Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## SISTEM PENDUKUNG PEMILIHAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI BERDASARKAN KORELASI JURUSAN DENGAN IPK UNTUK MENGETAHUI PEKERJAAN YANG TEPAT
1 Achmad Fauzi, 2 Iis Joice Susanti Marpaung, 3 Akim Manaor Hara Pardede
123 STMIK Kaputama, Jl. Veteran  No. 4A – 9A, Binjai, Sumatera Utara
1 fauzyrivai88@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol2No2.pp152-159

## ABSTRACT
The main problem used by college graduates is how to get results quickly and precisely in accordance with their scientific fields, of course it can be accessed by various factors, accreditation of universities, majors, GPA  income,  hard  skills,  soft  skills,  attitude,  and  work  experience.  In  the  database  for  alumni  of  higher education,  alumni  from  STMIK  Kaputama-Binjai  are  very  diverse,  which  have  only  been  stored  without further data processing. With the data obtained from the database, namely data to collect alumni data by applying data mining to get new information. By implementing data mining on data with alumni with a priori algorithm, can know the confidence and great support for majors and GPA profits. And decisions can be a Decision Support Work, students who will graduate and alumni have the right job information in accordance with  the  GPA  department  and  income.  From  the  rules  found,  it  can  be  concluded  that  STMIK  alumni, especially  Information  Systems  Study  Program  who  have  a  GPA  B  (Good)  will  work  in  the  field  of Financing.
Keywords: A priori, Confidence, Department, Job, Support

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Setelah  lulus  dari  perguruan  tinggi mendapatkan  ijazah  dan  transkrip  nilai  adalah suatu  keberhasilan  sementara,  karena  itu  hanya sebagai  tiket  untuk  melamar  pekerjaan  bagi  para lulusan dan alumni. Tidak sedikit dari para lulusan sarjana  maupun  diploma  yang  mendapatkan pekerjaan  tidak  sesuai  dengan  latar  belakang pendidikan  yang  ditempuhnya  saat  kuliah,  dan bahkan  ada  juga  yang  tidak  mendapatkan pekerjaan  sehingga  menganggur  berkepanjangan, hal  tersebut  membuat  hati  miris  bagi  para  dosen- dosen yang mengajarkan mereka sewaktu kuliah di perguruan tinggi.
Pada  perkembangan  zaman  saat  ini, sangat  banyak  jurusan-jurusan  yang  ditawarkan pada  setiap  perguruan  tunggi,  seperti  sebahagian kecilnya  jurusan  yang  ada  pada  Perguruan  Tinggi bidang  informatika  adalah  Jurusan  Teknik Informatika,  Sistem  Informasi,  Ilmu  Komputer, Teknologi Informasi, Manajemen Informatika, dan Komputerisasi  Akuntansi,  sementara  jurusan- jurusan tersebut bukanlah jurusan yang diprioritaskan  bagi  pengusaha  atau  penyedia lapangan kerja untuk diterima bekerja.
Jurusan yang
dipilih adalah menggambarkan  keahlian  dan  kompetensi  yang dimiliki  oleh  lulusan,  dan  transkrip  nilai  memuat nilai  IPK  yang  diperoleh,  yaitu  suatu  angka  yang digunakan  untuk  mengukur  prestasi  studi
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
mahasiswa  yang  didapat  dari  jumlah  angka  mutu dibagi  dengan  jumlah  Satuan  Kredit  Semester (SKS) yang berkisar antara 0 sampai dengan 4.
Tantangan terbesar bagi para lulusan atau alumni adalah tidak tersedianya informasi sebagai pendukung untuk memilih bidang-bidang pekerjaan apa saja yang menerima mereka bekerja sesuai dengan jurusan yang mereka miliki dan IPK yang diperoleh.
Indikator  keberhasilan  alumni  selain  bisa mengimplementasikan  teori  yang  didapatkan  dari perguruan  tinggi  pada  kehidupan  sehari-hari adalah  mendapatkan  pekerjaan  sesuai  dengan keahlian  dan  mendapatkan  upah  sesuai  dengan yang mereka harapkan.
Di  dalam  database  pelacakan  alumni perguruan  tinggi  terdapat  pekerjaan  para  Alumni yang  sangat  beragam  yang  selama  ini  hanya tersimpan  tanpa  ada  pengolahan  data  lebih  lanjut. Dengan  adanya  data  yang  diperoleh  dari  databse, peneliti  mencoba  untuk  menggali  data  pelacakan alumni  dengan  penerapan  data  mining  untuk mendapatkan informasi baru.
Melihat  permasalahan  di  atas,  penulis tertarik  untuk  menggali  data  pelacakan  alumni perguruan  tinggi  pada  STMIK  Kaputama-Binjai dengan penerapan data mining, sehingga diperoleh pengetahuan baru tentang korelasi atau  hubungan jurusan  dengan  IPK  terhadap  pekerjaan  yang diperoleh  alumni.  Untuk  selanjutnya  pengetahuan baru yang diperoleh dapat membantu calon lulusan dan    alumni  untuk  mendapatkan  pekerjaan  yang cepat  dan  sesuai  dengan  jurusan  dan  IPK  yang diperoleh.
Adapun tujuan dari penelitan ini adalah :
1. Mendapatkan  informasi  atau  pengetahuan baru  terkait  korelasi  jurusan  dengan  IPK terhadap pekerjaan.
2. Membantu  para  calon  alumni  dan  alumni untuk menentukan lamaran bidang pekerjaan berdasarkan jurusan dan IPK.
3. Membantu pihak institusi untuk memberikan informasi  kepada  calon  alumni  dan  alumni sebagai  pendukung  keputusan  pemilihan pekerjaan dengan tepat.

## Penelitian Terdahulu
Menurut  (Khotimah,  2010)  dengan  judul penelitian  “Aplikasi  data  mining  untuk  mengukur tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  metode apriori dan k-mean clustering (Studi Kasus Jurusan Teknik  Informatika  UTM)”.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan  informasi  tingkat kelulusan  mahasiswa  dengan  teknik  data  mining. Informasi  yang  ditampilkan  berupa  nilai  support dan confidence hubungan antara tingkat kelulusan dengan  data  induk  mahasiswa  menggunakan algoritma apriori dan mengelompokkan mahasiswa berdasarkan kategori tingkat kelulusannya menggunakan  algoritma  k-mean  clustering. Kesimpulannya  adalah  :  a.  Aplikasi  data  mining dapat  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat kelulusan  mahasiswa  yang  berupa  nilai  support dan  confidence  yaitu  hubungan  antara  tingkat kelulusan  dengan  data  induk  mahasiswa.  b. Semakin tinggi nilai confidence dan support maka semakin  kuat  nilai  hubungan  antar  atribut.    Data induk  mahasiswa  yang  diproses  mining  meliputi data  proses  masuk,  data  asal  sekolah,  data  kota mahasiswa,  dan  data  program  studi.  c.  Pada penggunaan algoritma
K-Means untuk mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  status kelululsannya.  d.  Hasil  pengelompokan  tersebut adalah mahasiswa Jurusan Informatika Universitas Trunojoyo rata-rata lulus dengan IPK 2.75-3.5 atau predikat  sangat  memuaskan  dan  rata-rata menempuh jumlah sks.
Menurut    (Bangun,  2011)  dengan  judul penelitian “Analisis korespondensi untuk mengetahui hubungan lama studi dengan IPK dan lama  skripsi  alumni  matematika  FMIPA  UNSRI angkatan  2001-2002”,  dengan  tujuan  mengetahui kategori  IPK  yang  masa  studi  mahasiswanya
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
cenderung  relatif  lebih  singkat,  dan  kategori  lama skripsi yang masa studi mahasiswanya relatif lebih lama.  Selain  itu,  juga  sebagai  informasi  bagi Jurusan  Matematika  untuk  mengevaluasi  profil alumni.  Kesimpulannya  adalah  untuk  angkatan 2001 Mahasiswa yang masa studinya antara 11-12 semester  cenderung  memiliki  IPK  antara  2,00- 2,50,  Mahasiswa  yang  menyelesaikan  skripsi  5-6 bulan  cenderung  memiliki  IPK  antara  2,50-3,00, Mahasiswa  yang  masa  studinya  <=8  semester cenderung  memiliki  IPK  antara  3,00-3,50, Mahasiswa yang menyelesaikan skripsi <= 4 bulan sebagian  kecil  memiliki  masa  studi  antara  9-10 semester.  Sedangkan  angkatan  2002    Mahasiswa yang  menyelesaikan  skripsi  >=  9  bulan  sebagian kecil  memiliki  masa  studi  11-12  semester, Mahasiswa  yang  masa  studinya  9-10  semester cenderung  memiliki  IPK  antara  2,00-2,50, Mahasiswa  yang  masa  studinya  <=8  semester cenderung memiliki IPK antara 3,00-3,50.
Menurut  (Retnosari,  2013)  dengan  Judul "Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menemukan Hubungan  Antara  Kota  Kelahiran  Mahasiswa Dengan  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Pada
Fakultas Teknologi Informasi Unisbank".
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh mana pengaruh kota kelahiran mahasiswa terhadap tingkat  kelulusan  mahasiswa,  dimana  perhitungan dilakukan dengan 3 cara, yaitu manual dengan MS. Excel,  dengan  software  Tanagra  dan  dengan software  RapidMiner.  Dari  hasil  penelitian  ini akan  di  peroleh  informasi  yang  dapat  digunakan sebagai  dasar  analisis  dalam  pengambilan keputusan, sekaligus mengetahui tingkat ketelitian perhitungan  dari  software-  software  tersebut.  Dan kesimpulannya  adalah  :  a.  Dari  hasil  analisa, didapatkan  bahwa  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan dari ketiga cara tersebut secara umum relatif sama, hanya  saja  RapidMiner  dapat  mengolah  bilangan minimum  support  kurang  dari  1,0  sampai  tiga angka  di  belakang  koma,  sedangkan  Tanagra hanya  dapat  mengolah  sampai  dua  angka
dibelakang  koma  saja.  b.  Dari  hasil  perhitungan, dapat  terlihat  daerah  mana  saja  yang  mempunyai tingkat  keberhasilan  tinggi,  sehingga  dapat menjadi  bahan  pertimbangan  ketika  UNISBANK akan melakukan promosi.
Tiga  penelitian  tersebut  di  atas  perlu disempurnakan,  untuk  mencapai  keberhasilan dalam  mendapatkan  pekerjaan  setelah  lulus  dari bangku  perkuliahan  tidak  cukup  dengan  lamanya studi, lamanya mengerjakan skripsi, kota kelahiran mahasiswa atau dengan perolehan IPK, tetapi juga perlu  dipertimbangkan  dengan  latar  belakang jurusan,  sehingga  diperoleh  pengetahuan  baru tentang  korelasi  atau  hubungan    jurusan  dengan IPK  terhadap  pekerjaan  yang  diperoleh  alumni, sehingga mahasiswa yang akan lulusan dan alumni dapat mengantisifasi dalam keberhasilan mendapatkan pekerjaan yang tepat.

## TINJAUAN PUSTAKA Data Mining
Data  mining  adalah  penambangan  atau penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar  (Davies,  2004).    Data  mining  juga  disebut sebagai  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data (Pramudiono,  2007).  Data  mining,  sering  juga disebut  sebagai  knowledge  discovery  in  database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam set data berukuran besar (Santoso, 2007).
Data  mining  adalah  kegiatan  menemukan pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar, data  dapat  disimpan  dalam  database,  data warehouse  atau  penyimpanan  informasi  lainnya. Data mining berkaitan dengan bidang ilmu – ilmu lain,  seperti  database  system,  data  warehousing, statistik,  machine  learning,  information  retrieval, dan  komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu,  data
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
mining  didukung  oleh  ilmu  lain  seperti  neural network,  pengenalan  pola,  spatial  data  analysis, image  database,  signal  processing.  Data  mining didefinisikan sebagai proses menemukan pola-pola dalam  data.  Proses  ini  otomatis  atau  seringnya semi  otomatis.  Pola  yang  ditemukan  harus  penuh arti  dan  pola  tersebut  memberikan  keuntungan, biasanya  keuntungan  secara  ekonomi.  Data  yang dibutuhkan dalam jumlah besar. Karakteristik data mining sebagai berikut :
1. Data mining berhubungan dengan penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
2. Data mining biasa menggunakan data yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
3. Data  mining  berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi (Davies, 2004).

## Association Rules(Algoritma A Pripori)
Algoritma A Priori termasuk jenis aturan asosiasi  pada  data  mining.  Selain  a  priori  yang termasuk  pada  golongan  ini  adalah  metode generalized  rule  induction  dan  algoritma  hash based.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara beberapa  atribut  sering  disebut  affinity  analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk  menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi item. Aturan asosiasi ingin memberikan informasi tersebut dalam bentuk hubungan if then atau jika maka. Aturan ini dihitung dari data yang sifatnya probabilistik (Santoso, 2007).
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai salah satu metode data mining yang menjadi dasar dari  berbagai  metode  data  mining  lainnya. Khususnya  salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi yang  disebut  analisis  pola  frekuensi  tinggi (frequent  pattern  mining)  menarik  perhatian
banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma yang  efisien.  Penting  tidaknya  suatu  aturan assosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter, support  (nilai  penunjang)  yaitu  prosentase kombinasi  item  tersebut.  dalam  database  dan confidence  (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya hubungan  antar  item  dalam  aturan  assosiatif. Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu  proses  untuk menemukan  semua  aturan  assosiatif  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  support (minimum  support)  dan  syarat  minimum  untuk confidence  (minimum  confidence)  (Pramudiono, 2007).
Ada  beberapa  algoritma  yang  sudah dikembangkan  mengenai  aturan  asosiasi,  namun ada satu algoritma klasik yang sering dipakai yaitu algoritma  a  priori.  Ide  dasar  dari  algoritma  ini adalah  dengan  mengembangkan  frequent  itemset. Dengan  menggunakan  satu  item  dan  secara rekursif  mengembangkan  frequent  itemset  dengan dua item, tiga item dan seterusnya hingga frequent itemset dengan semua ukuran. Untuk mengembangkan  frequent  set  dengan  dua  item, dapat  menggunakan  frequent  set  item.  Alasannya adalah  bila  set  satu  item  tidak  melebihi  support minimum,  maka  sembarang  ukuran  item  set  yang lebih besar tidak akan melebihi support minimum tersebut.
Secara  umum,  mengembangkan  set dengan  menggunakan  frequent  set  dengan  k=1 item  yang  dikembangkan  dalam  langkah sebelumnya.  Setiap  langkah  memerlukan  sekali pemeriksaan  ke  seluruh  isi  database.  Dalam asosiasi terdapat istilah antecedent dan consequent, antecedent  untuk  mewakili  bagian  “jika”  dan consequent untuk mewakili bagian “maka”. Dalam analisis  ini,  antecedent  dan  consequent  adalah sekelompok  item  yang  tidak  punya  hubungan secara bersama (Santoso, 2007).
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)

## Langkah-Langkah Penambangan Data
Gambar 1. Langkah-langkah Penambangan Data
Keterangan Gambar : Langkah awal adalah mengambil data lulusan yang ada  pada  gudang  data  STMIK  Kaputama,  data yang  ada  diseleksi  dan  dilakukan  clening  data untuk menghilangkan data yang kosong atau tidak konsisten. Kemudian data yang telah di-cleaning di transformasi  dalam  format  .arff.  langkah selanjutnya  alah  melakukan  proses  penambangan data untuk memperoleh best rule berdasarkan nilai confidence  dan  minimum  suport  tertinggi,  lalu  di
evaluasi  dan  ditetapkan  sebagai  informasi  atau pengetahuan baru dari proses penambangan data.

## Kebutuhan Data
Dalam penelitian menggunakan 3 variabel yaitu  Jurusan,  Bidang  Pekerjaan,  dan  IPK.  Data alumni  didapat  dari  data  tracer  studi,  yang dilakukan melalui pelacakan alumni secara online. Dari  data  tersebut  maka  diperoleh  gudang  data, berkut  ini  rekap  gudang  data  alumni,  Tabel  4.1 menyajikan  data  alumni    dari  tahun  2010  sampai dengan  tahun  2014.  Dipisah  berdasarkan  program studi  yang  ada  di  STMIK  Kaputama  yaitu  : Manajemen  Informatikan,  Komuterisasi  untuk jenjang  D3  dan  Teknik  informatika  dan  Sistem Inforamsi  untuk  jenjang  S1  dengan  jumlah  data keseluruhan adalah 552 record.
Dari  total  data  552,  diperoleh  jenis pekerjaan  alumni  sebanyak  21  bidang  pekerjaan yaitu  :  Admin  PTS,  NULL  (belum  bekerja),
Wiraswasta, Travel Service, Pembiayaan, Perbankan,  Admin  Sekolah,  Dosen  PTS,  Model,
Admin  Rumah  Sakit,  Telekomunikasi,  Karyawan Swasta,  PNS,  Periklanan,  Perindustrian,  Untuk IPK  dikelompokan  menjadi:  A,  B  dan  C.  Data keseluruhan alumni.

## HASIL DAN LUARAN YANG DICAPAI Proses Penemuan Best Rule
Untuk  mendapatkan  hasil  langkah selanjutnya setelah transformasi data adalah proses penambangan  data  untuk  menemukan  rule  best. Peroses  penambangan  data  menggunakan  tolls yaitu  software  WEKA  versi  3.8.3.    Software  ini memiliki  kemampuan  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  data  mining  di  dunia  nyata, khususnya klasifikasi yang mendasari pendekatan- pendekatan  machine  learning.  WEKA  dibuat dengan  hirarki  class  Java  dengan  metode berorientasi  objek  dan  dapat  berjalan  hampir  di semua platform. Untuk data yang akan ditambang adalah data alumni STMIK Kaputama yang terkait
Mulai Persiapan Kebutuha Data Transpormasi Data Algoritma Apriori Hasil Rule dan Best Rule Selesai Data Seleksi Data Diterima Ditolak
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
dengan  nama  program  stud,  IPK  yang  diperoleh semasa  diperkuliahan  dan  bidang  pekerjaan  yang diperoleh setelah lulus.

## Best Rule
Adapun  best  rule  yang  menjadi  target keberhasilan  dari  penelitian  ini  adalah,  mencari rule  terbaik  yang  berhubungan  dengan  Prodinya masing-masing dan IPK terhadap bidang pekerjaan yang  diperoleh  oleh  alumni,  adapun  hasil  rule tersebut  diperoleh  pada  minimum  support  =0.05 dan confidence=0.7, ditemukan 5 rule, yaitu : 1. Bidang_Pekerjaan=Pembiayaan  IPK=B  97 ==> Prodi=Sistem_Informasi 86 <conf:(0.89)>  lift:(1.34)  lev:(0.04)  [21] conv:(2.73) Artinya  :  89%  Pekerjaan  dibidang Pembiayaan memiliki IPK B (Baik) 2. Bidang_Pekerjaan=Pembiayaan  114  ==> Prodi=Sistem_Informasi 101 <conf:(0.89)>  lift:(1.34)  lev:(0.05)  [25] conv:(2.75) Artinya  :  89%  Pekerjaan  dibidang Pembiayaan  adalah  dari  Program  Studi
Sistem Informasi.
3. Prodi=Sistem_Informasi Bidang_Pekerjaan=NULL  103  ==>  IPK=B 88    <conf:(0.85)> lift:(1.05) lev:(0.01) [4] conv:(1.2).
Artinya 85% Prodi Sistem Informasi bidang pekerjaannya adalah Null (Belum bekerja).
4. Prodi=Sistem_Informasi Bidang_Pekerjaan=Pembiayaan  101  ==> IPK=B  86        <conf:(0.85)>  lift:(1.05) lev:(0.01) [3] conv:(1.18)
Artinya  :  85%  dari  Program  Studi  Sistem Informasi  bekerja  dibidang  Pembiayaan dengan memiliki IPK B (Baik).
5. Bidang_Pekerjaan=Pembiayaan  114  ==> IPK=B  97        <conf:(0.85)>  lift:(1.05) lev:(0.01) [4] conv:(1.18).
Artinya  :  85%  bidang  pekerjaannya Pembiayaan memiliki IPK B (Baik).

## Hasil Analisis
Dari rule yang ditemukan maka diperoleh kesimpulan  bahwa  :  alumni  STMIK  Kaputama Program  Studi  Sistem  Informasi  yang  memiliki IPK  B  (Baik)  akan  bekerja  pada  bidang Pembiayaan (Finance).

## KESIMPULAN
1. Program  Studi  yang  diminati  pada  saat mengikuti  perkuliahan  di  STMIK  Kaputama mempengaruhi  bidang  pekerjaan  yang  akan didapatkan.
2. Untuk  calon  mahasiswa  STMIK  Kaputama yang  ingin  memiliki  pekerjaan  selain pekerjaan  dibidang  Pembiayaan  (Finance) disarankan  untuk  tidak  memilih  program Studi Sistem Informasi.
3. Dengan  adanya  informasi  dan  pengetahuan baru ini memberikan gambaran kepada calon mahasiswa untuk memilih Program Studinya, dan  untuk  pihak  STMIK  Kaputama  harus memikirkan strategi pembelajaran yang tepat, agar  para  lulusan  Program  Studi  Sistem Informasi  tidak  dominan  hanya  mampu bekerja pada bidang pembiayaan (Finance).
4. Gudang data untuk setiap variabel sebaiknya memiliki  jumlah  data  yang  sama  agar diperoleh hasil yang tepat dan akurat.
5. Data yang digali akan lebih baik lagi jika data diperbanyak  lagi  dengan  data  10  tahun terakhir  untuk  mendapatkan  ketepatan  hasil penambangan data.
6. Variabel dapat ditambah lagi agar memperoleh item set yang lebih bervariasi.
7. Untuk penelitian lebih lanjut, sebaiknya data yang  digunakan  daidapatkan  dari  perguruan tinggi  lainnya,  dan  digabungkan  agar  variasi data lebih banyak lagi.
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
8. Lulusan  bidang  informatika  sangat  potensial untuk  dikembangkan  menjadi  seorang wirausahawan  yang  muda  dan  kreatif, sehingga  mampu  berwirausaha  dalam  hal membangun  infrastruktur  jaringan  komputer dan  internet,  mampu  membangun  jaringan internet  di  warnet  dan  internet  masuk  desa. Mengingat sekarang ini perkembangan dunia infomasi  dan  komunikasi  sangat  pesat,  tidak hanya  diperkotaan  tetapi  juga  sampai  ke pedesaan.  Wirausaha  dalam  hal  penyediaan jasa  pembangunan  jaringan  internet  sangat menjanjikan (Pardede & Novriyenni, 2016a), (Pardede,  2017),  (Pardede  &  Novriyenni,
2016b).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  menyampaikan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya  kepada  Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Kepada  Masyakat  (DRPM)  Ditjen Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  atas dukungan  dana  berupa  hibah  Penelitian  Dosen Pemula  (PDP)  tahun  anggaran  2018.  Kami  juga mengucapkan terimakasih kepada STMIK Kaputama  atas  dukungan  dalam  pelaksanaan kegiatan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bangun, P.B.J, Irmeilyana, &Indri, A. (2011),
Analisis Korespondensi Untuk Mengetahui Hubungan Lama Studi dengan IPK dan Lama Skripsi Alumni Matematika FMIPA UNSRI Angkatan 2001-2002, Jurnal Penelitian Sains, 14(1).
Davies dan Paul Beynon, (2004), Database Systems. Third Edition, New York: Palgrave Macmillan.
Khotimah, B.K. dan Syarief, M. (2011), Aplikasi Data Mining Untuk Mengukur Tingkat
Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Apriori Dan K-Mean Clustering (Studi Kasus Jurusan Teknik Informatika Utm), Jurnal Simantec , 2(2), 283-292. Kusrini dan Taufiq, L.E., (2009). Algoritma Data Mining , Yogyakarta: Andi Offset.
Pardede, A. M. H. (2017). Pelatihan Jaringan untuk Meningkatkan Jiwa Kewirausahaan Siswa SMK (IbM). Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 1 (2), 8–12.
Pardede, A. M. H., & Novriyenni. (2016a).
Pelatihan Jaringan untuk Membangun Jaringan Warnet, Perkantoran dan Internet Desa (IbM). In Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi (SNITI-3) (pp. 11– 12). Samosir: Forum Intelektual Harapan Anak Negeri Batak (IHAN-BATAK).
Pardede, A. M. H., & Novriyenni. (2016b).
Pelatihan Perakitan Komputer, Install Sistem Operasi Dan Pemasangan Jaringan Lokal Dan Internet Untuk Membangun Jaringan Warnet, Perkantoran Dan Internet Desa Dalam Meningkatkan Kemandirian Siswa Smk Tunas Pelita Dan Smk Abdi Negara Kota Binjai. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika , 8 (2), 18–25. Retrieved from http://ojs.unimal.ac.id/index.php/techsi/articl e/view/135.
Pramudiono, I. (2007). Pengantar Data Mining: Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data, (online) http://www.ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2006/08/iko- datamining.zip .
Retnosari, P. dan Jananto, A. (2013), Implementasi Data Mining Untuk Menemukan Hubungan Antara Kota Kelahiran Mahasiswa Dengan
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Tingkat Kelulusan Mahasiswa Pada Fakultas Teknologi Informasi Unisbank, Jurnal Dinamika Informatika , 5(2), 112- 121. Santosa  dan  Budi,  (2007), Data  Mining  Teknik
Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis , Yogyakarta: Graha Ilmu.