Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI WEB USAGE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA SEQUENTIAL PATTERN DISCOVERY USING EQUIVALENCE CLASSES SPADE (Studi Kasus: Website iGracias Universitas Telkom)
1) Asri Inna Khoirun Nissa, 2) Ibnu Asror, 3) Gede Agung Ary W
1,2,3) Fakultas  Informatika
Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No.1
1) asriinna@gmail.com , 2) iasror@telkomuniversity.ac.id , 3) ary.wisudiawan@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Website Igracias  Universitas  Telkom  merupakan salah  satu website di  universitas  Telkom  yang  sering digunakan  oleh  seluruh  entitas  Universitas  Telkom. Pola  pengunjungan  web  dapat  digunakan  untuk mengetahui  halaman  apa  saja  yang  telah  dikunjungi oleh user dalam  suatu website .  Salah  satu  ilmu  yang mempelajari    pola  navigasi user agar  mendapatkan suatu  informasi  yang  bermanfaat  adalah web  usage mining . Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah sequential pattern discovery using equivalence classes (SPADE).  Algoritma  SPADE  diterapkan untuk mencari pola perilaku pengguna website dengan cara  melakukan preprocessing data  untuk  menyaring informasi  yang  dibutuhkan.  Dilanjutkan  dengan pembentukan  data  transaksi  dan  perhitungan  SPADE dengan  mengkombinasikan itemset dan  menghitung frequent -nya untuk mendapatkan rule yang kemudian dicari  kekuatan  setiap rule dengan  menghitung lift ratio -nya.
Kata kunci : web usage mining , SPADE.

## Abstract
Igracias Telkom University is one of the Telkom University  website  that  are  frequently used by the entire entity of the by all entities that exist at  Telkom  University.  The  pattern  of  the  web  can  be used  recursively  to  find  out  what  pages  have  been visited by  the  user on  a website. One  of  the  study  of the  patterns  of  user  navigation  in  order  to  obtain  a useful  information  is  a  web  usage  mining.  On  this final  project,  the  algorithm  used  is  a  sequential
pattern discovery using equivalence classes (SPADE). The  SPADE  algorithm  is  applied  to  search  behavior patterns  by  preprocessing  data  to  find  out  the  useful information  or  knowledge.  Proceed  with  the establishment of the  data transaction and calculation of the SPADE by combining itemset and calculate the frequent  to  get  a  rules  which  will  then  look  for  the strength of each rule by calculating the lift ratio.
Keywords : web usage mining, SPADE

## I. P ENDAHULUAN
Sebuah  pengembangan  pesat  telah  terjadi  di dunia  internet.  Internet  sekarang  ini  memiliki  akses informasi  yang  jauh  lebih  luas  dan  fungsi  yang  lebih beragam. Perkembangan internet juga diiringi dengan pemanfaatan website dalam berbagai bidang. Terutama  dibidang  pendidikan  seperti  penggunaan website kampus  untuk  menampung  segala  informasi dan aktivitas user yang ada pada lingkungan tersebut. Untuk  meningkatkan  kualitas  dari  sebuah website, aktivitas user ini dapat digunakan  untuk  melihat pola navigasi user dengan  menggunakan  teknik web mining . Web mining pada dasarnya merupakan sebuah teknik  untuk  penggalian  data  yang  berhubungan dengan web . Web  mining terbagi  menjadi  tiga  yaitu, web  content  mining,  web  structure  mining dan web usage  mining .  Pada web  usage  mining atau  biasa disebut  dengan web  log  mining digunakan  untuk menganalisis  pola  penggunaan user pada web yang berfungsi untuk pengembangan aplikasi web . Terdapat  beberapa  teknik  untuk  menentukan  aturan

## Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017
atau  pola  pada web  mining diantaranya statistical analysis, association rules, sequential rules, clustering dan classification (Mehak,  Kumar,  & Aggarwal, 2013).
Pada  penelitian  ini  dilakukan web  mining pada website Igracias Universitas Telkom. Website Igracias merupakan sebuah website pendidikan yang digunakan  oleh  universitas  Telkom. Website ini menampung  semua  data  atau  informasi  dari  setiap aktivitas elemen kampus diantaranya dosen, mahasiswa  dan  pegawai . Untuk  mendukung  aktivitas user  ini,  perlu  dilakukan  analisa  untuk  perbaikan  dan pengembangan  yang  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi terhadap website igracias dengan menggunakan event log . Dikarenakan  data event  log ini  merupakan  data yang  sekuensial  atau  berkelanjutan  maka  untuk memecahkan  masalah  ini  digunakan  sebuah  metode yang  bernama sequential  pattern  mining (Mooney  & Roddick, 2013). Sequential pattern mining digunakan untuk  mencari  data  yang  memiliki  urutan,  data tersebut  bisa  merupakan  urutan  transaksi.  Salah  satu algoritma  dari Sequential  Pattern  Mining adalah algoritma Sequential  Pattern  Discovery  Using
Equivalance Classes (SPADE) (Zaki, 2001). Algoritma sequential pattern discovery using equivalent  classes (SPADE)  merupakan  salah  satu algoritma  dari sequential  pattern  mining yang digunakan  untuk  menemukan  pola  agar  mendapatkan informasi yang berguna.
Algoritma  SPADE  menghasilkan  performa  yang jauh  lebih  baik  dalam  hal  waktu  komputasi dibandingkan  algoritma-algoritma  pencari  frequent sequences  sebelumnya  seperti  algoritma  Apriori  dan GSP  ( Generalized  Sequential  Pattern )  (Gunawan, 2015).  Dengan  latar  belakang  tersebut  maka  metode sequential  pattern  mining  dengan  algoritma  SPADE diharapkan  cocok  untuk  menemukan  pola  perilaku pengguna website Igracias Universitas Telkom..

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Web Mining
Data  mining merupakan  sebuah  proses  yang digunakan untuk menemukan sebuah pola dalam data yang besar. Penerapan data mining dalam teknik data web untuk  menemukan  pengetahuan  yang  biasa disebut  dengan web mining (Vijiyarani  &  Suganya, 2015).  Data  yang  sebenarnya  lebih  bervariasi  dan memiliki pendekatan yang berbeda. Beberapa peneliti
menerapkan  teknik  pada web logs yang  dikelola  oleh server  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan user access dan traversals path .
Web  mining dikategorikan  menjadi  tiga  jenis, yaitu:
1. Web  Content  Mining :  melakukan scanning dan penambangan  data  teks,  gambar  dari  sebuah halaman web untuk  menentukan  relevansi  dari sebuah konten pencarian. Penelitian dibidang ini menggunakan  teknik  dari  disiplin  ilmu  lain seperti Information  Retrieval (IR)  dan Natural Language Processing (NLP).
2. Web  Structure  Mining :  merupakan  alat  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  hubungan antar  halaman web .  Motif  dari structure  mining adalah menghasilkan ringkasan terstruktur mengenai informasi dari sebuah halaman web .
Web Usage Mining :
memungkinkan pengumpulan informasi pada halaman web . Data pada web usage mining mengarah  pada halaman web yang diakses. Dan web server menyimpan segala informasi ini secara otomatis dalam sebuah access log.

## II.2 Web Usage Mining
Web Usage Mining digunakan untuk menganalisis web  log  files untuk  menemukan  pola pengguna  dalam  mengakses  sebuah  halaman web . Web  usage  mining merupakan  fokus  utama  dalam web  mining  yang  mempelajari  interaksi  dari pengguna web . Web  usage  mining digunakan  untuk menemukan  pola  yang  bermakna  dari  data  yang dihasilkan  oleh  transaksi client-server pada  satu  atau lebih web server (Mehak et al., 2013).

## Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017

## Gambar 1. Proses pada Web Usage Mining
Web  usage  mining  dikategorikan  ke  dalam  tiga  fase (Valera & Chauhan, 2013):
1. Preprocessing :  Berdasarkan  klien,  server  dan server  proxy, preprocessing adalah  pendekatan pertama  untuk  mengambil  data  mentah  dari sebuah web dan  memproses  data.  Secara otomatis mengubah data mentah untuk digunakan pada proses selanjutnya.
2. Pattern  Discovery :  Berdasarkan  dari  data preprocessing,  data  mentah  yang  ada  digunakan untuk menemukan pengetahuan dan menerapkan teknik  yang  akan  digunakan  pada machine learning yang  menggunakan  prosedur  dari  data mining.
Pattern  Analysis : Pattern  Analysis adalah  proses setelah  penemuan  pola.  Pattern  Analysis  memeriksa apakah  pola  yang  ada  pada web benar  dan  memandu proses ekstraksi informasi atau pengetahuan dari web .

## II.3 Preprocessing
Beberapa database memiliki  data  yang  tidak konsisten dan terdapat noise . Preprocessing digunakan untuk mentransformasi data tersebut. Hasil dari preprocessing membuat  data  menjadi  lebih terintegrasi  dan  konsisten  sehingga  membentuk database yang stabil. Beberapa tahapan yang ada pada preprocessing (Varnagar,  Madhak,  Kodinariya,  & Rathod, 2013):
1. Data cleaning : proses mengidentifikasi, memilih dan  menghapus  data  dari  hal-hal  yang  tidak diperlukan atau tidak relevan.
2. User  and  Session  Identification :  tugas  utama pada  tahap  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi user  yang  berbeda  sesi  dari  akses  log.  Beberapa metode  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sesi dari alamat IP yang berbeda untuk membedakan user.

## II.4 Event Log
Event  log merupakan  catatan  history  yang memuat rangkaian aktivitas yang dilakukan pengguna dalam  sebuah  sistem  informasi  (Hermawan,  2014). Event  log pada  sistem  informasi  memuat  catatan proses  yang  dilakukan  oleh  tiap  pengguna.  Setiap
event  log juga  memiliki  berbagai  atribut  seperti case_id,  activity,  time,  cost dan resource .  Namun tidak  semua  atribut  tersebut  selalu  ada  pada  suatu event  log .  Misalnya  adalah  tidak  adanya  atribut resource maupun cost ,  tergantung  dari  data  yang diperoleh dari suatu sistem informasi.

## II.5 Event Log
Sampai saat ini telah dikenal beberapa algoritma yang  dikembangkan  khusus  untuk  mendapatkan  pola sekuensial.  Masing-masing  algoritma  menggunakan pendekatan  yang  berbeda-beda.  Algoritma  apriori Sequential  Pattern  Discovery  using  Equivalence Classes adalah salah satu algoritma sequential pattern mining yang  menggunakan  format  data  vertikal  pada database  sequence .  Dalam  format  data  vertikal, database  sequence menjadi  berbentuk  kumpulan urutan  yang  formatnya [itemset:  (sequence_ID, event_ID)], dengan  kata  lain,  untuk  setiap itemset akan disimpan sequence identifier dan event identifier yang  berkoresponden. Event  Identifier berguna sebagai timestamp atau  penanda  waktu  dari itemset tersebut.  Sepasang (sequence_ID, event_ID) untuk setiap itemset membentuk ID_list dari itemset tersebut (Zaki, 2001).
Langkah-langkah  algoritma  SPADE  dalam mencari frequent  sequence kemudian  menentukan rule dari frequent sequence tersebut adalah   sebagai berikut   (Zaki, 2001) :
1. Menghitung frequent 1- sequence Untuk mencari frequent 1  – sequence yang  harus  dilakukan pertama  kali  adalah  mendaftar  semua item yang terdapat  pada database transaksi.  Setiap item akan  dicari  nilai support -nya  dengan  cara menjumlahkan SID yang memiliki item tersebut. Jumlah  dari  SID  merupakan  nilai support dari item tersebut.  Setelah  semua  item  ditemukan nilai support -nya maka, item yang memiliki nilai support lebih  dari  sama  dengan  nilai  minimum support merupakan item frequent 1- sequence.
2. Menghitung frequent 2 -sequence Dalam mencari frequent 2 -sequence ,  data  yang  digunakan adalah  data  dari frequent 1 - sequence ,  sehingga tidak perlu mencari dari sequence database lagi. Untuk setiap masing-masing frequent 1- sequence  akan  digabungkan  dengan  semua frequent  1-sequence lainnya.  Contohnya  jika 1- sequence A  digabungkan  dengan 1-sequence B maka  kemungkinan  2  sequence  yang  terjadi

## Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017
adalah  A,B  dimana  A  dan  B  muncul  bersamaan dalam satu transaksi (satu SID, satu EID), A->B dimana item B muncul setelah item A, dan B->A dimana item A muncul setelah item B (satu SID, beda EID). Untuk setiap masing-masing penggabungan frequent 1-sequence ini dilakukan pengecekan  apakan  eid  dari 1-sequence A sama dengan,kurang dari atau lebih dari eid 1
- sequence B.  apabila  sama  maka  id-listnya dimasukkan  dalam  2- sequence A,B.  jika  eid  B lebih  besar  dari  A  maka  id-listnya  dimasukkan dalam  2- sequence A->B  dan  jika  eid  A  lebih besar  dari  B  maka  id-listnya  dimasukkan  dalam 2- sequence B->A. kemudian seperti dalam frequent 1-sequence id-list
akan ditambahkan  supportnya  untuk  setiap  masing- masing  sid  yang  sebelumnya  belum  ditemui. Dari 2-sequence itu  kemudian  dilakukan pengecekan  apakah support -nya  lebih  dari  nilai minimum support .  Jika  memenuhi  syarat  maka dimasukkan dalam frequent 2-sequence .
3. Menentukan frequent k -sequence Setelah mencari frequent  2-sequence ,  untuk  mencari frequent sequence- frequence sequence
berikutnya  dilakukan  proses  yang  sama,  yatu mencari frequent k -sequence .  Untuk  mencari frequent  k-sequence ini  dilakukan  join  pada frequent (k-1) sequence yang  memiliki prefix yang  sama.  Contohnya  untuk  mencari  3- sequence kita  digabungkan frequent  sequence dari 2- sequence yang memiliki prefix yang sama, untuk  mencari  4- sequnce digabungkan frequent sequence dari  3- sequence yang  memiliki prefix yang  sama,  dan  seterusnya.  Untuk  mencari prefix frequent (k-1), sequence akan menghilangkan  item  terakhir  dari sequence tersebut.  Contoh  jika  terdapat  4- sequence A  -> B->  C  ->  D,  maka  prefixnya  adalah  A->B->C. untuk setiap penggabungan ini ada 3 kemungkinan hasil:
a.  Jika  A,B  digabungkan  dengan  A,C  maka kemungkinan hasilnya hanya A,B,C. b.  Jika  A,B  digabungkan  dengan  A->C,  maka kemungkinan hasilnya
A,B->C c.  Jika  A->B  digabungkan  dengan  A->C,  maka ada  3  kemungkinan  hasil:  A->B,  C,  dan  A->B- >C dan A->C->B Dari  setiap  kemungkinan  ini  kemudian mengecek  nilai  supportnya  apakah  memenuhi min_sup  atau  tidak.  Jika  ya  maka sequence itu
termasuk  dalam frequent  k-sequence .  Pencarian frequent  sequence dihentikan  apabila  tidak  ada frequent (k-1) sequence yang bisa digabung atau sudah tidak ditemukan frequent k-sequence lagi.
Pembentukan Rule Setelah  ditemukan  semua frequent sequence , ditentukan rule
dari sequencesequence tersebut. 1 - sequence tidak digunakan untuk membentuk rule karena hanya terdiri dari  1  item.  Untuk  2- sequence yang  menjadi antecedent adalah  item  pertama  dan  consequentnya adalah item kedua.  Contohnya  untuk sequence A->B maka rule yang  dibentuk  adalah  A=>B.  sedangkan untuk sequence yang  panjangnya  lebih  dari  2  atau  k- sequence ,  yang  dijadikan consequent adalah  item terakhir, sedangkan antecedentnya adalah semua item sebelum  item  terakhir.  Contohnya  pada  4-  sequence A->B->C->D,  maka rule yang  dihasilkan  adalah  A- >B->C=>D.  Untuk  masingmasung rule dihitung  nilai confidence -nya  serta  nilai support.  Rule yang memenuhi  atau  melebihi  dari  nilai  minimum confidence dan  minimum support merupakan rule yang  digunakan  dan  kemudian  untuk  dihitung  lift rationya  untuk  menentukan rule mana  yang  paling kuat.

## II.5.1 SUPPORT AND CONFIDENCE
Support merupalan  ukuran  yang  menunjukan besar  tingkat  dominasi  suatu item atau itemset keseluruhan  transaksi. Support digunakan  untuk rule yang  memiliki  nilai  kurang  dari threshold (Yunianto et  al.,  n.d.).  Untuk  menentukan  support  dapat  dilihat pada persamaan 1:
Confidence adalah  ukuran  yang  menunjuakn hubungan  antara  dua item secara  kondisional. Confidence adalah rasio antara jumlah transaksi  yang meliputi  semua  item  dalam antecendent dan consequent dengan  jumlah  transaksi  meliputi  semua item dalam antecendent (Yunianto et al., n.d.). Untuk mencari nilai confidence dapat dilihat pada persamaan 2:
Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017

## II.5.2 LIFT RATIO
Lift  ratio dapat  digunakan untuk  mengetahui kuat  tidaknya  sebuah rule . Lift  ratio dapat  dihitung dengan  cara  membandingan  nilai confidence dengan nilai benchmark  confidence .  Nilai  dari benchmark confidence setiap rule didapatkan  dari  nilai  jumlah transaksi consequent dibagi  dengan  jumlah  transaksi. Untuk  mencari  nilai confidence dapat  dilihat  pada persamaan  3,  sedangkan  rumus  untuk  mencari  nilai lift ratio dapat dilihat pada persamaan 4 (Yunianto et al., n.d.).
nc = Jumlah transaksi item yang menjadi consequent.
n = Jumlah transaksi basis data

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
III.1 Gambaran Umum Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  merupakan  sebuah sistem  yang  menerima  input  berupa event  log dari Igracias  Universitas  Telkom.  Data  tersebut  akan melalui  tahap preprocessing untuk  membersihkan data  yang  tidak  dibutuhkan  agar  sesuai  dengan kebutuhan sistem. Selanjutnya data hasil preprocessing masuk  pada  tahapan pattern  discovery dengan  algoritma Sequential  Pattern  Mining  Using Equivalence  Classes (SPADE).  Dan  hasil  dari  proses pattern  discovery adalah  frekuensi  pola  pengaksesan user .  Setelah  mendapatkan  hasil  dari pattern discovery ,  dilakukan pattern  analysis yaitu  dengan membentuk rule yang  diuji  menggunakan  nilai lift ratio ,  apabila  nilai lift  ratio lebih  dari  1  maka  rule dianggap  kuat.  Adapun  tahapan  proses  sistem  dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2 Tahapan Proses Sistem
.

## III.2 Gambaran Umum Sistem
Berikut  adalah  hasil  pengujian  yang  dilakukan sesuai  dengan  skenario  yang  telah  ditentukan  dan disertai dengan analisis hasil pengujian.
a. Pengujian dengan membandingkan perhitungan manual dan perhitungan sistem
Pengujian  dengan  membandingkan  perhitungan manual  dengan  perhitungan  sistem  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  sampel  data  dan  kemudian dihitung  akurasinya  secara  manual  dengan  algoritma yang  digunakan  pada  sistem.  Data  sample  yang digunakan  yaitu  terdiri  dari  36 data  record yang diambil  dari  data  mahasiswa.  Dari  data  tersebut kemudian dilakukan preprocessing, pattern discovery dan pattern  analysis .  Dari data  sample yang  ada didapatkan  11  eksekutor  yang  berbeda  dengan  14 jenis  aktivitas.  Pengujian  pada  perhitungan  manual menghasilkan perhitungan seperti pada tabel 1.
Pengujian  perhitungan  sistem  dilakukan  dengan sample data yang sama yaitu yang terdiri dari 36 data record .  Output  dari  evaluasi  ini  menggambarkan bahwa  perhitungan  dari  sistem  dengan  perhitungan manual  yang  dilakukan  oleh  penulis  menghasilkan output yang  sama.  Hasil  dari  perhitungan  sistem ditunjukan pada gambar 3.

## Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017
Tabel 1 Hasil Perhitungan Manual SPADE pada
Sample Data ID Eksekutor Support Confidence B-Conf Lift Ratio 1 19824 14% 63% 28% 2,25 2 21006 28% 100% 28% 3,6 3 48693 3% 20% 3% 7,2 3 48693 3% 100% 28% 3,6 4 49821 6% 40% 14% 2,88 5 51899 3% 100% 14% 7,2 6 53848 8% 30% 14% 2,16 7 54303 6% 40% 14% 2,88 8 76621 3% 100% 3% 36 9 79170 8% 38% 8% 4,5 10 80571 14% 100% 14% 7,2 11 80811 8% 38% 8% 4,5

## Gambar 3 Hasil Perhitungan Sistem SPADE pada Sample Data
b. Perhitungan dengan minimum support dan minimum confidence
Pengujian  terhadap  beberapa Minimum  support dan minimum  confidence dilakukan  untuk  melihat pengaruh  nilai Minimum  support dan minimum confidence terhadap lift  ratio yang  dihasilkan  dan untuk  mendapatkan Minimum  support dan minimum confidence yang  cukup.  Hal  ini  dilakukan  untuk melihat lift  ratio mana  yang  kuat  atau  berpengaruh sehingga terlihat aktivitas mana yang sering dilakukan user.  Pengujian  berdasarkan Minimum  support dan minimum  confidence dilakukan  untuk  3  kategori user
yaitu  mahasiswa,  dosen  dan  pegawai.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan minimum  support dan minimum  confidence yang  sesuai  untuk  pengujian selanjutnya.
Untuk  data  mahasiswa  pada  tabel  2  akan digunakan Minimum  support 5%,  10%,  dan  20%  dan dengan nilai minimum confidence 60%, 70% dan 80% Dari  hasil  uji  coba  data  mahasiswa,  perubahan  yang terjadi  tidak  terlalu  besar.  Pada  percobaan  dengan Minimum  support 5%,  terdapat  6  jenis  aktivitas. Pada Minimum  support 10%  terdapat  3  jenis aktivitas.  Dan  pada Minimum  support 20% terdapat  2  jenis  aktivitas.  Dari  ketiga  percobaan tersebut  terdapat  3  menu  yang  selalu  ada.  Namun terdapat  3  jenis  aktivitas  yang  berbeda  pada minimum  support 5%.  Untuk  itu  dari  hasil percobaan  tersebut  diambil minimum  support 5% untuk  data  mahasiswa.  Dan  pada  percobaan  dengan minimum  confidence 60%,  terdapat  6  jenis aktivitas. Pada minimum confidence 70% terdapat
6  jenis  aktivitas.  Dan  pada minimum  confidence 80% terdapat 5 jenis aktivitas. Pada minimum support 70%  dan  80%  terdapat  perbedaan  jumlah  aktivitas yang  dihasilkan.  Untuk  itu  dari  hasil  percobaan tersebut  diambil minimum confidence 70%  untuk data mahasiswa.
Tabel 2 Data Mahasiswa dengan Minimum Support
5% dan Minimum Confidence 70% No. Aktivitas Support Conf B-conf Lift ratio 1 32 5,39 100 5,39 18,56 2 92 7,11 100 7,11 14,06 3 51 7,82 100 7,82 12,78 4 45 21,57 100 21,57 4,64 5 13 29,13 100 29,13 3,43 6 45,13 16,86 78,15 29,13 2,68
Selanjutnya  untuk  data  dosen  pada  tabel  3  akan digunakan minimum  support 5%,  10%,  dan  20%  dan dengan  nilai minimum  confidence 40%,  50%  dan 60%.  Dari  hasil  uji  coba  data  dosen,  perubahan  yang terjadi  tidak  terlalu  besar.  Pada  percobaan  dengan minimum  support 5%,  terdapat  9  jenis  aktivitas.
Pada minimum  support 10%  terdapat  5  jenis aktivitas.  Dan  pada minimum  support 20%

## Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017
terdapat  1  jenis  aktivitas.  Dari  ketiga  percobaan tersebut  terdapat minimum  support 5%  menghasikan jumlah  aktivitas  yang  lebih  banyak  sehingga  terlihat aktivitas  yang  dilakukan  oleh user .  Untuk  itu  dari hasil percobaan tersebut diambil minimum support 5%  untuk  data  dosen.  Dan  pada  percobaan  dengan minimum  confidence 40%,  terdapat  8  jenis aktivitas. Pada minimum confidence 50% terdapat 7  jenis  aktivitas.  Dan  pada minimum  confidence 60% terdapat 7 jenis aktivitas. Pada Minimum support 50%  dan  60%  memiliki  jumlah  aktivitas  yang  sama. Dan  pada minimum  support 40%  terdapat  7  aktivitas yang dimiliki Minimum support 50% dan 60%. Untuk itu  dari  hasil  percobaan  tersebut  diambil minimum confidence 40% untuk data dosen.
Tabel 3 Data Dosen dengan Minimum Support 5% dan Minimum Confidence 40%
No. Aktivitas Support Conf B-conf Lift ratio 1 63 6,98 100 6,98 14,32 2 60 8,3 100 8,3 12,05 3 25 15,21 100 15,21 6,57 4 70 17,82 100 17,82 5,61 5 9 18,82 100 18,82 5,31 6 25,9 13,85 91,04 18,82 4,84 7 59 22,12 100 22,12 4,52 8 9,7 7,85 41,71 17,82 2,34
Selanjutnya  untuk  data  pegawai  pada  tabel  4 akan digunakan minimum support 5%, 10%, dan 20% dan dengan nilai minimum confidence 70%, 80% dan 90%.  Dari  hasil  uji  coba  data  pegawai,  perubahan yang  terjadi  tidak  terlalu  besar.  Pada  percobaan dengan minimum  support 5%,  terdapat  6  jenis aktivitas. Pada minimum support 10% terdapat 4 jenis aktivitas. Dan pada minimum support 20% terdapat 3 jenis aktivitas. Dari ketiga percobaan tersebut terdapat 3  aktivitas  yang  selalu  ada.  Namun  terdapat  3  jenis aktivitas yang berbeda pada minimum support 5% dan 2  perbedaan  pada  minimum  support  10%.  Untuk  itu dari  hasil  percobaan  tersebut  diambil minimum support 5% untuk data pegawai. Dan pada percobaan dengan minimum  confidence 70%,  terdapat  6  jenis aktivitas.  Pada minimum  confidence 80%  terdapat  6 jenis  aktivitas.  Dan  pada minimum  confidence 90% terdapat 5 jenis aktivitas. Pada minimum support 80%
dan  90%  terdapat  perbedaan  jumlah  aktivitas  yang dihasilkan.  Untuk  itu  dari  hasil  percobaan  tersebut diambil minimum  confidence 80%  untuk  data pegawai.
Tabel 4 Data Pegawai dengan Minimum Support 5% dan Minimum Confidence 80%
No. Aktivitas Support Conf B-conf Lift ratio 1 8 6,52 100 6,52 15,34 2 70 6,81 100 6,81 14,68 3 8,14 20,99 322,02 30,05 10,71 4 48 20,68 100 20,68 4,83 5 14 30,05 100 30,05 3,33 6 48,14 18,41 89,01 30,05 2,96
c. Pengujian dengan perbandingan kalender
akademik
Dari  hasil  aktivitas  tiap  bulan  dan  kalender akademik didapatkan beberapa persamaan yaitu:
• Pada  data  mahasiswa  bulan  Januari  hasil  dari aktivitas  sistem  adalah  aktivitas  80:  Registrasi- Registrasi-Registrasi  Mata  Kuliah  dan  aktivitas 71:  Registrasi-Cetak  KSM  sama  dengan  yang ada  pada  agenda  kalender  akademik  tanggal  5- 16 Januari 2015.
• Pada  data  mahasiswa  bulan  Maret  hasil  dari aktivitas  sistem  adalah  aktivitas  85:  Registrasi- Jadwal-Jadwal  Ujian  Mahasiswa  sama  dengan yang  ada  pada  agenda  kalender  akademik  9-18 Maret 2015
Pada  data  mahasiswa  bulan  Mei  hasil  dari aktivitas  sistem  adalah  aktivitas  32:  Geladi-Pilih Lokasi  dan  aktivitas  92:  Registrasi-Jadwal-Jadwal Ujian  Mahasiswa.  Aktivitas  32:  Geladi--Pilih  Lokasi berhubungan dengan agenda pada awal bulan juni dan aktivitas 92: Registrasi-Jadwal-Jadwal Ujian Mahasiswa  sama  dengan  yang  ada  pada  agenda kalender akademik 11-22 Mei 2015
Asri Inna Khoirun Nissa, Ibnu Asror, Gede Agung Ary W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 3, 30 Agustus 2017

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan dari hasil pengujian yang dilakukan. Hasil  dari  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  sistem  pada tiap  bulannya  berbeda  dengan  kalender  akademik. Maka  dari  itu  rekomendasi  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  menambahkan  menu  input  kalender akademik  pada  igracias.  Menu  ini  nantinya  berguna untuk  membuat  igracias  menampilkan  menu-menu yang  sesuai  berdasarkan  inputan  dari  aktivitas  yang ada  pada  kalender  akademik.  Berikut  tampilan  yang dapat  diberikan  berdasarkan  hasil  dari  aktivitas  yang ada pada sistem dari tiap user.
Tabel 3-5 Rekomendasi Menu Tiap User Mahasiswa Dosen Pegawai Cetak KSM Berita Acara Perkuliahan Data Pegawai Jadwal Ujian Mahasiswa Cetak Daftar Hadir Detail Penggajian Kehadiran Cetak Presensi Lihat Kehadiran Lihat Nilai Data Perwalian Pendaftaran Rekreasi Lihat Nilai Semester Submit BAP Pengajuan Cuti Pilih Lokasi Persetujuan Beban Kerja Pegawai Registrasi  Mata Kuliah Ubah Password
Dari  semua  pengujian  tersebut  dihasilkan  bahwa minimum  support yang  sesuai  untuk  data  mahasiswa adalah 5% dan minimum confidence nya adalah 70%. Minimum  support untuk  data  dosen  adalah  5%  dan minimum  confidence nya  adalah  40%.  Sedangkan untuk  data  pegawai  menggunakan minimum  support 5%  dan minimum  confidence 80%.  Hal  ini  dapat berbeda karena jumlah data dari tiap user berbeda dan pengaruh  dari  besarnya  nilai  support  dan  confidence pada setiap user.

## R EFERENSI
Gunawan,  R.  J.  (2015).  SEQUENTIAL  PATTERN MINING  DENGAN  SPADE  UNTUK  PREDIKSI PEMBELIAN  SPARE  PART  DAN  AKSESORIS KOMPUTER  PADA  KEDATANGAN  KEMBALI KONSUMEN, 314–325.
Hermawan,  A.  A.  (2014).  Analisis  Konteks  Proses  Bisnis Berdasarkan “ Event Log ” Business Process Context
Analysis Based on “ Event Log ,” 4 (3), 133–150.
Mehak,  Kumar,  M.,  &  Aggarwal,  N.  (2013).  Web  usage mining: An analysis. Journal of Emerging Technologies  in  Web  Intelligence , 5 (3),  240–246. https://doi.org/10.4304/jetwi.5.3.240-246
Mooney, C. H., & Roddick, J. F. (2013). Sequential Pattern Mining  –  Approaches  and  Algorithms, 45 (2). https://doi.org/10.1145/2431211.2431218.
Valera,  M.,  &  Chauhan,  U.  (2013).  An  efficient  web recommender  system  based  on  approach  of  mining frequent sequential pattern from  customized  web log preprocessing. 2013 4th International Conference on Computing,
Communications and Networking Technologies, ICCCNT 2013 . https://doi.org/10.1109/ICCCNT.2013.6726493
Varnagar,  C.  R.,  Madhak,  N.  N.,  Kodinariya,  T.  M.,  & Rathod,  J.  N.  (2013).  Web  usage  mining:  A  review on  process,  methods  and  techniques. Proceeding  of the  Information  Communication  and  Embedded Systems  (ICICES),  2013  International  Conference , 40–46. https://doi.org/10.1109/ICICES.2013.6508399
Vijiyarani, S., & Suganya, M. E. (2015). Research issues in web  mining. International  Journal  of  Computer- Aided
Technologies (IJCAx) , 2 (3), 55–64. https://doi.org/10.5121/ijcax.2015.2305
Yunianto,  D.  R.,  Dewi,  C.,  Yudistira,  N.,  Studi,  P., Informatika,  T.,  Brawijaya,  U.,  &  Pola,  P.  (n.d.).
SEQUENTIAL PATTERN MINING PADA PENCARIAN  POLA  PERILAKU  PENGGUNA
INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA SPADE  classes  )  diterapkan  untuk  mencari  pola perilaku  pengguna  internet  dengan  cara  melakukan preprocessing  data  untuk  menyaring  informasi  yang dibutuhkan . Di.
Zaki,  M.  J.  (2001).  SPADE:  An  Efficient  Algorithm  for Mining  Frequent  Sequences. Machine  Learning , 42 (1/2),
31–60. https://doi.org/10.1023/A:1007652502315