  13,  15,  17  dan  dengan  persentase  23%  dari keseluruhan aturan.
Atribut  agama,  dari  4  nilai  atribut  hanya  1  nilai  atribut  yang  membentuk  14  aturan asosiasi dengan persentase 63% dari keseluruhan aturan. Atribut propinsi membentuk 13 aturan asosiasi dengan persentase 59% dari keseluruhan aturan. Meskipun memiliki persentase aturan yang dihasilkan cukup tinggi, tetapi dari cukup banyak nilai dari atribut propinsi, hanya 1 nilai saja  yang  muncul,  yaitu  Jawa  Tengah.  Hal  tersebut  juga  tergambarkan  oleh  mayoritas mahasiswa  saat  ini  berasal  dari  Jawa  Tengah.  Atribut  jenis  sekolah,  jenis  sekolah  SMK membentuk 14 aturan dan memiliki persentase 63% dari keseluruhan persentase.
Beberapa  atribut  yang  potensial  untuk  menentukan  penerimaan  mahasiswa  baru  yang belum  dibahas  pada  penelitian  ini  antara  lain  adalah  atribut  yang berkaitan  dengan  nilai  ujian, baik ujian masuk maupun ujian nasional seperti pada penelitian [7], [14], dan penghasilan orang tua  seperti  pada  penelitian  [8].  Selain  digunakan  untuk  memcari  pola  aturan,  apriori  berbasis kelas  dapat  digunakan  untuk  memilah  atribut-atribut  yang  berpotensi  untuk  dijadikan  sebagai kandidat dalam penentuan klasifikasi. Tentu hal ini memerlukan penelitian yang lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  implementasi  apriori  untuk  menemukan aturan  asosiasi  data  penerimaan  mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM  Surakarta  disimpulkan sebagai berikut.
a. Implementasi  algortima  apriori  berbasis  kelas  untuk  mencari  pola  aturan  asosisasi  pada data  penerimaan  mahasiswa  baru  STMIK  AMIKOM  Surakarta  telah  berhasil  dilakukan dengan  hasil  terdapat  23  aturan  yang  memenuhi  nilai  support  minimal  0.3  dan  nilai confidence minimal 0.9 yang terdiri dari minimal 3 anteseden.
b. 23  Aturan  yang  dihasilkan  terdiri  dari  17  aturan  dengan  3  anteseden,  4  aturan  dengan  4 anteseden dan 1 aturan dengan 5 anteseden.
c. Dari  13  atribut  yang  digunakan  sebagai  calon  anteseden,  hanya  hanya  6  atribut  yang membentuk aturan asosiasi-klasifikasi apriori yaitu atribut Jenis Kelamin, Agama, propinsi, jenis sekolah, prodi, dan status daftar.
d. Pendekatan apriori berbasis kelas dapat digunakan untuk memilah memilah atribut-atribut yang  berpotensi  untuk  dijadikan  sebagai  kandidat  dalam  penentuan  klasifikasi  yang memerlukan penelitian lebih lanjut.

## 5. SARAN
Berdasarkan temuan dan kekurangan yang telah dilakukan dalam penelitian ini, adapun saran untuk pengembangan dan penelitian kedepannya antara lain sebagai berikut.
a. Perlunya  pengujian  tingkat  akurasi  atas  model  dan  aturan  yang  dihasilkan  oleh  apriori berbasis kelas.
b. Perlunya  penelitian  lebih  lanjut  tentang  peluang  pendekatan  apriori  berbasis  kelas  untuk memilah atribut yang berpotensi sebagai kandidat dalam penentuan klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] AMIKOM Surakarta, “Profil STMIK AMIKOM Surakarta,” 2021.
https://www.amikomsolo.ac.id/profil-amikom-surakarta/ (accessed Aug. 25, 2021).
[2] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[3] K.  S.  Lakshmi  and  G.  Vadivu,  “Extracting  Association  Rules  from  Medical  Health Records  Using  Multi-Criteria  Decision  Analysis,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  115,  pp. 290–295, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.09.137.
[4] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist.

## Implementasi Apriori untuk Menemukan Aturan Asosiasi Data Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK AMIKOM Surakarta
Embed. Log. , vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[5] S.  Al  Syahdan  and A.  Sindar,  “Data  Mining  Penjualan  Produk  Dengan  Metode  Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J.  Nas.  KOMPUTASI  DAN  Teknol.  Inf. ,  vol.  VOL.1,  no. NO.2, pp. 56–63, 2018.
[6] A.  Suryadi  and  E.  Harahap,  “Sistem  Rekomendasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan Naive Bayes Classifier Di  Institut Pendidikan Indonesia,” Joutica , vol. 3, no. 2, p. 171, 2018, doi: 10.30736/jti.v3i2.231.
[7] Y.  H.  Agustin,  .  K.,  and  E.  T.  Luthfi,  “Klasifikasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Algortima  C4.5  Dan  Adaboost  (Studi  Kasus :  STMIK  XYZ),” CSRID (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  1,  2017,  doi: 10.22303/csrid.9.1.2017.1-11.
[8] I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Baru  Stmik  Kharisma  Makassar,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 110–117, 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i2.651.
[9] D.  Aribowo  and  A.  E.  H.  Setiadi,  “Analisa  Komparasi  Algoritma  Data  Mining  untuk Klasifikasi Heregistrasi Calon Mahasiswa STMIK Widya Pratama,” IC-Tech , vol. 13, no.
2, pp. 1–6, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.stmik-
wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/30.
[10]  F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada Penerimaan  Mahasiswa  Baru,” Sistemasi ,  vol.  7,  no.  3,  p.  238,  2018,  doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[11]  Mubassiran  and  M.  I.  Choldun,  “Penerapan  Algoritma  k-Nearest  Neighbors  Untuk Menentukan  Pola  Penerimaan  Mahasiswa  Baru,” Improv.  J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  – Politek. Pos Indones. , vol. 11, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[12]  R.  Budiman  and  R.  Anto,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Lokasi  Promosi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Universitas  Banten  Jaya  (Metode  K-Means Clustering),” ProTekInfo(Pengembangan  Ris.  dan  Obs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  6, 2019, doi: 10.30656/protekinfo.v6i1.1691.
[13]  M.  Rusli,  S.  Arifin,  and  A.  Trisnadoli,  “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk Penentuan Lokasi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Komput. Terap. , vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2017.
[14]  A.  Saifudin,  “Metode  Data  Mining  Untuk  Seleksi  Calon  Mahasiswa,” J.  Teknol.  Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 10, no. 1, pp. 25–36, 2018.
[15]  E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  I.  H.  Witten,  “The  WEKA  workbench,” Data  Min. , pp.  553– 571, 2017, doi: 10.1016/b978-0-12-804291-5.00024-6.