## POLA FREKUENSI JUDUL SKRIPSI MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DENGAN ALGORITMA APRIORI
Oleh : Eka Praja Wiyata Mandala Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
Email: ekaprajawm@upiyptk.ac.id

## ABSTRAK
Data perlu disimpan, tapi yang lebih penting dari itu adalah proses penemuan pengetahuan (knowledge) dari data yang disimpan yang kemudian disebut dengan data mining.  Data mining erat kaitannya dengan data, informasi  dan  pengetahuan.  Proses  data  mining  dimulai  dengan  mengekstraksi  data  yang  kemudian menghasilkan  sebuah  informasi.  Informasi  yang  dihasilkan  kemudian  diolah  untuk  menghasilkan  pola (pattern)  yang kemudian diterjemahkan menjadi sebuah pengetahuan. Masalah yang muncul  adalah belum adanya  penemuan  pola  dari  judul  skripsi  Mahasiswa  setiap  semesternya,  sehingga  masih  belum  terlihat kemana  arah  ilmu  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa  tersebut..  Dengan  menggunakan  Data  Mining  Asosiasi Algoritma Apriori, maka akan diperoleh pola  dari  judul skripsi  mahasiswa, sehingga  pihak Program Studi bisa melihat kecenderungan mahasiswa dalam mengajukan judul skripsi.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Skripsi

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  hari  semakin  banyak  data dihasilkan.  Kecepatan  penambahan  volume dan  jenis  data  semakin  ‘tidak  terkendali’ karena  perkembangan  teknologi  informasi. Manusia berada dalam suatu organisasi, sadar atau  tidak  sadar  telah  memproduksi  berbagai data yang jumlahnya sangat besar. Teknologi database  saat  ini  memungkinkan  untuk menyimpan sejumlah data dalam jumlah yang sangat besar dan terakumulasi. Disinilah awal timbulnya  persoalan  ledakan  data  (jumlah data yang tiba-tiba begitu sangat besar). Data perlu disimpan, tapi yang lebih penting dari itu adalah proses penemuan pengetahuan ( knowledge )  dari  data  yang  disimpan  yang kemudian disebut dengan data mining.
Data  mining  menggunakan  berbagai  alat analisis  data  untuk  menemukan  pola  dan hubungan  dalam  data  yang  dapat  digunakan untuk  membuat  prediksi  yang  valid.  Data mining  adalah  ekstraksi  pengetahuan  dari sejumlah  besar  data.  Pola  yang  kuat  atau aturan yang terdeteksi oleh teknik data mining
dapat  digunakan  untuk  prediksi  trivial  data baru.
Teknik data mining menggunakan statistik, kecerdasan buatan, dan pengenalan pola data untuk perilaku kelompok atau entitas. Dengan demikian,  data  mining  adalah  bidang interdisipliner yang mempekerjakan penggunaan  alat  analisis  dari  model  statistik, algoritma matematika, dan metode pembelajaran  mesin  untuk  menemukan  yang sebelumnya  tidak  diketahui,  pola  dan hubungan  yang  valid  dalam  set  data  yang besar.
Skripsi  adalah  istilah  yang  digunakan  di Indonesia untuk mengilustrasikan suatu karya tulis  ilmiah  berupa  paparan  tulisan  hasil penelitian  sarjana  yang  membahas  suatu permasalahan/fenomena  dalam  bidang  ilmu tertentu  dengan  menggunakan  kaidah-kaidah yang berlaku.
Skripsi  bertujuan  agar  mahasiswa  mampu menyusun  dan  menulis  suatu  karya  ilmiah, sesuai  dengan  bidang  ilmunya.  Mahasiswa yang  mampu  menulis  skripsi  dianggap mampu memadukan pengetahuan dan
keterampilannya dalam memahami,
menganalisis, menggambarkan, dan menjelaskan  masalah  yang  berhubungan dengan bidang keilmuan yang diambilnya
Masalah yang sering muncul adalah dalam setiap pengajuan judul skripsi yang dilakukan oleh  mahasiswa,  seringkali  mahasiswa  agak kesulitan  dalam  menentukan  topik  apa  yang akan  diangkat  untuk  bisa  dijadikan  judul skripsi.  Sehingga  pihak  program  studi  juga agak kewalahan memberikan masukan tentang  judul  apa  yang  akan  diangkat  untuk skripsi.
Dengan  bantuan  data  mining  Algoritma Apriori ini diharapkan akan membantu pihak program  studi  dalam  menentukan  pola frekuensi  judul  skripsi  yang  diajukan  oleh mahasiswa.  Sehinggan  pihak  program  studi bisa  melihat  mahasiswa  lebih  cenderung mengajukan  judul  skripsi  ke  arah  mana, apakah sesuai dengan keilmuan yang mereka kuasai atau tidak.

## 2. KAJIAN LITERATUR
2.1 Knowledge Discovery in Databases
Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber (2011),  teknik  analisis  data  mining  pada umumnya diorientasikan untuk dapat mengerjakan  data  yang  ada  dalam  jumlah sebanyak  mungkin,  dengan  tujuan  mining terhadap  data  tersebut  dapat  menghasilkan keputusan  dan  kesimpulan  yang  terjamin keakuratannya.  Data  mining  juga  merupakan bagian  dari  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD).
Proses KDD terdiri dari langkah-langkah berikut  (Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber, 2011) :
a. Data  cleaning ,  menghilangkan  noise dan data yang tidak konsisten
b. Data  integration ,  mengintegrasikan beberapa  sumber  data  yang  dapat digabungkan
c. Data  selection ,  menyeleksi  data  yang relevan  dengan  tugas  analisis  akan diambil dari database
d. Data  transformation ,  proses  dimana data ditransformasikan atau
dikonsolidasi dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining e. Data  mining ,  sebuah  proses  esensial dimana  metode  diaplikasikan  untuk mengekstrak pola data
f. Pattern evaluation ,  proses untuk mengidentifikasi pola-pola yang menarik  untuk  direpresentasikan  ke dalam knowledge based
g. Knowledge Presentation , proses visualisasi  dan  teknik  representasi pengetahuan  yang  digunakan  untuk menyajikan pengetahuan yang berguna kepada pengguna

## 2.2 Data Mining
Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber
(2011),  data  mining  adalah  analisis  dari pengamatan  set  data  (yang  biasanya  besar) untuk menemukan hubungan tak terduga dan untuk meringkas data dengan  cara baru  yang dapat  dimengerti  dan  berguna  bagi  pemilik data (Mandala, Eka Praja Wiyata, 2016).
Ian H. Witten, Frank Eibe, Mark A. Hall
(2011),  data  mining  adalah  melakukan ekstraksi  untuk  mendapatkan  informasi penting yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui, dari suatu data (Mandala, Eka Praja Wiyata, 2015).
Oracle  (2008),  data  mining  adalah “proses untuk mencari secara otomatis dalam data yang sangat besar untuk menemukan pola dan tren yang melampaui analisis sederhana.

## 2.3 Association Rule
Daniel T.  Larose  (2005), aturan  asosiasi dari  database  besar  terdiri  dari  dua  langkah yaitu :
1.  Temukan  semua  frequent  itemset;  yaitu menemukan  semua  itemset  dengan frekuensi ≥ minimum support.
2.  Dari frequent itemset, buat aturan asosiasi yang  memenuhi  kondisi  minimum support dan minimum confidence.

## 2.4 Algoritma Apriori
Oracle  (2008),  Aturan  asosiasi  tidak disarankan  untuk  menemukan  asosiasi  yang
melibatkan  kejadian  langka  dalam  masalah dengan sejumlah besar item. Apriori menemukan  pola  dengan  frekuensi  di  atas batas  minimum  support.  Oleh  karena  itu, untuk  menemukan  asosiasi  yang  melibatkan kejadian  langka,  algoritma  harus  berjalan dengan  nilai  minimum  support  yang  sangat rendah.
Daniel  T.  Larose  (2005),  Dukungan untuk  aturan  asosiasi  tertentu  A ⇒ B  adalah proporsi  transaksi  yang  mengandung  nilai  A dan B. Artinya,
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠
Confidence  dari  aturan  asosiasi  A ⇒ B adalah ukuran ketepatan aturan, sebagaimana ditentukan  oleh  persentase  transaksi  yang mengandung  A  yang  juga  mengandung  B. Dengan kata lain,
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑃(𝐴)
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## 2.5. Skripsi
Miftahul  Huda  (2011),  skripsi    adalah karya    ilmiah    yang    ditulis    mahasiswa program    S1    yang  membahas    topik    atau bidang    tertentu    berdasarkan    hasil    kajian pustaka    yang  ditulis    oleh    para    ahli,    hasil penelitian lapangan, atau hasil pengembangan (eksperimen).
Masnur  Muslich  Maryaeni  (2009), Penulisan skripsi juga merupakan bagian dari kegiatan  pendalaman  displin  ilmu  lewat kegiatan tulis-menulis bagi mahasiswa program  S-1.  Bahkan,  karena  pentingnya kegiatan  ini,  kadar  kelulusan  atau  ketuntasan program S-1 ini ditentukan oleh kualitas hasil skripsi yang disusunnya. Mengapa demikian? Karena  skripsi  merupakan  karya  akhir  atau karya puncak yang dianggap bisa memberikan indikator kadar pemahaman atau ketercapaian displin ilmu mahasiswa yang bersangkutan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola frekuensi judul skripsi mahasiswa Teknik Informatika yang diajukan setiap semesternya, sehingga akam terlihat kecenderungan  topik  yang  diajukan  oleh mahasiswa  tersebut.  Untuk  menemukan  pola frekuensi  tersebut,  maka  akan  digunakan Algoritma Apriori.
Dalam penelitian ini, diperlukan kerangka kerja penelitian agar penelitian lebih terstruktur dan tertata dengan baik.
Kerangka  kerja  penelitian  yang  coba penulis gunakan adalah sebegai berikut :

## Gambar 3.1 Kerangka Kerja Penelitian
1. Penelitian Pendahuluan
Merupakan  langkah  awal  di  dalam penelitian  yaitu  mengumpulkan  semua masalah tentang penemuan pola frekuensi judul skripsi mahasiswa Teknik Informatika
2. Pengumpulan Data
Melakukan  observasi  secara  langsung dan melakukan pengambilan data kepada pihak program studi  Teknik  Informatika serta    mengumpulkan  semua  literatur yang berhubungan dengan penelitian ini.
3. Analisa dan Hasil
Melakukan  analisa  terhadap  data  yang diperoleh  dari  pihak  program  studi Teknik  Informatika  dan  menentukan teknik dan metode data mining apa yang akan digunakan.
4. Pengujian Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan  bantuan  aplikasi  data mining yang sudah ada.
Penelitian Pendahuluan Pengujian Pengumpulan Data Analisa dan Hasil
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pencarian  pola  frekuensi  judul skripsi mahasiswa Teknik Informatika menggunakan  50  data  judul  skripsi    sebagai sampel  data.  Judul  skripsi  yang  akan digunakan  sebagai  data  terdiri  dari  topik skripsi, metode yang digunakan, objek tempat dilakukan  penelitian  dan  basis  aplikasi  dari skripsi yang dikerjakan.

## 1. Topik skripsi
Tabel 4.1  Topik Skripsi Kode Topik Skripsi T1 AI GAME T2 AR (Augmented Reality) T3 CRM (Customer Relationship Management) T4 DATA MINING T5 E-LEARNING T6 E-MAGAZINE T7 E-NEWS T9 GIS (Sistem Informasi Geografis) T10 JST (Jaringan Saraf Tiruan) T11 MODEL SIMULASI T13 SISTEM PAKAR T14 SPK (Sistem Pendukung Keputusan) T15 VR (Virtual Reality) 2. Metode yang digunakan
Tabel 4.2  Metode yang digunakan Kode Metode yang digunakan M1 Analytical Herarchy Process (AHP) M2 Apriori M3 Backpropagation M4 Bayes M6 Breadth First Search (BFS) M7 C 4.5 M8 C 5.0 M9 Case Based Reasoning (CBR) M10 Certainty Factor M11 Dempster Shafer M12 Depth First Search (DFS) M15 Electre M17 Fuzzy Logic
M18 K-Means M20 Marker M21 Markerless M22 Monte Carlo M23 Multifactor Evaluation Process (MFEP) M28 RPG Maker MV M29 Simple Additive Weighting (SAW) M31 Weighted Product (WP) 3. Objek tempat dilakukan penelitian Tabel 4.3 Objek Penelitian Kode Objek Penelitian O1 Instansi O2 Institusi O3 Masyarakat O4 Perusahaan O5 Toko O6 Kota 4. Basis aplikasi dari skripsi Tabel 4.4 Basis Aplikasi Kode Basis Aplikasi B2 Mobile B3 Web B4 Web dan Mobile
Berikut data judul skripsi yang digunakan sebagai data training pada penelitian ini:
Tabel 4.5  Training Data
Data Judul Skripsi 1 T14, O3, M23, B3 2 T11, O1, M22
3 T2, M20, B2, O4
4 T1, B2, M28
5 T13, M11, B3 6
M21, T2, B2, O4
7 T6, B2 8 T14, M15, O2 9 T13, M10, B3 10 T11, O5, M22 11 T10, M3, B3 12 T2, M20, B2 13 T4, M2, O5, B3 14 T7, B4, O1
15 T2, M20, O5, B2 16 T4, M7, O1 17 T13, M4 18 T3, O5, B3 19 T2, M20, O4, B2 20 T13, M10, B3 21 T15, B2 22 T2, M20, O1, B2 23 T13, M9, B3 24 T13, M10 25 T14, M29, O2 26 T14, O3, M31 27 T11, M22, O5 28 M10, T13, B3 29 T9, M6, O6 30 T4, O5, M2, B3 31 T14, O1, M17, B3 32 T11, O4, M22 33 T14, M29, B3, O3 34 T11, O5, M22 35 T14, M29 36 T14, O3, M29, B3 37 T14, M29, B3, O1 38 T4, M8, O1 39 T14, M1, B3, O1 40 M11, T13, B3 41 T10, M3 42 T13, M17 43 T5, O2, B3 44 T13, M10 45 T9, B2 46 T14, M9, O1 47 T4, O5, M18, B3 48 T13, M9, B3
49 T9, O6, M12, B2
50 T2, M21, B2 Diketahui Minimum Support = 10 % dan
Minimum Confidence = 80 %.
Dari 50 data diatas, maka akan dilakukan pengolahan data selanjutnya.

## A. Menentukan Frequent Item Set
1.  Item  =  {T1,  T2,  T3,  T4,  T5,  T6,  T7,  T9, T10,  T11,  T13,  T14,  T15,  M1,  M2,  M3, M4,  M6,  M7,  M8,  M9,  M10,  M11,  M12, M15,  M17,  M18,  M20,  M21,  M22,  M23, M28, M29, M31, O1, O2, O3, O4, O5, O6, B2, B3, B4}
Untuk  menentukan  nilai  support  1  item, digunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇1) = 𝑇1 𝑛 Support (T1) =   2 % Support (T2) = 14 % Support (T3) =   2 % Support (T4) = 10 % Support (T5) =   2 % Support (T6) =   2 % Support (T7) =   2 % Support (T9) =   6 % Support (T10) =   4 % Support (T11) = 10 % Support (T13) = 22 % Support (T14) = 22 % Support (T15) =   2 % Support (M1) =   2 % Support (M2) =   4 % Support (M3) =   4 % Support (M4) =   2 % Support (M6) =   2 % Support (M7) =   2 % Support (M8) =   2 % Support (M9) =   6 % Support (M10) = 10 %
Support (M11) =   4 % Support (M12) =   2 % Support (M15) =   2 % Support (M17) =   4 % Support (M18) =   2 % Support (M20) = 10 % Support (M21) =   4 % Support (M22) = 10 % Support (M23) =   2 % Support (M28) =   2 % Support (M29) = 10 % Support (M31) =   2 % Support (O1) = 18 % Support (O2) =   6 % Support (O3) =   8 % Support (O4) = 10 % Support (O5) = 14 % Support (O6) =   4 % Support (B2) = 24 % Support (B3) = 38 % Support (B4) =   2 %
FIS  =  {T2},  {T4},  {T11},  {T13},  {T14}, {M10},  {M20},  {M22},  {M29},  {O1}, {O4}, {O5}, {B2}, {B3}
2. Item = {T2, T4, T11, T13, T14, M10, M20, M22, M29, O1, O4, O5, B2, B3}
Itemset  =  {T2T4,  T2T11,  T2T13,  T2T14, T2M10,  T2M20,  T2M22,  T2M29,  T2O1, T2O4,  T2O5,  T2B2,  T2B3,  T4T11, T4T13,  T4T14,  T4M10,  T4M20,  T4M22, T4M29, T4O1, T4O4, T4O5, T4B2, T4B3, T11T13,  T11T14,  T11M10,  T11M20, T11M22,  T11M29,  T11O1,  T11O4, T11O5, T11B2, T11B3, T13T14,
T13M10 , T13M20,  T13M22,  T13M29, T13O1,  T13O4,  T13O5,  T13B2,  T13B3, T14M10,  T14M20,  T14M22,  T14M29,
T14O1,  T14O4,  T14O5,  T14B2,  T14B3, M10M20,  M10M22,  M10M29,  M10O1, M10O4, M10O5, M10B2, M10B3, M20M22,  M20M29,  M20O1,  M20O4, M20O5,  M20B2,  M20B3,  M22M29, M22O1, M22O4, M22O5, M22B2, M22B3, M29O1, M29O4, M29O5, M29B2,  M29B3,  O1O4,  O1O5,  O1B2, O1B3, O4O5, O4B2, O4B3, O5B2, O5B3, B2B3} Untuk menentukan nilai support kombinasi  2  item,  digunakan  rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇2→𝑇4) = 𝑇2  ∪   𝑇4
𝑛
Support (T2→T4) =   0 %
Support (T2→T11) =   0 % Support (T2→T13) =   0 % Support (T2→T14) =   0 %
Support (T2→M10) =   0 % Support (T2→M20) = 10 % Support (T2→M22) =   0 % Support (T2→M29) =   0 %
Support (T2→O1) =   2 %
Support (T2→O4) =   6 %
Support (T2→O5) =   2 % Support (T2→B2) = 14 % Support (T2→B3) =   0 %
Support (T4→T11) =   0 %
Support (T4→T13) =   0 %
Support (T4→T14) =   0 % Support (T4→M10) =   0 %
Support (T4→M20) =   0 %
Support (T4→M22) =   0 %
Support (T4→M29) =   0 %
Support (T4→O1) =   2 %
Support (T4→O4) =   0 %
Support (T4→O5) =   6 %
Support (T4→B2) =   0 %
Support (T4→B3) =   6 %
Support (T11→T13) =   0 %
Support (T11→T14) =   0 %
Support (T11→M10) =   0 %
Support (T11→M20) =   0 %
Support (T11→M22) = 10 %
Support (T11→M29) =   0 % Support (T11→O1) =   2 % Support (T11→O4) =   2 % Support (T11→O5) =   6 %
Support (T11→B2) =   0 %
Support (T11→B3) =   0 % Support (T13→T14) =   0 % Support (T13→M10) = 10 % Support (T13→M20) =   0 % Support (T13→M22) =   0 %
Support (T13→M29) =   0 %
Support (T13→O1) =   0 % Support (T13→O4) =   0 % Support (T13→O5) =   0 % Support (T13→B2) =   0 % Support (T13→B3) = 14 % Support (T14→M10) =   0 % Support (T14→M20) =   0 % Support (T14→M22) =   0 % Support (T14→M29) = 10 % Support (T14→O1) =   8 % Support (T14→O4) =   0 % Support (T14→O5) =   0 % Support (T14→B2) =   0 % Support (T14→B3) = 12 % Support (M10→M20) =   0 % Support (M10→M22) =   0 % Support (M10→M29) =   0 % Support (M10→O1) =   0 % Support (M10→O4) =   0 % Support (M10→O5) =   0 % Support (M10→B2) =   0 % Support (M10→B3) =   6 % Support (M20→M22) =   0 % Support (M20→M29) =   0 % Support (M20→O1) =   2 % Support (M20→O4) =   4 % Support (M20→O5) =   2 % Support (M20→B2) = 10 % Support (M20→B3) =   0 % Support (M22→M29) =   0 % Support (M22→O1) =   2 % Support (M22→O4) =   2 % Support (M22→O5) =   6 % Support (M22→B2) =   0 % Support (M22→B3) =   0 % Support (M29→O1) =   2 %
Support (M29→O4) =   0 %
Support (M29→O5) =   0 %
Support (M29→B2) =   0 %
Support (M29→B3) =   6 %
Support (O1→O4) =   0 %
Support (O1→O5) =   0 %
Support (O1→B2) =   2 %
Support (O1→B3) =   6 %
Support (O4→O5) =   0 %
Support (O4→B2) =   6 %
Support (O4→B3) =   0 %
Support (O5→B2) =   2 %
Support (O5→B3) =   8 %
Support (B2→B3) =   0 %
FIS  =  {T2M20},  {T2B2},  {T11M22},
{T13M10}, {T13B3}, {T14M29},
{T14B3}, {M20B2}
3.  Item  =  {T2,  T11,  T13,  T14,  M10,  M20, M22, M29, B2, B3}
Itemset  =  { T2T11T13,  T2T11T14, T2T11M10, T2T11M20, T2T11M22, T2T11M29, T2T11B2, T2T11B3, T2T13T14, T2T13M10, T2T13M20, T2T13M22, T2T13M29, T2T13B2, T2T13B3, T2T14M10, T2T14M20, T2T14M22, T2T14M29, T2T14B2, T2T14B3, T2M10M20, T2M10M22, T2M10M29, T2M10B2, T2M10B3, T2M20M22, T2M20M29, T2M20B2, T2M20B3, T2M22M29, T2M22B2, T2M22B3, T2M29B2, T2M29B3, T2B2B3, T11T13T14, T11T13M10, T11T13M20,  T11T13M22,  T11T13M29, T11T13B2, T11T13B3, T11T14M10, T11T14M20,  T11T14M22,  T11T14M29, T11T14B2,  T11T14B3,  T11M10M20, T11M10M22,  T11M10M29,  T11M10B2, T11M10B3,  T11M20M22,  T11M20M29,
T11M20B2,  T11M20B3,  T11M22M29, T11M22B2, T11M22B3, T11M29B2, T11M29B3, T11B2B3, T13T14M10,
T13T14M20,  T13T14M22,  T13T14M29,
T13T14B2,  T13T14B3,  T13M10M20, T13M10M22,  T13M10M29,  T13M10B2, T13M10B3,  T13M20M22,  T13M20M29,
T13M20B2,  T13M20B3,  T13M22M29, T13M22B2, T13M22B3, T13M29B2,
T13M29B3, T13B2B3, T14M10M20, T14M10M22,  T14M10M29,  T14M10B2, T14M10B3,  T14M20M22,  T14M20M29, T14M20B2,  T14M20B3,  T14M22M29, T14M22B2, T14M22B3, T14M29B2, T14M29B3,  T14B2B3,  M10M20M22, M10M20M29,  M10M20B2,  M10M20B3, M10M22M29,  M10M22B2,  M10M22B3, M10M29B2,  M10M29B3,  M10B2B3, M20M22M29,  M20M22B2,  M20M22B3, M20M29B2,  M20M29B3,  M20B2B3, M22M29B2,  M22M29B3,  M22B2B3,
M29B2B3}
Untuk menentukan nilai support kombinasi  3  item,  digunakan  rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇2→𝑇11𝑇13) = 𝑇2 ∪ 𝑇11 ∪ 𝑇13
𝑛 Support (T2→T11T13) =   0 %
Support (T2→T11T14) =   0 % Support (T2→T11M10) =   0 % Support (T2→T11M20) =   0 % Support (T2→T11M22) =   0 % Support (T2→T11M29) =   0 % Support (T2→T11B2) =   0 % Support (T2→T11B3) =   0 % Support (T2→T13T14) =   0 % Support (T2→T13M10) =   0 % Support (T2→T13M20) =   0 % Support (T2→T13M22) =   0 % Support (T2→T13M29) =   0 % Support (T2→T13B2) =   0 % Support (T2→T13B3) =   0 % Support (T2→T14M10) =   0 % Support (T2→T14M20) =   0 % Support (T2→T14M22) =   0 % Support (T2→T14M29) =   0 % Support (T2→T14B2) =   0 % Support (T2→T14B3) =   0 % Support (T2→M10M20) =   0 % Support (T2→ M10M22) =   0 % Support (T2→ M10M29) =   0 % Support (T2→ M10B2) =   0 % Support (T2→ M10B3) =   0 % Support (T2→ M20M22) =   0 %
Support (T2→ M20M29) =   0 % Support (T2→ M20B2) = 10 %
Support (T2→ M20B3) =   0 % Support (T2→ M22M29) =   0 %
Support (T2→ M22B2) =   0 %
Support (T2→ M22B3) =   0 %
Support (T2→ M29B2) =   0 %
Support (T2→ M29B3) =   0 %
Support (T2→ B2B3) =   0 % Support (T11→T13T14) =   0 %
Support (T11→T13M10) =   0 %
Support (T11→T13M20) =   0 % Support (T11→T13M22) =   0 %
Support (T11→T13M29) =   0 %
Support (T11→T13B2) =   0 %
Support (T11→T13B3) =   0 % Support (T11→T14M10) =   0 % Support (T11→T14M20) =   0 % Support (T11→T14M22) =   0 % Support (T11→T14M29) =   0 % Support (T11→T14B2) =   0 %
Support (T11→T14B3) =   0 %
Support (T11→M10M20) =   0 % Support (T11→ M10M22) =   0 %
Support (T11→ M10M29) =   0 % Support (T11→ M10B2) =   0 %
Support (T11→ M10B3) =   0 %
Support (T11→ M20M22) =   0 %
Support (T11→ M20M29) =   0 %
Support (T11→ M20B2) =   0 %
Support (T11→ M20B3) =   0 %
Support (T11→ M22M29) =   0 %
Support (T11→ M22B2) =   0 %
Support (T11→ M22B3) =   0 %
Support (T11→ M29B2) =   0 %
Support (T11→ M29B3) =   0 %
Support (T11→ B2B3) =   0 %
Support (T13→T14M10) =   0 %
Support (T13→T14M20) =   0 %
Support (T13→T14M22) =   0 %
Support (T13→T14M29) =   0 %
Support (T13→T14B2) =   0 %
Support (T13→T14B3) =   0 %
Support (T13→M10M20) =   0 %
Support (T13→ M10M22) =   0 %
Support (T13→ M10M29) =   0 %
Support (T13→ M10B2) =   0 % Support (T13→ M10B3) =   6 %
Support (T13→ M20M22) =   0 % Support (T13→ M20M29) =   0 % Support (T13→ M20B2) =   0 % Support (T13→ M20B3) =   0 % Support (T13→ M22M29) =   0 %
Support (T13→ M22B2) =   0 % Support (T13→ M22B3) =   0 %
Support (T13→ M29B2) =   0 % Support (T13→ M29B3) =   0 % Support (T13→ B2B3) =   0 % Support (T14→M10M20) =   0 % Support (T14→ M10M22) =   0 % Support (T14→ M10M29) =   0 % Support (T14→ M10B2) =   0 % Support (T14→ M10B3) =   0 % Support (T14→ M20M22) =   0 % Support (T14→ M20M29) =   0 % Support (T14→ M20B2) =   0 % Support (T14→ M20B3) =   0 % Support (T14→ M22M29) =   0 % Support (T14→ M22B2) =   0 % Support (T14→ M22B3) =   0 % Support (T14→ M29B2) =   0 % Support (T14→ M29B3) =   6 % Support (T14→ B2B3) =   0 % Support (M10→ M20M22) =   0 % Support (M10→ M20M29) =   0 % Support (M10→ M20B2) =   0 % Support (M10→ M20B3) =   0 % Support (M10→ M22M29) =   0 % Support (M10→ M22B2) =   0 % Support (M10→ M22B3) =   0 % Support (M10→ M29B2) =   0 % Support (M10→ M29B3) =   0 % Support (M10→ B2B3) =   0 % Support (M20→ M22M29) =   0 % Support (M20→ M22B2) =   0 % Support (M20→ M22B3) =   0 % Support (M20→ M29B2) =   0 % Support (M20→ M29B3) =   0 % Support (M20→ B2B3) =   0 % Support (M22→ M29B2) =   0 % Support (M22→ M29B3) =   0 % Support (M22→ B2B3) =   0 % Support (M29→ B2B3) =   0 %
FIS = {T2M20B2}

## B. Menentukan Confidence
Untuk  menentukan  nilai  confidence, digunakan rumus berikut :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑇2→𝑀20) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇2→𝑀20) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇2) Confidence (T1→M20) =     71,43 % Confidence (M20→T2) =   100,00 % Confidence (T2→B2) =   100,00 %
Confidence (B2→T2)
=     63,64 %
Confidence (T11→M22) =   100,00 % Confidence (M22→T11) =   100,00 % Confidence (T13→M10) =     45,45 % Confidence (M10→T13) =   100,00 % Confidence (T13→B3) =     63,64 %
Confidence (B3→T13) =     36,84 %
Confidence (T14→M29) =     45,45 % Confidence (M29→T14) =   100,00 % Confidence (T14→B3) =     54,55 % Confidence (B3→T14) =     31,58 % Confidence (M20→B2) =   100,00 % Confidence (B2→M20) =     45,45 % Confidence (T2→M20B2) =     71,43 % Confidence (M20B2→T2) =   100,00 % Confidence (M20→T2B2) =   100,00 % Confidence (T2B2→M20) =     71,43 % Confidence (B2→T2M20) =     45,45 % Confidence (T2M20→B2) =   100,00 %

## C. Interesting Rule
Dari nilai confidence yang telah diperoleh diatas,  maka  diperoleh  interesting  rule  yang memenuhi  nilai  support  ≥  minimum  support dan confidence ≥ minimum confidence.
M20      → T2    [10%, 100%]
T2         → B2    [14%, 100%]
T11       → M22 [10%, 100%] M22      → T11  [10%, 100%] M10      → T13  [10%, 100%] M29      → T14  [10%, 100%] M20      → B2    [10%, 100%] M20B2 → T2    [10%, 100%] M20 → T2B2    [10%, 100%] T2M20 → B2    [10%, 100%]

## D. Knowledge
M20      → T2    [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, metode M20 dan topik T2 diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M20, 100% menggunakan topik T2
T2         → B2    [14%, 100%]
 14 % dari semua judul, topik T2 dan basis aplikasi B2 diajukan secara bersamaan
 Dari semua judul dengan topik T2, 100% menggunakan basis aplikasi B2
T11       → M22 [10%, 100%]
 14  %  dari  semua  judul,  topik  T11  dan metode M22 diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  topik  T11, 100% menggunakan metode M22
M22      → T11  [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, metode M22 dan topik T11 diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M22, 100% menggunakan topik T11
M10      → T13  [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, metode M10 dan topik T13 diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M10, 100% menggunakan topik T13
M29      → T14  [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, metode M29 dan topik T14 diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M29, 100% menggunakan topik T14
M20 → B2    [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, metode M20 dan basis  aplikasi  B2  diajukan  secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M20, 100% menggunakan basis aplikasi B2
M20B2 → T2    [10%, 100%]
 10  %  dari  semua  judul,  metode  M20, basis  aplikasi  B2  dan  topik  T2  diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M20 dan basis aplikasi B2, 100%
menggunakan topik T2
M20 → T2B2    [10%, 100%]
 10  %  dari  semua  judul,  metode  M20, topik  T2  dan  basis  aplikasi  B2  diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  metode  M20, 100%  menggunakan  topik  T2  dan  basis aplikasi B2
T2M20 → B2    [10%, 100%]
 10 % dari semua judul, topik T2, metode M20  dan  basis  aplikasi  B2  diajukan secara bersamaan
 Dari  semua  judul  dengan  topik  T2  dan metode  M20,  100%  menggunakan  basis aplikasi B2

## 5. PENGUJIAN
Pengujian dilakukan dengan menggunakan salah satu aplikasi data mining yang sudah ada yaitu Tanagra 1.4.50
Gambar 5.1 Tanagra Data Mining
Langkah pertama adalah jalankan aplikasi Tanagra  sehingga  muncul  halaman  seperti dibawah ini.
Gambar 5.2 Halaman Utama Tanagra
Buat  project  baru,  kemudian  browse  data training yang akan diolah.

## Kemudian muncul halaman berikut
Gambar 5.4 Menampilkan Dataset
Klik  “ define  status  1 ”,  kemudian  pilih parameter  yang  akan  dimasukkan  sebagai input
Gambar 5.5 Pemilihan Parameter Atribut
Buka  tab  “ Association ”  kemudian  pilih “ Apriori ”,  drag  ke  “ define  status  1 ”.  Klik kanan,  pilih  Parameter.  Kemudian  set  nilai Minimum  Support  0,1  (10  %)  dan  Minimum Confidence 0,8 (80 %).
Gambar 5.6 Set Nilai Support dan Confidence
Klik  kanan,  pilih  “ View ”,  maka  akan muncul hasil asosiasi dengan Apriori
Gambar 5.7 Hasil Rule Asosiasi dengan
Apriori 6. KESIMPULAN
Dari pengolahan data yang sudah dilakukan,  maka  terlihat  jelas  bahwa  pola frekuensi  yang  dihasilkan  dari  Apriori  untuk judul  skripsi  mahasiswa  sangat  membantu pihak  program  studi  Teknik  Informatika dalam  melihat  kecenderungan  pengajuan judul skripsi oleh mahasiswa.
Dari 50 sampel data yang digunakan pada penelitian ini maka diperoleh kesimpulan :
a. 5  Judul  dengan  metode  Marker,  semua topiknya AR (Augmented Reality)
b. 7  Judul  dengan  topik  AR  (Augmented Reality), semuanya berbasis Mobile
c. 5  Judul  dengan  topik  Model  Simulasi, semuanya  menggunakan  metode  Monte Carlo
d. 5  Judul  dengan  metode  Monte  Carlo, semua topiknya Model Simulasi
e. 5 Judul dengan metode Certainty Factor, semua topiknya Sistem Pakar
f. 5 Judul dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), semua topiknya SPK (Sistem Penunjang Keputusan)
g. 5 Judul dengan metode Marker,
semuanya berbasis Mobile
h. 5  Judul  dengan  metode  Marker  berbasis
Mobile, semua topiknya AR (Augmented Reality)
i. 5  Judul  dengan  metode  Marker,  semua topiknya  AR  (Augmented  Reality)
berbasis Mobile
j. 5  Judul  dengan  topik  AR  (Augmented Reality)  menggunakan  metode  Marker, semuanya berbasis Mobile

## 6  REFERENSI
Han, Jiawei., Kamber, Micheline, 2011, Data
Mining Concepts and Techniques Third Edition, Elsevier Huda, Miftahul. 2011. Perkembangan keilmuan  di  STAIN  Ponorogo,  Jurnal Dialogia
Kusrini., Luthfi, Emha Taufik, 2008, Algoritma Data Mining, Penerbit Andi
Larose,  Daniel  T.,  2005,  Discovering Knowledge  in  Data  an  Introduction  to Data Mining, John Wiley & Sons
Mandala,  Eka  Praja  Wiyata,  2015,    Data
Mining Menggunakan Bayesian Classifier Untuk Menentukan Kelayakan  Kendaraan  Yang  Akan
Dijual  Pada  Showroom  Motor  Bekas,
Prosiding Senatkom, Padang
Mandala,  Eka  Praja  Wiyata,  2016,    Data Mining  Algoritma  Nearest  Neighbor Untuk  Memprediksi  Tingkat  Resiko Pinjaman  Dana  Di  Bank  Perkreditan Rakyat, Jurnal Ilmu Komputer, Jakarta
Muslich,  Masnur,  2009., Bagaimana  menulis Skripsi, Bumi Aksara, Jakarta.
Oracle,  2008,  Oracle  Data  Mining  Concept 11g Release 1(11.1), Oracle
Witten,  Ian  H.,  Eibe,  Frank,  Hall,  Mark  A.,
2011,  Data  mining  Practical  Machine Learning  Tools  and  Techniques  3rd Edition, Elsevier