Diterima 15 Mei 2024  Direvisi 29 Mei 2024 Diterima untuk publikasi 31 Mei 2024

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Memprediksi Pembayaran UKT
Ayu Ratna Juwita 1 , Tohirin Al Mudzakir 2 , Adi Rizky Pratama 3 , Bagja Nugraha 4 , Nono Heryana 5
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang
4,5 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: *ayurj@ubpkarawang.ac.id . tohirin@ubpkarawang.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  menerapkan  algoritma Apriori untuk  memprediksi  hasil anilsis  pola  asosiasi  pembayaran  cicilan  uang  kuliah  di  Universitas  Buana Perjuangan Karawang. Aturan asosiasi menunjukkan bahwa pembayaran Cicilan 3  memiliki  dampak  besar  terhadap  Cicilan  4,  dengan  tingkat support sebesar 84.60% dan confidence sebesar 93.47%. Ketergantungan positif antara Cicilan 2 dan Cicilan 3 dengan Cicilan 4 juga teridentifikasi dengan nilai support sebesar 84.57% dan nilai confidence sebesar 94.03%. Rekomendasi kebijakan mencakup penggabungan  paket  pembayaran  pada  Cicilan  3  dan  Cicilan  4  serta  insentif pembayaran  lebih  awal.  Pemodelan  menggunakan  algoritma Apriori dengan implementasi Python dan Google Colaboratory .
Kata kunci: Prediksi,Algoritma Apriori, Google Colaboratory.

## 1 Pendahuluan
Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang,  didirikan  oleh  Yayasan Pembina  Perguruan  Tinggi  Pangkal  Perjuangan  (YPPTPP)  pada  tahun 2014. Universitas Buana Perjuangan Karawang terdiri dari tujuh Fakultas, diantaranta  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Fakultas  Ilmu  Komputer,
Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Fakultas  Psikologi,  Fakultas Hukum, Fakultas Farmasi dan Fakultas Teknik. Dengan  seiringnya  kemajuan  IPTEK  yang  sangat  pesat,  sehingga kesadaran terhadap peristiwa  yang  akan  mendatang semakin meningkat, dan  kebutuhan  untuk  berbagai  peramalan/prediksi  juga  dapat  semakin meningkat.  Seperti  prediksi  perekonomi,  pendidikan,  perdagangan, industri,  lingkungan,  dan  sosial  dapat  memberikan  hasil  beragam  yang digunakan  untuk  pengambilan  suatu  keputusan  oleh  berbagai  pihak. Dalam  kehidupan  sehari-hari,  seringkali  kita  dihadapkan  pada  masalah musiman  yang  dapat  diabaikan  oleh  sebagian  orang,  namun  melalui analisis  yang  cermat,  pola  musiman  tersebut  dapat  menjadi  dasar perencanaan dan pengambilan keputusan yang baik.
Dalam konteks pembayaran uang kuliah setiap tahun, analisis deret waktu ( time  series )  dapat  digunakan.  Pembayaran  uang  kuliah  memiliki
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al …
..
perubahan yang tidak terlalu cepat, dan jumlahnya cenderung mengikuti suatu tren, baik itu naik atau turun. Penelitian ini menggunakan proses data mining  dalam  proses  pengumpulan  data.  Proses  Pengumpulan  data  ini didasarkan pada konsep  bahwa hasil observasi  saat  ini dipengaruhi oleh hasil  observasi  masa  lalu,  dan  hasil  observasi  yang  akan  datang dipengaruhi oleh hasil observasi saat ini.
Data Mining merupakan proses yang mengerjakan satu atau lebih teknik yang menggunakan pembelajaran tentang komputer ( Machine Learning ) untuk  melakukan  analisis  dan  melakukan  ekstrasi  pengetahuan ( Knowledge ) secara otomatis. Data Mining berisi tentang trend atau pola yang  akan  dilakukan  dalam  database  dengan  skala  yang  besar  untuk membantu dalam pengambilan keputusan di masa depan.
Presentasi  pola  yang  ditemukan  untuk  menghasilkan  aksi  tahap  terakhir dari proses data mining dan bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisa yang didapat. Pola-pola tersebut akan dikenali oleh perangkat  tertentu  yang  akan  memberikan  sebuah  analisa  data  dan berwawasan  yang  selanjutnya  dapat  diteliti,  sehingga  akan  memberikan pendukung keputusan melalui sebuah perangkat. Data mining dapat dibagi menjadi  beberapa  tahapan,  tahapan-tahapan  ini  bersifat  interaktif  dan melibatkan  penggguna  baik  secara  langsung  atau  melalui  basis pengetahuan[1].
Pendidikan menjadi kebutuhan penting bagi setiap individu, dan salah satu kewajiban untuk mendapatkan pendidikan di sekolah adalah pembayaran Sumbangan  Pembangunan  Pendidikan  (SPP)  Sekolah.  SPP  Sekolah menjadi  faktor  penting  dalam  alokasi  biaya  pembangunan  sekolah, pembayaran untuk guru, karyawan, dan lain-lain[1].
Penelitian  yang  membahas  tentang  prediksi  keterlambatan  pembayaran biaya  kuliah  dengan  implementasi  algoritma  C4.5  menggunakan pemrograman  python  dapat  dilakukan  dengan  memperoleh  nilai  akurasi tertinggi pada seleksi fitur chi square dan teknik prunning sebesar 65,53%. Fitur  untuk  menentukan  keterlambatan  pembayaran  biaya  kuliah  sangat berpengaruh  terhadap  akurasi  yang  didapatkan,  sehingga  untuk memperoleh hasil yang lebih baik lagi menggunakan seleksi fitur lainnya seperti forward  selection maupun particle  swarm  optimization dan menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  lainnya  seperti Na¨ıve Bayes, Random Forest, dan K-Nearest Neighbors [2].
Sedangkan  penelitian  sebelumnya  menentukan  parameter  keterlambatan dari  pembayaran  biaya  kuliah,  mengimplementasi  algoritma  K-Nearest Neighbor,  dan  mengevaluasi  kinerja  algortima  menggunakan  Confusion

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Memprediksi …
.. 37
Matrix.  Jumlah  data  yang  digunakan  untuk  proses  pengujian  kinerja algoritma adalah 12.408 record dengan rasio 80% data training dan 20% data  testing.  Hasil  pengujian  evaluasi  didapatkan  akurasi  k=3  sebesar 52,82%, k=5 sebesar 52,49%, k=7 sebesar 52,37%, k=9 sebesar 52,33%, dan k=11 sebesar 52,53%. Hasil pengujian data terbaik didapatkan pada nilai k=3 yaitu 52,82% [3].
Penelitian yang dilakukan oleh Sriyuni Sinaga dan Amir Mahmud Husein menggunakan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola pengunjung tempat  wisata  di  kabupaten  Karo  pada  tahun  2015  dan  2016.  Dengan menggunakan  algoritma  Apriori  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  tahun 2015 jumlah pengunjung lebih sedikit. Penelitian ini data yang digunakan sebanyak  122  data  jumlah  pengunjung  bulanan  pada  tahun  2015  hingga 2016.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai  confiden  yang  paling tinggi mencapai 0,92 [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhartini  et  al.  (2021)  menghasilkan prediksi  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  dari  prodi  Manajemen dengan  tingkat  error  sebesar  3,444%  atau  tingkat  akurasi  96,556%, Prediksi  ini  memberikan  informasi  berguna  sebagai  acuan  untuk memperkirakan  jumlah  penerimaan  mahasiswa  prodi  manajemen  di Universitas Bina Bangsa pada tahun yang akan datang[5]. Penerimaan mahasiswa baru memberikan tugas besar kepada Universitas untuk  lebih cermat  dalam  pengelolaan keuangan untuk  keberlangsungan perkuliahan.  Dalam  isu  pembayaran  kuliah,  semakin  banyak  mahasiswa yang dimiliki maka semakin besar juga potensi tunggakan yang dilakukan mahasiswa.  Dalam  hal  optimalisasi  pembayaran  perlu  kebijakan  yang efektif  untuk  peningkatan  tingkat  pelunasan  uang  kuliah  pada  tiap cicilannya.  Diantara  kebijakan  yang  dapat  diterapkan  adalah  sistem pembayaran paket cicilan yang dapat menggabungkan dua atau lebih paket pembayaran  agar  mahasiswa  lebih  termotivasi  dalam  upaya  pelunasan uang  kuliah.  Dalam  konteks  prediksi  paket  pembayaran  tagihan  biaya kuliah mahasiswa di lingkungan Universitas Buana Perjuangan Karawang, penelitian ini mencari pola asosiasi dalam pembayaran uang kuliah dengan algoritma Apriori .
Algoritma apriori adalah algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan Srikant pada tahun 1994 untuk menentukan frequent itemset untuk aturan asosiasi  Boolean.  Algoritma  ini  menggunakan  pemangkasan  berbasis dukungan  untuk  mengontrol  pengembangan  calon  kumpulan  item  dari hasil  kumpulan  item  umum  dan  menghapus  kumpulan  item  yang  tidak menarik  dengan  menetapkan  minsup.  Algoritma Apriori juga  dapat
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al … ..
didefinisikan  sebagai  suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan Apriori yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  dan  syarat minimum  untuk confidence [6].  Algoritma  apriori  menggunakan pengetahuan tentang kumpulan item yang sering digunakan yang diketahui sebelumnya  untuk  memproses  informasi  lebih  lanjut.  Algoritma  apriori menentukan  kandidat  yang  mungkin  dengan  memperhatikan  dukungan yang minimum [7].
Dengan  menggabungkan  pendekatan  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menjelaskan  prosedur,  implementasi,  dan  tingkat  keakuratan  model prediksi pola asosiasi pembayaran cicilan uang kuliah mahasiswa. Melalui analisis  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  positif  dan bermanfaat  bagi  kebijakan  pembayaran  biaya  kuliah  mahasiswa dilingkungan Universitas Buana Perjuangan Karawang.
2 Metode
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menjelaskan  prosedur pemodelan  dan  menerapkan  algoritma Apriori sebagai  metode  untuk memprediksi  aturan  atau  pola  asosiasi  pembayaran  tagihan  biaya  kuliah mahasiswa.  Sumber  dan  jenis  data  yang  digunakan  pada  tahap pengumpulan data dengan menganalisis data transaksi pembayaran biaya kuliah mahasiswa di Universitas Buana Perjuangan Karawang, sedangkan subyek  pada  penelitian  ini  yaitu  membuat  sebuah  model  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  memprediksi  aturan  atau  pola  asosiasi  data pembayaran uang kuliah.
Penelitian  ini  dikembangkan  pada  perangkat  dengan  sistem  operasi Windows  10  dengan  Bahasa  pemroraman  pengembangan  model  adalah Python dan  IDE  yang  digunakan  adalah Google  Colaboratory serta pengolahan  data  pada  dataset  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel. Algoritma Apriori yang dikembangkan menggunakan library Pandas dan mlxtrend .
2.1. Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  dilakukan  secara  terencana  dan sistematis guna mendapatkan jawaban terhadap rumusan masalah. Adapun  langkah-langkah  pada  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Memprediksi … ..
Gambar 1. Langah Penelitian
1. Pengambilan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  akan digunakan  penelitian  ini,  yaitu  dengan  mempersiapkan  data transaksi  pembayaran  tagihan  uang  kuliah  mahasiswa  di Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang,  dimana  data tersebut akan digunakan sebagai dataset pada penelitian ini.
2. Pemrosesan Data
Pada tahap ini data yang telah didapatkan kemudian dilakukan tahap praproses dengan langkah berikut: a. Pembersihan Data Pembersihan data dilakukan pada data yang tidak memiliki riwayat pelunasan cicilan. Jika nilai cicilan tidak ada yang dibayarkan,  maka  data  akan  dihapus  pada  dataset  agar model asosiasi yang diperoleh sesuai dan relevan. b. Pelabelan Data Data  yang  sudah  dibersihkan  akan  diberikan  label  sesuai cicilan  yang  sudah  dibayarkan.  Untuk  cicilan  pertama diberikan  label  “Cicilan  1”,  cicilan  kedua  diberikan  label “Cicilan 2”, cicilan ketiga diberikan label “Cicilan 3”, dan cicilan keempat  akan diberikan label “Cicilan 4”.
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al … ..
Label data hanya akan diberikan pada data yang memiliki status  pembayaran  lunas.  Data  pembayaran  yang  belum lunas tidak akan diberikan label dan akan dihapuskan pada dataset.
c. Konversi Data Data  sebelumnya  diolah  pada  aplikasi Microsoft  Excel dengan  format  .xlsx.  Untuk  keperluan  pemodelan,  data akan dikonversi kedalah format .csv dengan encoder “utf- 8”  dan  masing-masing  data  dipisahkan  dengan delimiter “;”.
3. Pemodelan
Model yang akan dikembangkan yaitu algoritma Apriori yang digunakan  dalam  mencari  pola  asosiasi  dari  pasangan pembayaran cicilan yang memiliki nilai support paling rendah. Pengembangan  algoritma Apriori perlu  mengikuti  langkah-
langkah berikut:
a. Melakukan perhitungan support berdasarkan itemset (k = 1) yang  terdapat  pada  database.  Tahapan  ini  akan menghasilkan himpunan kandidat.
b. Pemangkasan  ( pruning )  kumpulan  kandidat  dengan menghilangkan item  dengan  support  yang  lebih kecil dari ambang batas ( threshold ) yang diberikan c. Penggabungan itemset yang  paling  sering  muncul  untuk membentuk  himpunan  baru  berukuran  k  +  1  kemudian mengulang himpunan diatas sampai tidak ada itemset yang dapat terbentuk.
4. Analisis
Analisis yang dilakukan berfokus pada pencarian nilai support paling kecil rendah dengan nilai confidence yang paling tinggi. Analisis dilakukan dengan mengamati hasil rules yang tercipta dari dataset.
3 Hasil
Pengumpulan data menghasilkan detil  pembayaran cicilan pada masing- masing  tahun  oleh  setiap  mahasiswa.  Jumlah  mahasiswa  yang  melunasi cicilan tertentu pada masing-masing tahun dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pelunasan Cicilan Uang Kuliah 2018-2021
Model  pola  asosiasi  yang  dikembangkan  menggunakan Apriori dengan mencari pola asosiasi yang memiliki nilai support paling rendah dengan nilai confidence paling tinggi. Berdasarkan hasil pengujian model didapati pola asosiasi cicilan atau aturan yang paling dengan nilai support paling rendah dan confidence paling tinggi pada masing-masing pola pembayaran penelitian pada Tabel 1.
Tabel 1. Aturan Pembayran Cicilan Uang Kuliah
Antecendents Consequents Support Confidence Lift Conviction Cicilan 3 Cicilan 4 0.845966 0.934674 0.934674 2.296964 Cicilan 2, Cicilan 3 Cicilan 4 0.845651 0.940281 1.106278 2.512592 Cicilan 2, Cicilan 3, Cicilan 1 Cicilan 4 0.845651 0.940281 1.106278 2.512592
Aturan  pertama  menunjukkan  bahwa  sebanyak  84.60%  dari  transaksi melibatkan pembayaran Cicilan 3 dan kemudian diikuti oleh pembayaran Cicilan  4  dengan confidence sebesar  93.47%.  Lift  yang  tinggi menunjukkan bahwa hubungan antara kedua cicilan ini lebih kuat daripada kejadian acak.
Aturan  kedua  menunjukkan  bahwa  84.57%  dari  transaksi  melibatkan pembayaran  Cicilan  2  dan  Cicilan  3,  diikuti  oleh  pembayaran  Cicilan  4 dengan confidence sebesar  94.03%. Lift yang  sedikit  di  atas  1 19800 22000 24200 26400 28600 30800 Cician 1 Cicilan 2 Cicilan 3 Cicilan 4 Ju m lah Ma h asi sw a Jenis Cicilan
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al …
..
menunjukkan adanya ketergantungan positif antara cicilan 2 dan cicilan 3 dengan cicilan 4.
Aturan  ketiga  menunjukkan  kesamaan  dengan  Aturan  2,  yang menunjukkan bahwa penambahan Cicilan 1 tidak memiliki dampak yang signifikan pada hubungan antara Cicilan 2, Cicilan 3, dan Cicilan 4. Berdasarkan Tabel 1 diperoleh hasil bahwa paket cicilan dengan support terendah  dan  confidence  ertinggi  pada  asosasi  2  paket  cicilan  adalah pasangan antara Cicilan 3 dan Cicilan 4. Hal ini menandakan panunggakan biasa terjadi pada cicilan 4 setelah mahasiswa membayar cicilan 3. Dengan ini  maka  dapat  dilakukan  pengambilan  ebijakan  yang  lebih  intens  pada cicilan ketiga dan keempat seperti penggabungan paket pembayaran pada cicilan 3 dan cicilan 4 atau kemudahan lain seperti potongan harga cicilan jika pembayaran dilakuan lebih awal.

## 4 Kesimpulan
Hasil  penelitian  menerapkan  algoritma Apriori untuk  pembayaran angsuran  tagihan  biaya  kuliah  pada  Universitas  Buana  Perjuangan Karawang  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  prediksi  pola asosiasi yang signifikan. Aturan-aturan asosiasi yang ditemukan, terutama pada  pembayaran  Cicilan  3  yang  diikuti  oleh  Cicilan  4  dengan  nilai support 84.60% dan nilai confidence sebesar 93.47%, serta ketergantungan positif  antara  Cicilan  2,  Cicilan  3,  dan  Cicilan  4,  memberikan  wawasan yang  berharga  dalam  merumuskan  kebijakan  pembayaran  uang  kuliah yang lebih efektif.
Rekomendasi  kebijakan,  seperti  penggabungan  paket  pembayaran  dan penerapan insentif pada pembayaran lebih awal, dapat diimplementasikan untuk meningkatkan tingkat pelunasan uang kuliah
5 Referensi
[1] V. S. Ginting, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Penerapan Algoritma C4.5  Dalam  Memprediksi  Keterlambatan  Pembayaran  Uang Sekolah Menggunakan Python,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1– 6, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1101.
[2] A.  Saputra  and  T.  A.  Y.  Siswa,  “Optimasi  Chi  Square  Dan Perbaikan Teknik Prunning Untuk Peningkatan Akurasi Algoritma C4.5 Dalam Model Kasus Prediksi Keterlambatan Biaya Kuliah,”
JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 231, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.648.
[3] M.  R.  Akhmad  and  T.  A.  Y.  Siswa,  “Implementasi  K-Nearest

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Memprediksi … .. 43
Neighbor  Dalam  Memprediksi  Keterlambatan  Pembayaran  Biaya Kuliah Di Perguruan Tinggi,” Progresif  J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  18, no. 2, p. 185, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i2.921.
[4] S. Sinaga and A. M. Husein, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Data  Mining  untuk  Memprediksi  Pola  Pengunjung  pada  Objek Wisata Kabupaten Karo,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol.
2, no. 1, pp. 49–54, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i1.461.
[5] A. A. Muhartini, O. Sahroni, S. D. Rahmawati, T. Febrianti, and I. Mahuda, “Analisis Peramalan Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana,” J.
Bayesian    J.  Ilm.  Stat.  dan  Ekon. ,  vol.  1,  no.  1, pp.  17–23,  2021,
[Online]. Available:
http://bayesian.lppmbinabangsa.id/index.php/home/article/view/2.
[6] I.  Kurnawan,  F.  Marisa,  and  P.  Purnomo,  “Implementasi  Data Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1894.
[7] D.  Lingga,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Memprediksi Persediaan  Buku  Pada  Perpustakaan  Sma  Dwi  Tunggal  Tanjung Morawa,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. XI, no. 1, pp. 18–22, 2016.
[8]    Prabowo  Budi  Utomo,  Ema  Utami,  Suwanto  Raharjo.  2019. “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  Regresi  Linear Dalam Prediksi Harga Emas.” Jurnal Informasi Interaktif 4(3): 155.
[9] Rahmadayanti,  Riza,  Boko  Susilo,  And  Diyah  Puspitaningrum. 2015. “Perbandingan Keakuratan Metode Autoregressive Integrated Moving  Average  (Arima)  Dan  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan  Penjualan  Semen  Di  PT Sinar  Abadi.” Jurnal  Rekursif 3(1): 23–36.
[10]  Sucipto,  Adi.  2015.  “Prediksi  Kredit  Macet  Melalui  Perilaku Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Menggunakan Metode  Alogaritma  Klasifikasi  C4.5.” Jurnal  DISPROTEK 6(1): 75–87.
[11]  Xindong  Wu;  Vipin  Kumar.  2013.  53  Journal  Of  Chemical Information And Modeling The Top Ten Algorithms In Data Mining, Chapman & Hall/CRC Data Mining And Knowledge Discovery .