Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Web Usage Mining Guna Analisis Pola Akses Pengunjung Website dengan Association Rule
Hopi Siti Hopipah 1 , Jajam Haerul Jaman 2 , Ultach Enri 3 1 Universitas Singaperbangsa Karawang, hopi.siti17022@student.unsika.ac.id, Jl. HS Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
2 Universitas Singaperbangsa Karawang, jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id, Jl. HS Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
3 Universitas Singaperbangsa Karawang, ultach@staff.unsika.ac.id, Jl. HS Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : September 2, 2021 : November 25, 2021 : Desember 12, 2021
Pengaruh  internet  erat  dengan  kehidupan  masyarakat, terutama  dalam  menyediakan  kemudahan  akses  informasi melalui website . Website digunakan oleh lembaga pendidikan khususnya kampus sebagai media promosi, media informasi, publikasi,  dan  pengenalan  profil  kampus.  Pemanfaatan website secara  optimal  dapat  memberikan  pelayanan  terbaik bagi  pengunjung,  sehingga  kepercayaan  dan  citra  positif terhadap  kampus  pun  dapat  meningkat.  Penting  bagi pengelola  untuk  memperhatikan  juga  meningkatkan  kualitas website ,  salah  satunya  dengan  menerapkan web  usage mining. Web  usage  mining bermanfaat  untuk  menggali informasi yang didapatkan dari web , dengan memahami data aktivitas  pengunjung  agar  dapat  mengetahui  kelebihan  dan kekurangan website .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  serta  melakukan  analisis  pola  akses  pengunjung website Unsika  dengan web  usage  mining menggunakan Association Rule . Algoritma yang digunakan adalah Modified Apriori dengan  teknik hashing .  Teknik hashing digunakan untuk  mengurangi  waktu  pencarian  dengan  menyimpan  data ke  dalam array sebagai key dan value pada  saat  proses iterasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dengan  nilai  minimum support 2 dan minimum confidence 65%, rule yang terbentuk yaitu sebanyak 27 dengan nilai support tertinggi 2.20%, nilai confidence tertinggi  adalah  100%,  dan lift  ratio tertinggi sebesar 91.
Kata Kunci :
Apriori Association Rule
Hashing Modified Apriori Web Usage Mining

## Abstract
The influence of the internet is closely related to people's lives, especially in providing easy access to  information  through  the  website.  The  website  is  used  by  educational  institutions,  especially campuses  as  a  promotional  media,  information  media,  publications,  and  introduction  of  campus profiles.  Optimal  use  of  the  website  can  provide  the  best  service  for  visitors,  so  that  trust  and  a positive image of the campus can also be increased. It is important for developers to pay attention
to  also  improve  the  quality  of  the  website,  one  of  which  is  by  implementing  web  usage  mining. Web  usage  mining  is  useful  to  dig  up  information  obtained  from  the  web,  by  understanding  the data  of  visitor  activity  in  order  to  know  the  advantages  and  disadvantages  of  the  website.  This research aims to find out and analyze the access patterns of unsika website visitors with web usage mining  using  association  rules.  The  algorithm  used  is  Modified  Apriori  with  hashing  technique. Hashing  techniques  are  used  to  break  the  search  time  by  storing  data  into  an  array  as  keys  and values  during  the  iteration  process.  Based  on  the  results  of  the  study,  with  a  minimum  value  of support  2  and  a  minimum  confidence  of  65%,  the  rule  formed  as  much  as  27  with  the  highest support value is 2.20%, the highest confidence value is 100%, and the highest lift ratio is 91.

## 1. Pendahuluan
Website menjadi  salah  satu  media  yang digunakan  untuk  mengakses  informasi. Menurut  Setia  et  al.,  (2020), website telah menjadi  tempat  penting  bagi  orang  untuk berbagi  informasi.  Salah  satu  lembaga  yang memanfaatkan website adalah kampus. Berdasarkan artikel di www.kompasiana.com ada  beberapa  keuntungan  kampus  jika memiliki website , diantaranya sebagai sarana promosi, memudahkan kampus untuk berkomunikasi dengan mahasiswanya, media publikasi kegiatan, penelitian, maupun kejuaraan,  serta  media  pengenalan  profil resmi kampus (Dewi, 2020).
Universitas  Singaperbangsa  Karawang (Unsika)  merupakan  kampus  yang  telah memanfaatkan website . Website Unsika (unsika.ac.id)  dapat  diakses  oleh  berbagai pihak,  baik  sivitas  akademika  maupun masyarakat  umum.  Pemanfaatan website secara optimal dapat meningkatkan kepercayaan  masyarakat  dan  mempengaruhi citra  positif  kampus  (Apriananta  &  Wijaya, 2018),  sehingga  penting  bagi  pengelola  agar senantiasa  memperhatikan  kualitas website , salah  satunya  dengan  menggunakan web server logs (data kunjungan web ).
Objek  penelitian  yang  akan  digunakan berasal  dari web  server  logs  website unsika.ac.id.  Berdasarkan  data  kunjungan web dari  31  Desember  2020  hingga  14 Februari  2021,  rata-rata  aktivitas  mingguan pada website Unsika  adalah  3646 request , dengan  total  jumlah  aktivitas  sebanyak 25.527 request .  Sejauh  ini  belum  diketahui
bagaimana  aturan  asosiatif  pengaksesan pengunjung pada halaman website unsika.ac.id. Teknik web usage mining dapat diterapkan  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut.
Web  usage  mining bermanfaat  untuk mengetahui pola akses pengunjung berdasarkan web  server  logs (Kurniawati  et al.,  2020). Web  usage  mining digunakan dalam  menggali  informasi  yang  didapatkan dari web , dengan memahami data pengunjung untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan website (Harika & Sudha, 2020).
Association  rule merupakan  salah  satu metode  untuk  mencari  pola  yang  sering muncul  dari  suatu  transaksi  (Masnur,  2015).
Association  rule dapat  digunakan  dalam menemukan  aturan  asosiatif  dari  halaman web yang  sering  diakses  pengguna.  Teknik ini dapat membantu website dalam mengorganisir  kontennya  secara  efisien (Pramana,  2019).  Algoritma  yang  paling berpengaruh  dalam  menemukan  aturan  yang berguna  dari association  rule adalah  Apriori (Liu  &  Wang,  2020).  Namun,  algoritma Apriori  masih  memiliki  kelemahan  dalam melakukan  iterasi  yang  berulang  kali  pada proses pemindaian database , terutama dalam dataset  yang  berjumlah  banyak.  Sehingga konsumsi waktu dan memori yang dibutuhkan  pun  semakin  banyak  (Anggraeni et  al.,  2019).  Maka  dari  itu,  Apriori  banyak dijadikan  dasar  pengembangan  oleh  peneliti untuk mengatasi kelemahan dan
meningkatkan performanya (Syahrir & Fatimatuzzahra, 2020).
Penelitian
sebelumnya
dilakukan
Anggraeni et al., (2019) dengan  menerapkan web  usage  mining menggunakan  algoritma Modifikasi  Apriori  ( Tree-Based  Approach ), yang  tujuannya  untuk  menemukan  pola navigasi pengunjung website UPN “Veteran” Jawa
Timur.
Algoritma tersebut menggunakan  teknik graph dan  kombinasi tree dalam  melakukan  seleksi itemset pada tiap node. Hasilnya terdapat dua rules dengan masing-masing  nilai confidence 74%  dan 93%  dan  waktu  eksekusi  yang  dibutuhkan yaitu 1.26 detik.
Adapun Kaliappan et al., (2019) menerapkan  algoritma Modified  Apriori dengan  teknik hashing .  Teknik hashing ini digunakan  dalam  menghitung  frekuensi setiap item pada dataset, dan menghapus data yang  tidak  relevan  untuk  mengosongkan ruang sehingga dapat meningkatkan kecepatan  eksekusi. Modified  Apriori ini berhasil mengurangi konsumsi waktu sebesar 7.896  detik,  dengan  nilai  minimum support 10%  pada  jumlah  data  sebanyak  100.000 record. Bahkan Modified Apriori 89.4% lebih efisien dibandingkan dengan algoritma Apriori. Berdasarkan permasalahan dan
pemaparan  penelitian  sebelumnya,  maka penulis  melakukan  penelitian  dengan  judul “ Web  Usage  Mining Guna  Analisis  Pola
Akses
Pengunjung
Website dengan
Association  Rule ”,  dengan  menerapkan algoritma Modified  Apriori menggunakan teknik hashing pada  data web server  logs unsika.ac.id,  sehingga  dapat  lebih  efisien dalam  menemukan  pola  akses  pengunjung website .

## 2. Metode Penelitian
Terdapat  lima  tahapan  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  diantaranya yaitu Problem  Analysis,  Data  Collection , Preprocessing , Pattern Discovery , dan Pattern  Analysis .  Adapun  tahapan  metode terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alir penelitian
2.1 Problem Analysis
Website unsika.ac.id merupakan website utama  dari  Universitas  Singaperbangsa Karawang  yang  berfungsi  sebagai  media informasi,  publikasi,  pengenalan profil,  serta media  promosi,  yang  dikelola  oleh  Unit Pelaksana  Teknis  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (UPT  TIK)  Unsika.  Dalam memaksimalkan  pelayanan  bagi  pengunjung website ,  perlu  dilakukan  peningkatan  dari berbagai  aspek,  salah  satunya  dengan memanfaatkan  data  kunjungan web  (web server log).
Maka  pada  penelitian  ini  dilakukan penerapan web  usage  mining menggunakan association  rule dan  algoritma Modified Apriori dengan  teknik hashing untuk mengetahui  pola  akses  pengunjung website Unsika. Hasil dari penelitian dapat digunakan  sebagai  rekomendasi  atau  saran yang  membantu  menunjang  keputusan developer dalam  meningkatkan  kualitas website sehingga  fungsionalitas web dapat berjalan dengan lebih maksimal.
2.2 Data collection
Pada  tahap data  collection ini  penulis melakukan permohonan penggunaan web log file unsika.ac.id  sebagai  objek  penelitian kepada  pihak  pengelola.  Data  dikumpulkan melalui  akses  direktori apache  access  log.
Data  awal  berekstensi  .gz  (GZip  file)  yang
kemudian  dibaca  menggunakan tools http Logs  Viewer.  Hanya  4  atribut  yang digunakan  dari  data web  log  file tersebut , diantaranya terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi atribut yang digunakan
Atribut Deskripsi IP Address Alamat  protokol  internet  web  (IP) yang menjadi ID pengunjung Date Tanggal  dan  waktu  saat  requesti terjadi Request Baris  request  dari  pengunjung  yang terdiri  dari  jenis request ,  URL,  dan protokol Status Kode status HTTP yang
dikembalikan ke pengunjung.
2.3 Preprocessing Tahap preprocessing bertujuan  untuk mempersiapkan  data  agar  sesuai  dengan kebutuhan  penerapan  algoritma  pada  tahap selanjutnya. Proses pada tahap preprocessing disesuaikan  dengan  keadaan  data  sampai memenuhi kebutuhan penelitian.
Preprocessing terdiri  dari  beberapa  tahap, yaitu:
A. Data Cleaning
Data cleaning bertujuan untuk
membersihkan  data  dari request yang  tidak relevan dengan penelitian seperti file gambar (.png,  .jpg,  .jpeg), file  text (.txt), file javascript (.js), dan lainnya, serta pembersihan  data  dari  bot  atau nonhuman access .
Selain  itu,  pada data  cleaning juga dilakukan  penghapusan  entri  data  dengan kode status selain 200 dan permintaan selain “GET”  (Raphaeli  et  al.,  2017).  Kode  status 200  artinya  halaman website yang  diminta ( request ) client berhasil  dijalankan  oleh server .  Metode  “GET”  akan  mempermudah dalam  pembacaan  halaman website karena nilai form dapat dilihat langsung dalam URL, metode  “GET”  ini  berfungsi  untuk menampilkan  atau  mengambil  data  dari database .
Pada data web server log unsika.ac.id, sebanyak  40.76%  data  tidak  sesuai  dengan kriteria  seperti  kode  status  selain  200  dan
request selain “GET”. Selain itu, sebanyak 57.91% data tidak relevan dengan kebutuhan  penelitian,  misal  pada request “GET  /  HTTP/1.1”  yang  tidak  memiliki halaman  tujuan  yang  jelas,  serta request dengan file HTML  (.css), file JavaScript (.js), file  text (.txt),  gambar  (.jpg,  .jpeg,
.png)  dan  lainnya,  termasuk  data  yang terdeteksi bot.
B. Pageview Identification
Identifikasi pageview dilakukan  untuk mengetahui  setiap  halaman  yang  muncul ketika  pengunjung  mengklik  tautan  tertentu.
Halaman  dikategorikan  berdasarkan request menu  yang  diakses  pengunjung.  Setiap halaman  akan  diidentifikasi  dengan  id  unik untuk mempermudah proses data transformation. Terdapat  11  kategori  yang dibuat  mulai  dari  Akademik,  Beasiswa, Beranda,  Berita,  Kegiatan,  Kemahasiswaan, Kerjasama,
Penelitian dan Inovasi,
Pengumuman, Prestasi, dan Tentang.
C. User Identification
Untuk  melakukan  identifikasi  user, setiap  aktivitas  disegmentasi  berdasarkan atribut IP  Address yang  digunakan. IP Address diubah  menjadi  id  unik  setiap user .  Hasilnya  terdapat  sebanyak  100 user setelah proses identifikasi.
D. Session Identification
Proses segmentasi aktivitas setiap pengguna  dibedakan  ke  dalam  sesi,  masing- masing  mewakili  satu  kunjungan  ke  situs. Dalam satu  sesi kunjungan, tentukan halaman yang di- request , urutan request , dan durasi aksesnya.
Pengunjung mungkin memiliki satu atau beberapa  sesi  selama  periode  tertentu.  Pada session  identification ini  setiap  aktivitas disegmentasikan  ke  dalam  sesi  berdasarkan alamat  IP  dengan  durasi  waktu  sesi  24  jam, atau  bisa  dikatakan  bahwa  setiap  sesi  akan memiliki  tanggal  akses  yang  berbeda.  Dari sesi  tersebut  dapat  diketahui  rangkaian lengkap  aktivitas  yang  dilakukan  oleh pengunjung  dalam  waktu  tertentu.  Total  sesi
setelah  proses  identifikasi  berjumlah  182 transaksi user.
E. Data Transformation
Untuk  memudahkan  proses  mining, identifikasi dilakukan berdasarkan IP address , ataupun page item yang dikunjungi . Item pageview dari user yang  sama dikelompokkan  menjadi  satu,  lalu  diubah menjadi  format  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan penelitian.

## 2.4 Pattern Discovery
Pada penelitian ini, dilakukan penerapan teknik web usage mining dengan association rule menggunakan algoritma Modified Apriori ,  berupa  pola-pola  akses  pengunjung yang  memenuhi  nilai  minimum support dan confidence .
2.5 Pattern Analysis Pattern analysis merupakan pembahasan  hasil  analisis  pola  akses pengunjung  berdasarkan  hasil  penerapan
association  rule dengan  algoritma Modified Apriori . Pada tahap ini ditentukan mana pola yang paling relevan dengan tujuan penelitian, lalu  dilakukan  perhitungan  nilai support, confidence,  lift  ratio serta  konsumsi  waktu yang digunakan.
A. Support
Nilai support dari suatu association rule merupakan persentase kombinasi item tersebut  dalam database (Desyanti  &  Sari, 2019).  Misalkan  n  adalah  jumlah  total transaksi. Support X diwakili sebagai berapa kali X muncul dalam database dibagi dengan n, terdapat pada Persamaan 1.
(1)
Sementara support untuk  X  dan  Y bersama-sama  diwakili  sebagai  berapa  kali mereka  muncul bersama-sama dibagi oleh n, seperti pada Persamaan 2.
(2)
Maka, support X  adalah  probabilitas  X sedangkan support X,Y adalah probabilitas X ∩ Y.
B. Confidence Support dan confidence adalah  metrik penting  untuk  menilai  kualitas association rule mining . Semakin tinggi tingkat confidence, artinya  menunjukkan  bahwa aturan  tersebut  benar  cukup  sering  dan  baik digunakan untuk keputusan. Nilai confidence dapat dihitung menggunakan Persamaan 3.
(3)

## C. Lift Ratio
Nilai lift ratio biasanya digunakan untuk validitas  dari  aturan  asosiasi  (Fauzy  et  al., 2016).  Untuk  mengetahui  nilai  lift  terdapat pada Persamaan 4.
(4) Sedangkan untuk mencari nilai
benchmark confidence terdapat pada Persamaan 5.
( 5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data web  server  logs yang  digunakan memiliki  rentang  waktu  31  Desember  2020 sampai  dengan  14  Februari  2021.  Data  awal berjumlah  25.527 request data,  namun setelah  diolah  melalui  tahap data  cleaning dan  proses  seleksi,  jumlah dataset menjadi 337  data.  Hal  tersebut  disebabkan  98.67% data  tidak  relevan  dan  perlu  disingkirkan sehingga  tersisa  337  data  atau  sekitar  1.32% data  yang  siap  untuk  diproses  pada  tahap selanjutnya. Hasil ini sejalan dengan penelitian  U.  M.  Patil  (2020),  sejumlah 29.605  dari  47.748  data  atau  sekitar  62% records data-nya
dihapus setelah preprocessing, karena  banyaknya  data  yang tidak relevan dengan kebutuhan penelitian.
A. Penerapan Algoritma Perhitungan association  rule dimulai dengan  membuat  tabel candidate  1-itemset (C1)  lalu  tentukan  nilai support  count . Terdapat  11  jenis  halaman  sesuai  dengan kategori  halaman  yang  sudah  dibentuk  pada proses Pageview Identification . Nilai support count menunjukkan  jumlah  total  berapa  kali halaman  tersebut  diakses  oleh  pengunjung. Berdasarkan hasil pencarian, halaman Beranda  paling  banyak  diakses  pengunjung yaitu  sebanyak  136  kali  kunjungan.  Berikut hasil pencarian C1, terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel C1 (Kandidat 1 -itemset) Itemset Pageview id Support count Akademik I1 5 Beasiswa I2 4 Beranda I3 136 Berita I4 15 Kegiatan I5 1 Kemahasiswaan I6 1 Kerjasama I7 2 Penelitian dan Inovasi I8 1 Pengumuman I9 29 Prestasi I10 3 Tentang I11 6
Setelah  tabel  C1  terbentuk,  ditentukan nilai minimum  support yaitu  2,  yang  berarti kunjungan  yang  muncul  kurang  dari  2  akan dipangkas  ( prune) sedangkan  kunjungan yang  muncul  lebih  dari  sama  dengan  2  akan dimasukkan  ke  dalam  tabel Large 1- itemset (L1).  Berdasarkan  tabel  C1,  halaman “Kegiatan”, “Kemahasiswaan”, serta halaman  “Penelitian  dan  Inovasi”  hanya diakses  oleh  masing-masing  1  pengunjung. Maka  tiga  halaman  tersebut  akan  dipangkas karena  kurang  dari  nilai  minimum support, sedangkan  8 item halaman  lainnya  akan masuk  ke  dalam  tabel  L1 , seperti  yang terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil tabel large 1- itemset (L1) Itemset Pageview id Support count Akademik I1 5
Beasiswa I2 4 Beranda I3 136 Berita I4 15 Kerjasama I7 2 Pengumuman I9 29 Prestasi I10 3 Tentang I11 6
Selanjutnya  yaitu  mencari  kandidat frequent 2-itemset,  yang  merupakan  hasil penggabungan  ( selfjoin )  antara  L1  dengan L1. Berdasarkan hasil penggabungan, terdapat  28 itemset halaman  yang  terbentuk, dengan support count masing-masing ditentukan  untuk  mempermudah  proses pemangkasan ( prune ). Itemset dengan support  count terbanyak  adalah  “Berita, Pengumuman” dan “Pengumuman, Tentang” yang masing-masing muncul sebanyak 4 kali. 2 itemset muncul  sebanyak  3  kali,  yaitu “Akademik, Beranda” dan “Beranda, Berita”, sebanyak  6 itemset muncul  2  kali,  dan sisanya sebanyak 18 itemset hanya muncul 1 kali atau bahkan tidak ada sama sekali. Hasil dari tabel C2 ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil tabel C2 dengan frequent 2 -itemset
Itemset Pageview id Support count Akademik, Beasiswa I1,I2 1 Akademik, Beranda I1,I3 3 Akademik, Berita I1,I4 1 Akademik, Kerjasama I1,I7 0 Akademik, Pengumuman I1,I9 2 Akademik, Prestasi I1,I10 1 Akademik, Tentang I1,I11 1 Beasiswa, Beranda I2,I3 1 Beasiswa, Berita I2,I4 1 Beasiswa, Kerjasama I2,I7 0 Beasiswa, Pengumuman I2,I9 1 Beasiswa, Prestasi I2,I10 1 Beasiswa, Tentang I2,I11 1 Beranda, Berita I3,I4 3 Beranda, Kerjasama I3,I7 0 Beranda, Pengumuman I3,I9 2 Beranda, Prestasi I3,I10 1 Beranda, Tentang I3,I11 1 Berita, Kerjasama I4,I7 0
Berita, Pengumuman I4,I9 4 Berita, Prestasi I4,I10 2 Berita, Tentang I4,I11 2 Kerjasama, Pengumuman I7,I9 0 Kerjasama, Prestasi I7,I10 0 Kerjasama, Tentang I7,I11 0 Pengumuman, Prestasi I9,I10 2 Pengumuman, Tentang I9,I11 4 Prestasi, Tentang I10,I11 2 Setelah pembentukan tabel C2,
dilakukan  kembali  pemangkasan item yang tidak  memenuhi  nilai minimum  support . Hasilnya  terdapat  10  kunjungan  yang  lebih dari  sama  dengan  nilai minimum  support (≥2). Hasil  tersebut  akan  dimasukkan  ke tabel Large 2- itemset atau  L2  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil dari tabel large 2- itemset (L2) Itemset Pageview id Support count Akademik, Beranda I1,I3 3 Akademik, Pengumuman I1,I9 2 Beranda, Berita I3,I4 3 Beranda, Pengumuman I3,I9 2 Berita, Pengumuman I4,I9 4 Berita, Prestasi I4,I10 2 Berita, Tentang I4,I11 2 Pengumuman, Prestasi I9,I10 2 Pengumuman, Tentang I9,I11 4 Prestasi, Tentang I10,I11 2
Setelah  itu  tabel  C3  yang  merupakan kandidat frequent 3- itemset dibentuk  dari hasil  penggabungan  tabel  L2  dengan  L2, dengan  mencari  semua  kemungkinan  3- itemset yang dapat terbentuk. Tabel 6 berikut merupakan  tabel  C3  beserta support  count nya.
Tabel 6. Hasil dari tabel frequent 3- itemset (C3)
Itemset Pageview id Support Count Akademik, Beranda, Pengumuman I1,I3,I9 2
Akademik, Pengumuman, Prestasi I1,I9,I10 1 Akademik, Pengumuman, Tentang I1,I9,I11 1 Beranda, Berita, Pengumuman I3,I4,I9 1 Beranda, Berita, Prestasi I3,I4,I10 1 Beranda, Berita, Tentang I3,I4,I11 1 Beranda, Pengumuman, Prestasi I3,I9,I10 1 Beranda, Pengumuman, Tentang I3,I9,I11 1 Berita, Pengumuman, Prestasi I4,I9,I10 2 Berita, Pengumuman, Tentang I4,I9,I11 2 Berita, Prestasi, Tentang I4,I10,I11 2 Pengumuman, Prestasi, Tentang I9,I10,I11 2
Untuk mendapatkan tabel L3, dilakukan kembali  pemangkasan  ( pruning )  pada  data yang  tidak  memenuhi  nilai  minimum support .  Tabel  7  berikut  merupakan  hasil eliminasi data yang memenuhi support count ≥2.
Tabel 7. Hasil dari tabel large 3- itemset (L3) Itemset Pageview id Support Count Akademik, Beranda, Pengumuman I1,I3,I9 2 Berita, Pengumuman, Prestasi I4,I9,I10 2 Berita, Pengumuman, Tentang I4,I9,I11 2 Berita, Prestasi, Tentang I4,I10,I11 2 Pengumuman, Prestasi, Tentang I9,I10,I11 2
Setelah  proses  3  kali  iterasi,  tersisa  5 data  dengan  3- itemset yang  memenuhi  nilai minimum support ≥2  seperti  pada  Tabel  7. Namun  dari  tabel  tersebut  masih  terdapat kemungkinan  terbentuknya  tabel  C4  dengan frequent 4- itemset .  Hasil  pembentukan rule dengan frequent 4- itemset tertera  pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil dari tabel C4 sekaligus L4
Itemset Pageview Id Support Count Berita, Pengumuman, Prestasi, Tentang I4,I9,I10, I11 2
Berdasarkan  Tabel  8,  hanya  terdapat  1 itemset yang  memenuhi  nilai support  count sehingga itemset tersebut  sekaligus  menjadi tabel L4.
B. Pembentukan association  rule dan perhitungan  nilai support,  confidence, dan lift ratio
Berdasarkan itemset yang  terbentuk, dapat  ditentukan  kandidat rule dengan menggunakan antecedent atau consequent dari  tabel  L2,  L3  dan  L4.  Setelah  itu dilakukan perhitungan nilai support dan nilai confidence dari  setiap rule yang  mungkin terbentuk.  Kandidat rule yang  memenuhi syarat nilai minimum support 2, yaitu ≥ 0,01 atau  1,10%  dan  nilai  minimum confidence 65%  akan  menjadi  sebuah rule asosiasi.
Berikut  contoh  cara  menentukan  nilai support dan confidence dari  masing-masing rule . Support {Prestasi → Berita}
Confidence {Prestasi→ Berita}
Setelah  proses  eliminasi rule yang memenuhi  nilai  minimum confidence 65%, maka  tentukan  nilai lift  ratio untuk mengetahui  seberapa  kuat  ikatan  dari rule yang sudah terbentuk. Untuk penentuan nilai lift ratio , terdapat contoh sebagai berikut.
Lift Ratio {Prestasi → Berita}
Confidence {Prestasi → Berita}
Benchmark Confidence {Prestasi → Berita}
Lift Ratio {Prestasi → Berita}
Rule yang digunakan adalah if X then Y, dimana  X  disini  sebagai antecedent dan  Y sebagai consequent .  Misalnya,  untuk rule “Prestasi  →  Berita”,  maka  pola  yang didapatkan  yaitu  “Jika user mengakses Prestasi,  maka  akan  mengakses  Berita dengan support 1.10%  dan confidence 66.67%”. Berdasarkan hasil perhitungan nilai lift ratio pun menunjukkan bahwa semua rule yang terbentuk menghasilkan nilai lebih dari 1, yang artinya rule yang dihasilkan memiliki kekuatan yang bagus. Rule pola lainnya yang didapatkan tertera pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil seluruh rule beserta support , confidence dan lift ratio Pageview Support Confidence Benchmark Lift Ratio If access Prestasi Then access Berita 1,10% 66,67% 0,08 8,09 If access Prestasi Then access Pengumuman 1,10% 66,67% 0,16 4,18 If access Tentang Then access Pengumuman 2,20% 66,67% 0,16 4,18 If access Prestasi Then access Tentang 1,10% 66,67% 0,03 20,22 If access Akademik, Beranda Then access Pengumuman 1,10% 66,67% 0,16 4,18 If access Akademik, Pengumuman Then access Beranda 1,10% 100,00% 0,75 1,34 If access Beranda, Pengumuman Then access Akademik 1,10% 100,00% 0,03 36,40 If access Prestasi Then access Berita, Pengumuman 1,10% 66,67% 0,03 24,27
If access Berita, Prestasi Then access  Pengumuman 1,10% 100,00% 0,16 6,28 If access Pengumuman, Prestasi  Then access Berita 1,10% 100,00% 0,08 12,13 If access Berita, Tentang Then access Pengumuman 1,10% 100,00% 0,16 6,28 If access Prestasi Then access  Berita, Tentang 1,10% 66,67% 0,01 60,67 If access Berita, Prestasi Then access  Tentang 1,10% 100,00% 0,03 30,33 If access Berita, Tentang Then access  Prestasi 1,10% 100,00% 0,02 60,67 If access Prestasi, Tentang Then access  Berita 1,10% 100,00% 0,08 12,13 If access Prestasi Then access Pengumuman, Tentang 1,10% 66,67% 0,02 30,33 If access Pengumuman, Prestasi Then access Tentang 1,10% 100,00% 0,03 30,33 If access Prestasi, Tentang Then access Pengumuman 1,10% 100,00% 0,16 6,28 If access Berita, Pengumuman, Prestasi Then access Tentang 1,10% 100,00% 0,03 30,33 If access Berita, Pengumuman, Tentang Then access Prestasi 1,10% 100,00% 0,02 60,67 If access Berita, Prestasi, Tentang Then access Pengumuman 1,10% 100,00% 0,16 6,28 If access Pengumuman, Prestasi, Tentang Then access Berita 1,10% 100,00% 0,08 12,13 If access Prestasi Then access Berita, Pengumuman,Tentang 1,10% 66,67% 0,01 60,67 If access Berita, Prestasi Then access Pengumuman, Tentang 1,10% 100,00% 0,02 45,50 If access Berita, Tentang Then access Pengumuman, Prestasi 1,10% 100,00% 0,01 91,00 If access Pengumuman, Prestasi Then access Berita, Tentang 1,10% 100,00% 0,01 91,00 If access Prestasi, Tentang Then access Berita, Pengumuman 1,10% 100,00% 0,03 36,40
Selain perhitungan nilai support , confidence ,  dan lift  ratio ,  dilakukan  juga pengujian  konsumsi  waktu  pada Modified Apriori .  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menginput  3  nilai  minimum support yang berbeda  yaitu  2,  3,  dan  4.  Nilai  minimum confidence yang  digunakan  secara  acak adalah 65%. Hasil analisis pengujian terdapat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil pengujian konsumsi waktu
Minimum Support Lama eksekusi (dalam detik) 2 0,08 3 0,06 4 0,05 Berdasarkan Tabel 10, rata-rata konsumsi waktu adalah 0.06 detik. Pengujian tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  minimum support mempengaruhi  konsumsi  waktu, semakin  besar  nilai  minimum support ,  maka semakin  sedikit  konsumsi  waktu  yang diperlukan.
C. Rekomendasi berdasarkan Hasil Penelitian Berdasarkan  hasil  penelitian , perlu
diperhatikan bagaimana cara agar pengunjung  tertarik  untuk  mengakses  menu lain  dan  bertahan  lebih  lama  di website.
Sehingga  menu  lainnya  lebih  tereksplorasi dan  informasi  dapat  tersampaikan  kepada pengunjung.  Berikut  beberapa  rekomendasi yang  dapat  diterapkan  pada website Unsika, diantaranya yaitu:
a. Menambah  konten  pada  setiap  menu dengan  lebih up  to  date ,  runtut  dan mudah dibaca.
b. Menyediakan fitur personalisasi. Misalnya pada Berita dan Pengumuman, dengan adanya personalisasi
berdasarkan  tanggal  atau  kata  kunci, pengunjung bisa lebih mudah mendapatkan  informasi  sesuai  dengan kebutuhannya.
c. Menambah  performa  atau  kecepatan akses website .  Alternatif  yang  dapat dilakukan  yaitu  dengan  menentukan gambar  atau  animasi  yang  resolusinya tidak terlalu besar, atau dengan melakukan  kompresi  pada  gambar  yang akan  digunakan.  Selain  itu,  pada  pola yang  mungkin  sering  diakses,  dapat diterapkan  mekanisme caching web server atau proxy .
d. Menambahkan  menu  navigasi  lain  di suatu  menu  yang  banyak  diakses. Misalnya,  pada  Tabel  9  pola  akses dengan nilai support 2.20% adalah “Jika mengakses Tentang, maka akan mengakses  Pengumuman”.  Maka  pada halaman  Tentang  bisa  ditambahkan menu  navigasi  Pengumuman,  sehingga ketika  pengunjung  mengakses  Tentang, mereka  juga  bisa  langsung  menemukan Pengumuman  tanpa  perlu  kembali  ke Beranda  terlebih  dahulu.  Begitu  pun pada pola atau rule lainnya.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan Association  rule dengan algoritma Modified Apriori untuk menentukan  pola  akses  pengunjung website Unsika  pada  nilai  minimum support = 2 dan confidence = 65% dapat membentuk rule sebanyak  27  dengan nilai  support  tertinggi  2.20%,  pada rule
“Jika mengakses Tentang, maka mengakses  Pengumuman”.  Sedangkan
rule dengan nilai confidence 100% salah
satunya adalah “Jika mengakses Akademik,
Pengumuman, maka
mengakses Beranda. Lalu, nilai lift ratio tertinggi  sebesar  91  terdapat  pada rule “Jika  mengakses  Berita  dan  Tentang, maka  mengakses  Pengumuman  dan Prestasi”  dan rule “Jika  mengakses
Pengumuman dan Prestasi, maka mengakses Berita dan Tentang”.
2. Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat beberapa rekomendasi yang dapat diterapkan pada website Unsika, diantaranya,  menambah  konten  pada setiap menu, menambahkan fitur personalisasi  berdasarkan  kebutuhan pengunjung,  meningkatkan  performa atau  kecepatan  akses website ,  serta menambahkan    menu  navigasi  terkait pada pola yang mungkin sering diakses. Dalam menentukan pola akses
pengunjung website Unsika  dengan Association Rule menggunakan algoritma Modified Apriori dapat menghasilkan rule yang  sama  dengan algoritma  Apriori.  Perbedaan  proses algoritma Modified  Apriori dengan algoritma  Apriori  terdapat  pada  saat pembentukan itemset dan  penghapusan rule yang tidak memenuhi nilai minimum  support  pada database di setiap iterasi.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya adalah menambah rentang waktu akses data web log file yang akan digunakan, sehingga itemset pada  setiap  transaksi  bisa lebih bervariasi dan dapat menggunakan nilai minimum support yang lebih tinggi agar nilai support yang  dihasilkan  semakin  bagus.
Selain  itu,  penulis  juga  menyarankan pengujian proses session identification dengan  metode  lain  untuk    mengetahui pengaruhnya terhadap hasil yang didapatkan.

## 5. Referensi
Anggraeni,  D.,  Anggraeny,  F.  T.,  & Purbasari,  I.  Y.  (2019).  Penerapan Algoritma  Modifikasi  Apriori  (Tree- Based  Approach)  untuk  Menemukan Pola  Navigasi  Pengguna  Website. SEMINAR  SANTIKA , September ,  159– 160.
Apriananta,  Y.  J.,  &  Wijaya,  L.  S.  (2018).
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 2, Desember 2021, pp. 53-63 ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v7i2.735
Penggunaan Website Dan Media Sosial Dalam Membangun Citra Positif
Perguruan  Tinggi. Jurnal  Komunikatif , 7 (2),
187–209. https://doi.org/10.33508/jk.v7i2.1750
Desyanti,  &  Sari,  F.  (2019).  Penerapan Algoritma  Apriori  Terhadap  Perawatan Tubuh  di  Kakiku. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi  Informasi , 5 (1),  51–59.
https://doi.org/10.33372/stn.v5i1.457
Dewi,  A.  R.  (2020).  Pentingnya  Website
Kampus. Kompasiana .
https://www.kompasiana.com/adityarde wi26/5e3cc136d541df567d28b832/pent ingnya-website-kampus Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.,  &  Asror,  I.
(2016).  Penerapan  Metode  Association Rule  Menggunakan  Algoritma  Apriori Pada  Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah Kota Bandung. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , II (2), 221–227.
Harika,  B.,  &  Sudha,  P.  T.  (2020).  Data
Extraction from Web Server Logs using Web  Usage  Mining. International Journal  Of  Innovative  Research  In Technology , 6 (11), 469–474.
Kaliappan, J.,  Sai,  S.  M., &  Preetham,  K.  S.
(2019).  Weblog  and  Retail  Industries Analysis  using  a  robust  modified
Apriori algorithm. International
Journal  of  Innovative  Technology  and Exploring  Engineering  (IJITEE) , 8 (6), 1727–1733.
Kurniawati,  G.  N.,  Santoso,  R.,  &  Sugito.
(2020).  Analisis  Web  Usage  Mining Menggunakan Metode Modified Gustafson-Kessel Clustering dan Association Rule pada Website Universitas Diponegoro. Jurnal Gaussian , 9 (4), 486–494.
Liu,  Z.,  &  Wang,  Y.  (2020).  CMS  System
Identification  Based  on  Improved Algorithm  of  Apriori. Journal  of
Physics:  Conference  Series , 1631 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1631/1/012062 Masnur,  A.  (2015).  Analisa  Data  Mining
Menggunakan  Market  Basket  Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen. SATIN-Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 1 (2), 32–40.
Patil,  U.  M.  (2020).  User  and  Session
Identification From Web Data Preprocessing. JAC :  A  Journal  Of Composition Theory , XIII (3), 376–385.
Pramana,  A.  E.  (2019).  Penerapan  Web Usage  Mining  Menggunakan  Teknik Association Rule (Studi Kasus: http://portal.stikom-db.ac.id).  In Stikom
Dinamika Bangsa .
Raphaeli,  O.,  Goldstein,  A.,  &  Fink,  L.
(2017).  Analyzing  online  consumer behavior  in  mobile  and  PC  devices:  A novel  web  usage  mining  approach. Electronic  Commerce  Research  and
Applications , 26 , 1–12. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2017.09 .003
Setia,  S.,  Jyoti,  V.,  &  Duhan,  N.  (2020). HPM :  A  Hybrid  Model  for  User  ’  s Behavior Prediction Based on N -Gram Parsing  and  Access  Logs. Scientific Programming , 2020 (ii).
Syahrir,  M.,  &  Fatimatuzzahra.  (2020). Integrasi  Pendekatan  Metode  Custom Hashing  dan  Data  Partitioning  untuk
Mempercepat Proses Pencarian
Frekuensi  Item-set  pada  Algoritma Apriori. Matrik :  Jurnal  Manajemen, Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer , 20 (1), 149–158. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.8 53