Penentuan pola asosiatif data tracer study Universitas Semarang dengan algoritma hash-based
Bernadus Very Christioko 1) , Khoirudin Khoirudin 2) , Atmoko Nugroho 3) 1,2,3) Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang Email : khoirudin@usm.ac.id
Riwayat artikel: Received: 30-01-2023 Revised: 17-04-2023 Accepted: 29-04-2023

## Abstract
Data from the tracer study of Semarang University has not yet been processed into an associative pattern. It can be utilized by the campus to obtain feedback on the evaluation of the success of the teaching and learning process that has been implemented. This study uses a data mining method with a hash-based algorithm to find associative patterns in the tracer study data. The process of forming an associative pattern uses the stages of Knowledge Discovery in Database, which include cleaning data, integration, data transformation, data mining, pattern evaluation, and knowledge representation. With minimum support of 50% and 75% confidence, the study results obtained tracer study data patterns of three associative patterns. The pattern is intended to contribute to curriculum development and supporting facilities in the learning process.
Keywords: associative, apriori, data mining, hash-based, tracer study

## Abstrak
Data hasil tracer study Universitas Semarang saat ini belum diolah ke dalam bentuk pola asosiatif yang dapat dimanfaatkan kampus guna memperoleh feedback evaluasi keberhasilan proses belajar mengajar yang telah dilaksanakan. Penelitian ini menggunakan metode data mining dengan algoritma Hash based untuk menemukan pola asosiatif dari data tracer study . Proses pembentukan pola asosiatif menggunakan tahapan yang ada pada
Knowledge Discovery in Database yang meliputi proses cleaning data , integrasi, transformasi data, data mining, evaluasi pola dan representasi pengetahuan. Hasil penelitian dengan support minimal sebesar 50% dan confidence 75%, diperoleh pola data tracer study sebanyak 3 pola asosiatif. Pola yang dihasilkan ini dimaksudkan dapat untuk berkontribusi pada pengembangan kurikulum dan sarana penunjang dalam proses pembelajaran.
Kata kunci: asosiatif, apriori, data mining , hash-based , tracer study .

## Pendahuluan
Tracer study atau pelacakan alumni sekarang menjadi aspek yang sangat penting dalam mengukur mutu lulusan [1], analisis profil lulusan [2], kinerja Perguruan Tinggi, dan memiliki poin yang sangat besar dalam akreditasi dan pencapaian IKU. Selain sebagai penentu di atas, data tracer study juga dapat digunakan Perguruan Tinggi dalam melakukan evaluasi, baik evaluasi akademik maupun penunjang sarana akademik melalui umpan balik yang diberikan oleh alumni. Saat ini Universitas Semarang telah memiliki alumni yang bejumlah 30.407 dari berbagai jenjang, yaitu Diploma 3, Sarjana, dan Magister. Untuk jenjang Diploma 3 sejumlah 2.307, jenjang Strata 1 sejumlah 26.408 dan jenjang Strata 2 sejumlah 1.692 [3][4].
Pelaksanaan penelusuran alumni di Universitas Semarang saat ini dilakukan menggunakan sistem berbasis web, juga dilakukan menggunakan fasilitas formulir dari Google sehingga alumni dapat mengakses penelusuran tersebut menggunakan internet dari mana saja [4]. Perguruan tinggi berupaya semaksimal mungkin dalam pelaksanaan tracer study [5][6]. Hal ini dapat dilihat dari beberapa penelitian terdahulu seperti pengembangan sistem informasi yang terintegrasi dengan sistem akademik [7][8][9], pemanfaatan GrapQL sebagai metode distribusi data [10], algoritma C-45 [11]. Beberapa penelitian tentang tracer study juga telah memanfaatkan pola asosiasi data mining [12] dengan algoritma apriori [13], algoritma fp-growth [14], penggunaan Equivalence Class Transformation (Eclat) [15] dan hasil dari penelitian tersebut telah menghasilkan rekomendasi atau pola yang dapat membantu perguruan tinggi.
Menemukan pola asosiasi tracer study adalah salah satu hal yang sangat efektif dalam melihat pola hubungan sebab akibat dalam evaluasi pendidikan [13]. Pengolahan data hasil tracer study di Universitas Semarang sendiri belum pernah digunakan untuk menemukan pola tersebut.Data tracer study Universitas Semarang sementara ini hanya pernah digunakan untuk mengindetifikasi faktor-faktor masa tunggu lulusan dengan memanfaatkan neural network [16].
Analisis asosiasi digunakan untuk membantu menemukan pola asosiatif pada data tracer study . Teknik data mining ini berguna dalam membantu penentuan aturan asosiatif di dalam kombinasi item. Market basket analysis merupakan aturan yang menunjukan asosiasi di dalam beberapa atribut, algoritma hash based merupakan salah satu dari beberapa teknik data mining yang direkomendasikan pada market basket analysis . Algoritma hash-based sendiri adalah perbaikan dari algoritma apriori yang berguna dalam penentuan rule-rule asosiasi dengan mengimplementasikan skema “if - then” , yang mampu meningkatkan efisiensi dan efektifikas algoritma Apriori. Selain itu penggunaan Algoritma hash-based ini dapat bermanfaat dalam mereduksi jumlah calon k - itemset . Peningkatan efektivitas frequent itemset terjadi ketika menghasilkan calon itemset terlebih pada frequent 2-
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk)
itemset , sehingga kinerja data mining dapat ditingkatkan [17]. Penelitian ini menggunakan metode data mining dengan algoritma hash-based untuk menemukan pola asosiatif pada data tracer study .

## Kajian Pustaka
Beberapa studi terdahulu untuk menghasilkan pola asosiasi pada data tracer study sudah pernah dilakukan, di antaranya yaitu pemanfaatan metode data mining dengan mengunakan algoritma apriori [12,13], algoritma fp-growth [14], dan metode Equivalence Class Transformation (Eclat) [15]. Studi [12] menunjukkan pola asosiatif dengan nilai support minimum sebesar 10% dan nilai confidence diatas 50% yang menyatakan bahwa para lulusan akan bekerja di bidang ilmu yang tepat dan memperoleh penghasilan di atas UMP apabila mereka memiliki kemampuan bilingual, tidak terlalu aktif dalam kegiatan organisasi, serta cekatan dalam mencari pekerjaan. Dalam studi [13], temuan baru telah ditemukan bahwa lulusan pertama kali yang menunggu kurang dari 6 bulan untuk pekerjaan biasanya sebagai karyawan kontrak atau honorer dengan gaji berkisar antara 3-5 juta rupiah dan memiliki indeks prestasi kumulatif (IPK) antara 3-3,5. Studi [14] menggunakan algoritma fp-growth menghasilkan 608 pola dengan nilai support minimum sebesar 15% dan nilai confidence minimum sebesar 40%. Pada studi [15] yang menggunakan Equivalence Class Transformation (ECLAT), didapatkan empat pola dengan support sebesar 13% dan confidence sebesar 80% dengan pengujian lift ratio > 1. Pola-pola tersebut meliputi jika nilai indeks prestasi kuliah (IPK) berada di antara 3 – 3,5 dan gaji pertama kurang dari 3 juta serta berjenis kelamin laki-laki, maka status kelulusan tidak tepat waktu dan "masa tunggu memperoleh pekerjaan pertama kurang dari 6 bulan" dengan support sebesar 17% dan confidence sebesar 84%. Jika IPK berada di antara 3 – 3,5 dan berjenis kelamin perempuan, maka "masa tunggu memperoleh pekerjaan pertama kurang dari 6 bulan" dan hubungan pekerjaan dengan jurusan sesuai dengan support sebesar 14% dan confidence sebesar 100%.
Proses kerja data mining adalah mencari pattern dan keterkaitan yang disembunyikan dalam kumpulan data besar untuk melakukan klasifikasi, estimasi, prediksi, aturan asosiasi, pengelompokan, deskripsi, serta visualisasi [17]. Aturan asosiasi dalam analisa data mining ialah proses untuk mendapatkan pola aturan asosiatif yang memenuhi kriteria minimum dalam support ( minsup ) dan confidence ( mincof ) dalam database. Aturan asosiasi dalam data mining ialah tahapan-tahapan untuk menemukan hubungan antara item dalam dataset yang ditentukan [17]. Ada dua ukuran yang digunakan untuk menentukan aturan asosiasi, yaitu dukungan dan kepercayaan.yaitu support dan confidence .
Rumus menghitung nilai support sebuah item (misal: A) dapat dilihat pada Persamaan (1). Rumus menghitung nilai support dari itemset (misalkan: A, B) dapat
dilihat pada Persamaan (2). Rumus untuk menghitung nilai confidence assosiatif A dari support pola frequent itemset A dan B dapat dilihat pada Persamaan (3).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 Jml transaksi berisikan  A Tot Transaksi 1 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 , 𝐵 Jml Transaksi berisikan A dan B Total Transaksi 2 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐵 \ 𝐴 3
Dalam rangka mendapatkan peraturan asosiasi yang berasal dari database transaksi, membutuhkan calon ( k +1)- itemset dari k - itemset besar. Calon ini selanjutnya dihitung dengan memeriksa kejadian dari calon ( k +1)- itemset dengan mencari seluruh record dalam database . Semakin besar jumlah record dalam database , maka semakin banyak pula calon itemset yang akan dibuat, hal ini mengakibatkan waktu yang dibutuhkan untuk menciptakan frequent itemset akan menjadi semakin lama. Dalam algoritma apriori, teknik hash-based adalah salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi. Algoritma ini dapat membantu mereduksi jumlah calon k- itemset . Efisiensi dalam menemukan frequent itemset terjadi ketika menghasilkan calon itemset , terutama pada frequent 2- itemset [17]. Berikut rumus yang digunakan pada algoritma hash-based .
Persamaan (4) digunakan untuk menentukan alamat hashing calon 1- itemset digunakan Persamaan (4). Persamaan (5) digunakan untuk menentukan alamat hashing calon 2- itemset . Persamaan (6) digunakan untuk menentukan alamat hashing calon 3- itemset ℎ 𝐴 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑚𝑜𝑑 𝑛 4 ℎ 𝐴 , 𝐵 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 10 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐵 𝑚𝑜𝑑 𝑛 5
ℎ 𝐴 , 𝐵 , 𝐶 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 100 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐵 10
𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐶 𝑚𝑜𝑑 𝑛 6
di mana: ℎ = alamat bucket pada tabel hash 𝑛 = banyak alamat ( 𝑛 2 𝑚 1 , 𝑚 = jumlah keseluruhan item)

## Metode Penelitian
Tahapan dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Penelitian dimulai dari (1) Studi pendahuluan terkait pengolahan data hasil penelusuran dan pendataan lulusan ( Tracer study ) oleh unit USM Career & Alumni Center (UCAC), (2) Studi pustaka terkait penelitian terkait dan teori terkait untuk penyelesaian masalah penelitian, (3) Penentuan data dan pengambilan data yaitu data tracer study yang diperoleh dari hasil export sistem kuesioner Tracer Study USM (Wisuda Maret 2019) dengan data alumni sebanyak 1648 alumni, (4) Pengumpulan data melalui
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk)
export sistem, (5) Data Preprocessing (pembersihan, integrasi, pemilihan, dan transformasi data), (6) Penyelesaian Masalah dengan metode Hash-Based ( Data Mining ), (7) Pembentukan Association Rules hasil dari perhitungan Data Mining , kemudian (8) Kesimpulan pola asosiatif data tracer study .

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Tahapan untuk melakukan data preprocessing, data mining dan pembentukan association rules menggunakan tahapan dari Knowledge Discovery from Database (KDD) [17] yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) [17]
1. Data cleaning , pada tahap ini peneliti menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten dari data hasil kuesioner penelusuran alumni.
2. Data integration , pada tahapan ini peneliti melakukan penggabungan data dari beberapa data yang diperoleh dalam bentuk spreadsheet (xlsx).
3. Data selection , data yang dipilih dan digunakan adalah data alumni lulusan 2017 dengan menggunakan memilih kriteria tertentu.
4. Data transformation , tahapan ini data diubah menjadi format data yang di- support dalam proses data mining .
5. Data mining , pada tahap data mining digunakan algoritma apriori dengan metode hash based.
6. Pattern recognition , tahapan ini mengevaluasi pola asosiatif yang dihasilkan.
7. Knowledge presentation, tahapan ini menyimpulkan pola asosiatif sebagai pengetahuan.

## Hasil dan Pembahasan
Data preprocessing dilakukan terhadap data Tracer Study Alumni Wisuda Maret 2019 dengan tahapan berikut:
1. Data cleaning
Pada tahap ini noise dan data yang tidak konsisten dari data hasil kuesioner penelusuran alumni dihilangkan. Hasil tahapan ini tampak pada Gambar 3.
2. Data integration
Pada tahap ini dilakukan penggabungan data dari beberapa data yang diperoleh dalam bentuk spreadsheet (xlsx). Hasil tahapan ini tampak pada Gambar 3.
Gambar 3 Data Tracer Study Alumni Wisuda Maret 2019
3. Data selection
Data yang dipilih dan digunakan adalah data alumni lulusan 2017 dengan menggunakan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan untuk memilih data alumni lulusan disajikan dalam Tabel 1, sedangkan data hasil pemilihan alumni disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 1 Kriteria data tracer study No Kode Kriteria 1 KR1 IPK 2 KR2 Lama Studi 3 KR3 Kemampuan Bahasa Inggris 4 KR4  Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu 5 KR5 Kemampuan Pengetahuan Umum 6 KR6  Mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan

## Tabel 2 Data alumni tahun 2017
No Nama IPK Lama studi (bulan) Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu anda Pengetahuan umum Bahasa Inggris Waktu tunggu memperoleh pekerjaan 1 M01  3,02  54 4 4 4 4 2 M02  3,6  42 4 4 4 5 3 M03  3,34  42 4 3 4 8 4 M04  3,63  42 4 4 4 5 5 M05  3,63  42 5 4 4 4 6 M06  3,7  42 5 2 4 4 7 M07  2,89  54 4 3 4 8 8 M08  3,01  54 5 2 4 8 9 M09  3,51  48 4 3 2 10 10 M10  3,03  48 5 3 2 10 11 M11  3,21  54 4 4 4 4 12 M12  3,11  48 5 4 4 5 13 M13  3,77  48 5 4 4 4 14 M14  3,6  36 4 2 2 4 15 M15  3,84  36 5 4 4 4 16 M16  3,39  36 3 4 4 5 17 M17  3,68  36 4 3 4 5 18 M18  3,37  42 5 4 4 5 19 M19  3,03  66 4 4 2 5 20 M20  3,71  42 4 3 4 3 .. ..  ..  .. .. .. .. .. 95 M95  3,64  42 4 4 4 4 4. Data transformation
Pada tahap ini format data diubah menjadi format data yang support dalam proses data mining sesuai dengan ketentuan konversi pada Tabel 3. Hasil konversi disajikan dalam Tabel 4 berikut.
Tabel 3 Ketentuan Konversi
Kriteria Kode Konversi IPK KR1 >3,25 = 1 Lama Studi KR2 <4 = 1 Kemampuan Bahasa Inggris KR3 >4 = 1 Pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu anda  KR4 >4 = 1 Kemampuan Pengetahuan Umum KR5 >4 = 1 Mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan KR6 <6 = 1
Tabel 4 Konversi Data
No Nama KR1 KR2 KR3 KR4 KR5 KR6
1 M01 0 1 0 1 1 1 2 M02 1 0 0 1 1 1 3 M03 1 0 0 0 1 0 4 M04 1 0 0 1 1 1 5 M05 1 0 1 1 1 1 6 M06 1 0 1 0 1 1 7 M07 0 1 0 0 1 0 8 M08 0 1 1 0 1 0 9 M09 1 1 0 0 0 0 10 M10 0 1 1 0 0 0 11 M11 0 1 0 1 1 1 12 M12 0 1 1 1 1 1 13 M13 1 1 1 1 1 1 14 M14 1 0 0 0 0 1 15 M15 1 0 1 1 1 1 .. .. .. .. .. .. .. .. 95 M95 1 0 0 1 1 1
Dari data yang telah selesai di- preprocessing , selanjutnya dilakukan penyelesaian masalah dengan data mining . Algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan masalah adalah algoritma apriori dengan metode hash-based . Tahapan penyelesaian dijelaskan sebagai berikut.
1. Minimum support yang digunakan adalah 50%.
2. Penentuan Order of Item disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 Order of Item Item Order KR1 1 KR2 2 KR3 3 KR4 4
KR5 5 KR6 6
3. Penentuan alamat hashing calon 1- itemset , menggunakan Persamaan (4) dengan nilai 𝑛 adalah 13 . Hasil perhitungan disajikan pada Tabel 6. ℎ (KR) = (Urutan data ke-KR) mod 𝑛
ℎ (KR1) = 1 mod 13 = 1, dan seterusnya
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk)
Tabel 6 Hashing calon 1- itemset h(w) Alamat
bucket KR h (KR1) = 1 mod 13 1 KR h (KR2) = 1 mod 13 2 KR h (KR3) = 1 mod 13 3 KR h (KR4) = 1 mod 13 4 KR h (KR5) = 1 mod 13 5 KR h (KR6) = 1 mod 13 6 4. Membentuk tabel hash 1- itemset
Pada langkah ini dihitung Support Count 1- itemset menggunakan Persamaan (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐾𝑅 Jumlah Alumni Mengandung Kriteria KR Total Mahasiswa 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐾𝑅 1 𝑥 100% 68,42%, dan seterusnya
Hasil perhitungan support count di atas disajikan ke dalam Tabel 7:
Tabel 7 Hash 1- itemset
Alamat Itemset Support Count 0 - - 1 KR1 68.42% 2 KR2 70.53% 3 KR3 61.05% 4 KR4 72.63% 5 KR5 77.89% 6 KR6 68.42% 5. Menentukan frequent 1– itemset
Minimal support yang digunakan adalah 50%, jadi semua kombinasi 1 itemset pada Tabel 8 memenuhi minimal support dan akan menjadi calon 2- itemset .
Tabel 8 Frequent 1- itemset Itemset Support Count KR1 68% KR2 71% KR3 61%
KR4 73%
KR5 78% KR6 68%
6. Menentukan calon 2- itemset
Dari tahap frequent 1- itemset dibentuk calon 2- itemset dari semua itemset yang memenuhi nilai minimal support . Calon 2- itemset disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9 Calon 2- itemset
Calon 2- itemset
KR1 KR2 KR1 KR43 KR1 KR4 KR1 KR5 KR1 KR6 KR2 KR3 KR2 KR4 KR2 KR5 KR2 KR6 KR3 KR4 KR3 KR5 KR3 KR6 KR4 KR5
KR4 KR6 KR5 KR6
7. Penentuan alamat hashing calon 2- itemset
Setiap calon 2- itemset dihitung untuk mendapatkan alamat hash menggunakan Persamaan (5). Hasil perhitungan alamat hash disajikan dalam Tabel 10. 𝑛 13 ℎ 𝐾𝑅 1, 𝐾𝑅 2
𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 1 ∗ 10 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 2 𝑚𝑜𝑑 𝑛
ℎ 𝐾𝑅 1, 𝐾𝑅 2
𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 1 ∗ 10 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 2 𝑚𝑜𝑑 13
Tabel 10 Hashing calon 2- itemset
h (KR1, KR2) Hasil alamat bucket KR1 KR2 KR1 KR2 12* KR1 KR3 0* KR1 KR4 1 KR1 KR5 2 KR1 KR6 3 KR2 KR3 10* KR2 KR4 11 KR2 KR5 12* KR2 KR6 0 KR3 KR4 8 KR3 KR5 9 KR3 KR6 10* KR4 KR5 6 KR4 KR6 7 KR5 KR6 4 * = collision
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk)
8. Menentukan alamat hashing ulang calon 2- itemset
Dikarenakan hasil perhitungan alamat hashing pada 2- itemset pada Tabel 10 masih terdapat collision , yaitu satu alamat hash diisi lebih dari 1 itemset , maka alamat hashing dihitung ulang dengan menggunakan jumlah alamat hash di tahap sebelumnya yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 11.
𝑗 2 ∗ 13 1 27 ℎ 𝐾𝑅 1, 𝐾𝑅 2 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 1 ∗ 10 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 2 𝑚𝑜𝑑 𝑗
ℎ 𝐾𝑅 1, 𝐾𝑅 2
𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 1 ∗ 10 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 2 𝑚𝑜𝑑 27 Tabel 11 Hashing baru calon 2- itemset h ( x , y ) Hasil
alamat bucket x y KR1 KR2 12 KR1 KR3 13 KR1 KR4 14 KR1 KR5 15 KR1 KR6 16 KR2 KR3 23 KR2 KR4 24 KR2 KR5 25 KR2 KR6 26 KR3 KR4 7 KR3 KR5 8 KR3 KR6 9 KR4 KR5 18 KR4 KR6 19 KR5 KR6 2 9. Membentuk tabel hash 2- itemset
Setiap calon 2- itemset pada Tabel 11 dihitung nilai Support Count menggunakan Persamaan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐾𝑅 5, 𝐾𝑅 6 𝑥 100% 55,79% dan seterusnya
Hasil dari perhitungan support count, disajikan ke dalam Tabel 12:
Tabel 12 Tabel hash 2- itemset Alamat Itemset Support Count 2 KR5 KR6  55.79% 7 KR3 KR4  46.32% 8 KR3 KR5  47.37% 9 KR3 KR6  41.05% 12 KR1 KR2  41.05% 13 KR1 KR3  41.05% 14 KR1 KR4  52.63%
161 Alamat Itemset Support Count 15 KR1 KR5  51.58% 16 KR1 KR6  49.47% 18 KR4 KR5  56.84% 19 KR4 KR6  42.11% 23 KR2 KR3  44.21% 24 KR2 KR4  52.63% 25 KR2 KR5  44.21% 26 KR2 KR6  42.11%
10. Menentukan Frequent 2– itemset
Kombinasi 2- itemset pada Tabel 12 Hash 1- itemset yang memenuhi minimal support 50% akan menjadi calon 3- itemset , seperti dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13 Frequent 2– itemset Alamat Itemset Support Count 2 KR5 KR6  55.79% 14 KR1 KR4  52.63% 15 KR1 KR5  51.58% 18 KR4 KR5  56.84%
24 KR2 KR4  52.63%
11. Membentuk calon 3- itemset
Dari tahap frequent 2- itemset sebelumnya dibentuk calon 3- itemset dari semua itemset yang telah memenuhi nilai minimal support , dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14 Calon 3- itemset
Calon 3- itemset KR1 KR2 KR4 KR1 KR2 KR5 KR1 KR2 KR6 KR1 KR4 KR5 KR1 KR4 KR6 KR1 KR5 KR6 KR2 KR4 KR5 KR2 KR4 KR6 KR2 KR5 KR6
KR4 KR KR6
12. Menentukan alamat hashing calon 3- itemset
Setiap calon 3- itemset pada Tabel 14 dihitung alamat hash menggunakan Persamaan (6). Hasil perhitungan disajikan pada Tabel 15.
𝑛 27
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk)
ℎ 𝐾𝑅 1, 𝐾𝑅 2, 𝐾𝑅 4 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 1 ∗ 100 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 2
𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐾𝑅 4 𝑚𝑜𝑑 27
Tabel 15 Hashing baru calon 3- itemset h (KR1,KR2, KR4) Hasil alamat bucket KR1 KR2 KR3 KR1 KR2 KR4 16 KR1 KR2 KR5 17 KR1 KR2 KR6 18 KR1 KR4 KR5 10 KR1 KR4 KR6 11 KR1 KR5 KR6 21 KR2 KR4 KR5 2 KR2 KR4 KR6 3 KR2 KR5 KR6 13 KR4 KR5 KR6 24 13. Membentuk Tabel Hash 3- itemset
Setiap calon 3- itemset dihitung nilai Support Count menggunakan Rumus (2). Contoh perhitungan salah satu calon adalah:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐾𝑅 2, 𝐾𝑅 4, 𝐾𝑅 5 38 95 𝑥 100% 40%
Hasil perhitungan support count disajikan ke dalam Tabel 16.
Tabel 16 Tabel Hash 3- itemset Alamat Itemset Support Count 2 KR2 KR4 KR5 40.00% 3 KR2 KR4 KR6 38.95% 10  KR1 KR4 KR5 38.95% 11  KR1 KR4 KR6 25.26% 13  KR2 KR5 KR6 33.68% 16  KR1 KR2 KR4 33.68% 17  KR1 KR2 KR5 29.47% 18  KR1 KR2 KR6 25.26% 21  KR1 KR5 KR6 40.00% 24  KR4 KR5 KR6 47.37% Hasil kombinasi 3- itemset menunjukan bahwa belum ada kombinasi yang memenuhi minimal support . Oleh karena itu hasil kombinasi 2- itemset yang telah memenuhi syarat pada tahap sebelumnya akan dipakai dalam pembuatan asosiasi.
Evaluasi pola atau pattern recognition dilakukan dengan terlebih dahulu menghitung confidence aturan asosiatif KR1 → KR2  mengunakan Rumus (3) dengan minimal confidence = 75%. Hasil kombinasi 2- itemset selanjutnya diperoleh himpunan {KR1, KR2, KR3, KR4}, sehingga dapat dihitung nilai confidence untuk menentukan aturan asosiasi seperti yang terdapat pada Tabel 17.
Tabel 17 Nilai Confidence Confidence Nilai KR5  KR6 72% KR1  KR4 77% KR1  KR5 75% KR4  KR5 78% KR2  KR4 75% KR1, KR4  KR2  64% KR1, KR4  KR5  74% KR1, KR4  KR6  48% KR2, KR4  KR1  64% KR2, KR4  KR5  76% KR2, KR4  KR6  74% KR4, KR5  KR1  69% KR4, KR5  KR2  70% KR4, KR5  KR6  83% KR1, KR5  KR2 57% KR1, KR5  KR4  76% KR1, KR5  KR6  78% KR5, KR6  KR1  72% KR5, KR6  KR2  60% KR5, KR6  KR4  85%
Hasil asosiasi role final yang diperoleh berdasarkan minimal support dan minimal confidence 75% dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18 Aturan asosiasi Asosiasi Keterangan
KR1  KR4 IPK lebih dari 3,25 maka pengetahuan di bidang ilmu baik KR1  KR5 IPK lebih dari 3,25 maka Kemampuan Pengetahuan Umum baik KR4  KR5 pengetahuan di bidang ilmu baik maka Kemampuan Pengetahuan Umum baik KR2  KR4 Lama studi kurang dari 4 tahun maka pengetahuan di bidang ilmu baik KR2, KR4  KR5  Lama studi kurang dari 4 tahun dan pengetahuan di bidang ilmu baik maka kemampuan pengetahuan umum baik
KR4, KR5  KR6  Pengetahuan di bidang ilmu baik dan kemampuan pengetahuan umum baik maka mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan
KR1, KR5  KR4  IPK lebih dari 3,25 dan kemampuan pengetahuan umum baik maka pengetahuan di bidang ilmu baik
Penentuan pola asosiatif data tracer study ...(Christioko, dkk) KR1, KR5  KR6  IPK lebih dari 3,25 dan kemampuan pengetahuan umum baik maka mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan KR5, KR6  KR4  Kemampuan pengetahuan umum baik dan mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan maka pengetahuan di bidang ilmu baik
Berdasarkan Tabel 18 dapat diketahui pola asosiasi dari alumni sehingga pengelola program studi atau fakultas dapat menyusun strategi menurut kriteria tersebut untuk menghasilkan lulusan yang baik.

## Simpulan
Berdasarkan dari hasil perhitungan menggunakan apriori dan algoritma hash based dengan minimal support sebesar 50% dan confidence sebesar 75% diperoleh tiga pola asosiatif data tracer study . Pola pertama adalah “Jika mahasiswa lulus dengan IPK lebih dari 3,25 maka pengetahuan bidang ilmu baik dan kemampuan pengetahuan Umum juga baik”. Pola kedua adalah “Jika mahasiswa memiliki pengetahuan di bidang ilmu baik dan kemampuan pengetahuan umum juga baik maka mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan”. Pola ketiga adalah “Jika mahasiswa lulus dengan IPK lebih dari 3,25 dan kemampuan pengetahuan umum baik, maka pengetahuan di bidang atau disiplin ilmu baik dan mendapatkan pekerjaan kurang dari 6 bulan.”
Untuk penelitian berikutnya, pembentukan pola asosiatif data tracer dapat menggunakan metode asosiasi yang lain, atau gabungan dari metode seperti AprioriTid, Artificial Immune System , dan SETM.

## Daftar Pustaka
[1]  W. Yumi, “Tracer Study Terhadap Mutu Luaran Alumni Di Saat Pandemi Covid-19 Prodi S1 Bimbingan dan Konseling Islam Fakultas Dakwah UIN Prof. K.H. Saifuddin Zuhri Purwokerto Tahun 2020,” Oct. 2021.
[2]  P. T. Informasi, F. Teknik, and U. N. Surabaya, “ANALISIS PROFIL LULUSAN S1 PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI MELALUI TRACER STUDY,” IT- Edu : Jurnal Information Technology and Education , vol. 6, no. 2, pp. 1–5, Nov. 2021, Accessed: Feb. 13, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/it-edu/article/view/43351
[3]  Tim PD USM, “Laporan Pangkalan Data USM,” Semarang, Dec. 2020.
[4]  Khoirudin, “Laporan Tracer Study 2020,” Semarang, Dec. 2020.
[5]  R. Rofaida and B. P. Gautama, “STRATEGI PENINGKATAN KOMPETENSI LULUSAN PERGURUAN TINGGI MELALUI STUDI PELACAKAN ALUMNI (TRACER STUDY),” Image : Jurnal Riset Manajemen , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, Apr. 2019, doi: 10.17509/IMAGE.V7I1.23171.
[6]  T. Tajidan, S. Sutresna, H. Halil, and M. Syaputra, “STUDI PELACAKAN (TRACER STUDY) ALUMNI DAN PENGGUNA LULUSAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MATARAM,” Prosiding SAINTEK , vol. 3, pp. 432– 452, Feb. 2021, doi: 10.1653/00154040(2003)086.
[7]  Qiswah Mardzotillah and Mohammad Ridwan, “Sistem Tracer Study Dan Persebaran Alumni  Berbasis Web Di Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang,” Jutis (Jurnal Teknik Informatika) , vol. 8, no. 1, pp. 90–106, 2020, doi: 10.33592/JUTIS.V8I1.705.
[8] A. Najmi and J. R. Rumuat, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELACAKAN ALUMNI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS AL- KHAIRIYAH BERBASIS WEB,” J-Tekin , vol. 1, no. 1, pp. 12–17, Aug. 2022, Accessed: Feb. 13, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.unival.ac.id/index.php/jtekin/article/view/53
[9]  M. Utami and E. D. Putra, “Analisis dan Perancangan Aplikasi Pelacakan Alumni (Tracer Study) untuk Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia,” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 5, no. 2, pp. 140–147, Dec. 2022, doi: 10.31539/INTECOMS.V5I2.4947.
[10]  A. T. Firdausi, D. S. Hormansyah, and F. Ervansyah, “Implementasi GraphQL Untuk Mengatasi Under-Fetching pada Pengembangan Sistem Informasi Pelacakan Alumni Politeknik Negeri,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 7, no. 4, pp. 73–80, Aug. 2021, doi: 10.33795/JIP.V7I4.775.
[11] F. Rezkika et al. , “Klasifikasi Masa Tunggu Alumni Untuk Mendapatkan Pekerjaan Berdasarkan Kompetensi Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Fasilkom Unsika),” Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , vol. 17, no. 2, pp. 95–106, Aug. 2021, doi: 10.35889/PROGRESIF.V17I2.652.
[12] R. Subekti, A. Silvanie, and B. Firmansyah, “APLIKASI DATA MINING UNTUK MENGANALISIS ATURAN ASOSIASI TRACER STUDY DI IBI- KOSGORO1957,” JURNAL DISPROTEK , vol. 14, no. 1, pp. 19–26, Jan. 2023, doi: 10.34001/JDPT.V14I1.3909.
[13] R. Yani, A. Nazir, M. Affandes, R. M. Candra, and A. Akhyar, “Implementasi Data Mining Untuk Menemukan Pola Asosiasi Data Tracer Study Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 5, no. 3, pp. 383–390, Jun. 2022, doi: 10.32672/JNKTI.V5I3.4412.
[14] S. Andika et al. , “Penerapan Data Mining Pada Hasil Tracer Study Alumni Untuk Menemukan Pola Asosiasi Dengan Algoritma Fp-Growth,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 5, no. 3, pp. 464–473, Jun. 2022, doi: 10.32672/JNKTI.V5I3.4407.
[15] - Khairul Amri, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENCARI POLA ASOSIASI DATA TRACER STUDY MENGGUNAKAN EQUIVALENCE CLASS TRANSFORMATION (ECLAT),” Jul. 2022, Accessed: Feb. 13, 2023. [Online]. Available: https://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4408
[16] K. Khoirudin, S. Hadi, and A. Nugroho, “Analisa dan Penerapan Metode Neural Networks Dalam Mengidentifikasi Faktor-Faktor Masa Tunggu Kerja Lulusan,” Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi , vol. 16, no. 1, pp. 17–22, Jun. 2020, doi: 10.26623/JPRT.V16I1.2399.
[17] Jiawei Han, Jian Pei, and Hanghang Tong, Data Mining: Concepts and Techniques , Fourth. Cambridge: Katey Birtcher, 2023. Accessed: Jan. 30, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=NR1oEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=P P1&dq=Data+mining:+Data+mining+concepts+and+techniques&ots=_M8HMJshr3 &sig=RGveEFxdsiY7AW_jfxrPdDYkaL0&redir_esc=y#v=onepage&q=Data%20m ining%3A%20Data%20mining%20concepts%20and%20techniques&f=false