## ANALISA DAN IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENERIMAAN DOSEN STUDI KASUS PADA (STKIP) YPM BANGKO

## Deni Satria
STIH Merangin email: kkdeni.saviola@gmail.com

## Abstract
Dalam mengambil sebuah keputusan salah satu algoritma yang dapat digunakan adalah Algoritma FP-Growth.    Dikarenakan  Algoritma  FP-Growth  adalah  Algoritma  yang  penyempurnaan  dari Algoritma  Apriori  sehingga  dengan  menggunakan  Algoritma  FP-Growth  kita  akan  mudah  dalam mencari  frequent itemse dan menentukan atau menemukan rule dari basis data yang besar. Dalam penelitian ini, menggunakan Algoritma FP-Growth yang bisa digunakan dalam mencari itemset dan menemukan aturan asosiasi atau rule sehingga akan membantu pimpinan dalam mengambil sebuah keputusan dari penerimaan dosen pada Sekolah Tinggi Keguruan Dan Ilmu Pendidikan.
Keywords : Data Mining , FP-growth , frequent itemset,rule.

## PENDAHULUAN
Di  masa  sekarang  ini  perguruan tinggi  negeri  maupun  swasta  mengalami perkembangan yang sangat pesat.
Beberapa  aturan  baru  telah  diterapkan untuk  memajukan  dunia  pendidikan  di Indonesia. Salah satu aturan yang diterapkan  yaitu  kualifikasi  pendidikan dosen harus satu jenjang diatas Mahasiswa yang diajar.
Frequent  Pattern  Growth adalah salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  himpunan data  yang  paling  sering  muncul  ( frequent itemset )  dalam  sebuah  kumpulan  data. Frequent  pattern  tree merupakan  struktur penyimpanan  data  yang  dimampatkan. Frequent  pattern  tree dibangun  dengan memetakan  setiap  data  transaksi  ke  dalam setiap  lintasan  tertentu  dalam frequent pattern tree .
Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Sehingga  kekurangan  dari  algoritma
Apriori diperbaiki oleh algoritma FP- Growth  ( (Meilani  D.B,  Asadulloh  M, 2015).
Dosen  adalah  pendidik  profesional dan  ilmuwan  dengan  tugas  utama mentransformasikan,mengembangkan dan penyebarluaskan ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan  seni melalui  pendidikan,  penelitian,  dan pengabdian kepada masyarakat (Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan kebudayaan no 84, 2013).
Salah  satu  kunci  utama  dalam menciptakan  sumber  daya  manusia (SDM) yang profesional adalah terletak pada proses rekrutmen, seleksi,  training  dan  development calon  tenaga  kerja.  Profesional  dosen merupakan  bagian  yang    paling potensial  dalam  menentukan  kualitas lulusan  di  suatu  perguruan  tinggi (Terttiaavini, Agustri. S, 2015)
Dalam penelitian ini, penulis memiliki beberapa  tujuan  yang  ingin  dicapai, tujuan tersebut yaitu :
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
74
1. Memahami  teori  yang  berkaitan dengan AssociationRule dengan algoritma FP-Growth .
2. Menganalisa  indikator-indikator yang berhubungan dengan penerimaan  dosen  pada  Sekolah Tinggi  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan STKIP YPM Bangko. 3. Melakukan  pengujian  terhadap Analisa Kasus yang diteliti.
4. Mengimplementasikan hasil dari Algoritma FP-Growth dalam
Software yang akan digunakan.
Selain  itu  tujuan  penelitian  ini juga  diharapkan  dapat  memberikan manfaat  bagi  berbagai  pihak  yang nantinya.  Adapun  manfaat  penelitian ini antara lain :
1. Memberikan  suatu  pengetahuan dalam  penerimaan  dosen  yang
berkompeten  agar  mendapatkan dosen yang mempunyai skill dan dapat ditempatkan sesuai dengan bidang keilmuannya. 2. Diharapkan dengan adanya hasil
dari Peritungan
Penunjang Keputusan ini dapat memberikan  pemahaman  yang jelas  Bagaimana  cara  untuk mendapatkan  dosen  yang  sesuai dengan kebutuhan dan memberikan dampak positif atau negatif dalam penerimaan dosen.

## METODE PENELITIAN
Tujuan  dari  penulisan  ini  adalah membuat kerangka kerja secara keseluruhan  tentang  penggunaan  Data Mining  dan  menentukan  kelayakan  dosen yang  melamar  pada  Sekolah  Tinggi Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  (STKIP) YPM  Bangko  Menggunakan  Association
Rule dengan Algoritma FP-Growth sehingga
memberikan pemahaman terhadap  pembaca  secara  sistematik  dan terstruktur.

## 2.1  Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  ini  merupakan langkah-langkah yang dilakukan dalam  rangka  penyelesaian  masalah yang  akan  dibahas.  Secara  umum sistematika  yang  dimaksud  terdapat beberapa  langkah-langkah  yang  harus dilakukan  dalam  tesis  ini  seperti  yang terlihat pada gambar 2.1 Berikut.

## Gambar 2. 1 Kerangka kerja Penelitian
Dari  Kerangka    yang  digambarkan pada  gambar  3.1  dapat  diuraikan pembahasan  masing-masing  kegiatan sebagai berikut, Yaitu :
a. Merumuskan Masalah Pada tahap ini  dilakukan  peninjauan  ke sistem  yang  sedang  berlangsung untuk mengamatik serta melakukan  eksplorasi  lebi  dalam menggali Permasalahan yang ada.
Tahap perumusan masakah merupakan  langkah  awal  dari
Penelitian  ini.  Karena  tahap  ini diperlukan untuk mengidentifikasi  keingginan  dari sistem yang tidak tercapai.
b. Menentukan Tujuan
Berdasarkan  perumusan  masalah yang telah dibuat pada tahap sebelumnya,  maka  tahap  penentuan tujuan  berguna  untuk  memperjelas kerangka  tentang  apa  saja  yang  akan menjadi  sasaran  dari  penelitian  ini. Pada  tahap  ini  ditentukan  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  bagai  mana menganalisa dan mengimplementasikan suatu  sistem  yang  sedang  berjalan  agar mendapatkan  kelayakan  seorang  dosen yang  dapat  deterima  dengan  ujian psikotes dan wawancara yang dilakukan.
c. Mempelajari Literatur
Studi  pustaka  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  metode  apa yang akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang akan diteliti,  serta  mendapatkan  dasar-dasar referensi  yang  kuat  bagi  peneliti  dalam menerapkan suatu metode yang digunakannya.
d. Mengumpulkan dan menyeleksi Data.
Pada Tahap ini dilakukan pengumpulan data untuk lebih mengetahui  mengenai  sistem  yang diteliti.  Dari  data  yang  dikumpulkan akan  dapat  diketahui  mengenai  sistem yang  berjalan  pada  saat  ini.  Data-data yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini adalah  data  calon  dosen  memenuhi syarat  untuk  menjadi  dosen  di  Sekolah Tinggi  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan (STKIP) YPM Bangko.
e. Menganalisa Dengan
Metode
Algoritma FP-Growth
pimpinan  untuk    mengambil  sebuah keputusan,  serta  untuk  mengrtahui kebutuhan  yang  diperlukan  dalam penyaringa penerimaan dosen, sehingga pada akhirnya akan mendapatkan dosen yang  benar-benar  memenuhi  semua kriteria yang dicari oleh Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) YPM Bangko. Dari  hasil  Analisa  maka  hendaknya dapat diimplementasikan dengan sebaik-baik  nya  sehingga  pada  saat penerimaan dosen pada  Sekolah Tinggi
Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP)  YPM  Bangko  akan  menerima dosen  dengan  kriteria  atau  kebutuhan yang  dibutuhkan  oleh  Sekolah  Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan
(STKIP) YPM Bangko.
f. Menguji Hasil Dengan Software RAPID MINER
Setelah menganalisa selesai, maka pada tahap ini dilakukan penggujian terhadap Analisi  tersebut  sehingga  hasil  dari analisis  dari  pengujian  model  tahap implentasi dengan menggunakan aplikasi RAPID MINER sebagai aplikasiny Menggunakan metode agoritma  FP-Growth    jika  dari  hasil analisis  tersebut  dapat  diimplentasikan dengan baik maka kebutuhan dan utnuk selanjutnya  model  yang  dirancang  ini dapat digunakan.
g. Menguji Hasil Implementasi Pada tahap pengujian hasil ini akan diuji  menggunakan  sebuah  software yang mana pada akhir nya nanti apakah data  yang  telah  dialanisis  dapat  diuji kebenaran nya dengan sebuah software, sehingga  apakah  dari  hasil  analisis tersebut  benar-benar  dapat  membantu seorang  pimpinan  untuk  mengambil sebuah  keputusan  tentang  perek  rutan seorang  dosen  yang  dibutuhkan  oleh sebuah  institus.  Adapun  mekanisme pengujian yang akan dilakukan adalah :
1. Pengujian manual dengan
menggunakan  rumus-rumus  pada masing-masing itemset dan Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS 76
Tahap  analisa  sistem  bertujuan untuk mempelajari masalah dan kelemahan yang timbul dari penerimaan dosen.  Permasalahan  dan  kelemahan tersebut  akan  diidentifikasi  yang  mana nantinya  kan  dirangkai  dengan  data- data  lain  sehingga  dapat  menjadi sebuah  informasi  yang  mendukung dalam mengambil sebuah keputusan. Analisa merupakan sebuah proses yang mana  bertujuan  untuk  mempermudah
selanjutnya adalah dengan membentuk Association Rule 2. Pengujian  dengan  menggunakan aplikasi  microsoft  excel,  Yaitu dengan mencocokkanhasil yang didapat  dari  rumus  manual  dan dimasukkan kedalam rumus
formula dalam microsoft excel
3. Penggujian  dengan  menggunakan sebuah  aplikasi  yang  dirancang untuk  penggujian  sebuah  algoritma FP-Growth.
h. Menarik Kesimpulan Pada  tahap  menarik  kesimpulan  ini akan  mengetahui  apakah  hasil  dari analisis  dan  implementasi  ini  bisa diterapkan  untuk  melakukan  sebuah perekrutan  dosen  sesuai  dengan  yang dibutuhkan    diharapkan.  Serta  untuk membandingkan  hasil  yang  didapat pada  tahap  analisis  dan  implementasi yang dibuat secara manual.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Permasalahan
Langkah  pertama  yang  dilakukan
penulis
adalah menganalisa dan mengelompok data agar dapat mempermudah  dalam  menganalisa  dan mengimplementasikan
yang telah direncanakan  sebelumnya  sesuai  dengan variable - variabel yang dibutuhkan.
Dalam  tahapan  menganalisa  data dengan  Algoritma FP-GROWTH penulis Maka  dari  itu  dapat  pula  disebut pembentukan  kombinasi  satu item .  Tahap selanjutnya  dari item-item yang  telah terseleksi  dibentuk  lah  kombinasi  dua item, maka  terbentuk  lah  beberapa item data  dengan  kombinasi  2 item yang berbeda,  dengan support yang  ditentukan maka  terseleksi  lah  beberapa  data  dua item ,  ini  disebut  pembentukan  kombinasi dua item .  Demikian  seterusnya  sampai kombinasi  batas  maksimal item dari  data Penerimaan dosen.
Bagian ini menyajikan hasil penelitian. Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan tabel,  grafik  (gambar),  dan/atau  bagan. Bagian  pembahasan  memaparkan  hasil pengolahan data, menginterpretasikan penemuan secara logis, mengaitkan dengan sumber rujukan yang relevan.

## 3.2 Persiapan Data
Algoritma FP-GROWTH menentukan kandidat  yang  mungkin  muncul  dengan cara  memperhatikan  nilai support dan nilai confidence . Support adalah  nilai kemunculan  variabel    atau  persentase kombinasi  sebuah item dalam database sedanglkan confidence adalah  kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi.
Dalam penelitian ini penulis mengambil  20  sample  pelamar  untuk menjadi  dosen  di  STKIP  YPM  Bangko dan  kemudian  20  sample  yang  didapat adalah sample pelamar 2 tahun terakhir di STKIP YPM Bangko.

## Tabel 3.1 Data Awal yang didapat dari STKIP YPM Bangko
Setelah  kita  mendapatkan  data dalam penerimaan dosen ini maka langkah selanjutnya yang harus kita lakukan adalah bagai mana mengelompokkan data,
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
77
membuat  variable-veriabel  sehingga  yang ada  pada  table  3.1,    yang  mana  akan dikelompokkan  menjadi  4  variabel  yaitu  : variable Umur, Variabel Linieritas pendidikan pelamar, variable Indeks prestasi  komulatif  dan  variable  akreditasi jurusan  pelamar.  Pada  proses  menentukan variable-variabel  penerimaan  dosen  maka akan  diberikan  kode  P  yang  mana  artinya pelamar  dan  1  adalah  Nomor  Urut Pelamar.

## Tabel 3.2  Variabel Umur Pelamar
Pada  Variabel  umur  ini  adalah pelamar  yang  mempunyai  umur  dibawah 35 tahun, setiap pelamar yang mempunyai umur  dibawah  35  tahun  akan  diberikan kode 1, sedangkan pelamar yang umur nya diatas 35 tahun akan diberikan kode 0
Tabel 3.3 Variabel Linieritas Pendidikan
Pada  Tabel  ini  dijelaskan  apakah jenjang  pendidikan  yang  ditempuh  setiap pelamar  yang  mempunyai  linierritas  pada pendidikan  kejenjang  berikut  nya,  jika pendidikan  awal  yang  diambi  sesuai dengan  jenjang  pendidikan  berikut  nya maka  akan  diberikan  kode  1,  sedangkan pelamar yang jenjang pendikan awal tidak sesuai dengan pendidikan kejenjang berikutnya maka akan diberikan nilai 0 .
Tabel  3.4  Variabel    Indeks  Prestasi Komulatif
Pada tabel  ini Menjelaskan tentang Indeks  Prestasi  Komulatif    Pelamar  pada Variabel ini indeks prestasi komulatif bagi pelamar  ditetapkan  oleh  pihak  kampus STKIP  YPM  Bangko  adalah    3.25, sehingga pelamar yang mempunyai indeks prestasi  sama  dengan  atau  lebih  dari  3,25 akn  kita  beri  kode  1  sedangkan  yang indeks  prestasi  komulatifnya    dibawah 3.25 akan kita beri kode 0.

## Tabel 3.5 Variabel Akreditasi Pelamar
Pada tabel ini Menjelaskan tentang akreditasi  program  studi  pelamar.  Pada tabel akreditasi ini akreditasi yang bernilai A  dan  B    maka  akan  diberikan  kode  1 sedangkan akreditasi yang bernilai C akan diberikan  kode  0  dan  pada  variable Akreditasi  Pelamar  ini  akreditasi  kampus yang  diambil  adalah  akreditasi  terakhir pada jenjang pendidikan pelamar.

## Tahap Perhitungan Algoritma FP-Growth
Setelah  semua  data  dan  variabel yang  dibutuhkan    telah  di  kelompokkan maka langkah selanjutnya adalah menggabungkan  semua  data  dan  variabel yang telah dibuat :
Tabel 3.7 Data Rekapitulasi Pelamar Dosen Di STKIP YPM Bangko
Pada  Tabel  ini  Tentang  data pelamar  pada  STKIP  YPM  Bangko,  pada pada  table  dijelaskan  bahwa  jika  “umur  = True” maka “umur pelamar < 35” dan jika ” Jurusan pelamar =True”  Maka ” jurusan pelamar  adalah  Linier”    dan  Jika  “  Ip Pelamar = True” Maka “IP pelamar > 3.25 “  dan  “Jika  Akreditasi  Pelamar  =  True  “ maka  “  Akreditasi  Pelamar  =A,  B  “ Berikutnya data yang didapatkan dari tabel ini dikonversikan menjadi tabel  berikut ini
Tabel  3.8  Tabel  Konversi  dari  Tabel data pelamar.
Maka dari tabel  diatas bahwasanya angka  satu  dapat  disebut  mewakili  data pelamar yang memenuhi syarat, sedangkan angka  0  mewakili  persyaratan  pelamar yang tidak memenuhi syarat.
Kemudian data yang ada pada tebel 4.7  (Syarat  yang  bernilai  1)  akan  kita ambil  dan  kita  masukkan  kedalam  tabel 4.8  yaitu  tabel  kriteria  kemunculan pelamar  sedangkan  pelamar  yang  tidak memenuhi  syarat  tidak  kita  masukkan kedalam tabel 4.8.
Tabel 3.9 Data Item Kriteria Kemunculan Pelamar
NULL A= 1 C = 1 D = 1 B = 1
Null A = 1 C = 1 D = 1 B = 1 D = 1 Null A = 2 C = 2 D = 2 B = 2 D = 1

## Tabel 3.10 Tabel Frekuensi
Kemunculan Item  Diurutkan Berdasarkan    Frekuensi Tertinggi.
Setelah  dilakukan  Pengurutan    didapat item yang  memiliki  frekuensi  di  atas support count  ≥  15 adalah  A,  B,  C,  D. Ke-4  (empat) item ini  yang  akan dimasukkan  kedalam FP-Tree ,  selebihnya dapat dibuang karena tidak terlalu berpengaruh,  Sehingga menghasilkan tabel 3.11

## 3.3 Tahap Pembangunan  FP-Tree
Pada  tahap  pembangunan  FP-Tree ini  Langkah  selanjutnya  yaitu  tahap pembuatan FP-Tree yang mana pada tahap ini  kita  akan  melakukan  pembuatan  FP- tree  dengan  menggunakan  data  pelamar untuk  menjadi  dosen  pada  STKIP  YPM Bangko  yang  mana  semua  data  yang  ada telah  diurutkan  berdasarkan  kategori  yang sering muncul, Dengan perolehan Frequent Items  setelah  dipangkas  dan  diurutkan, maka akan dibangun FP-Tree

## Gambar 3.1 Hasil Pembentukan FP – Tree Setelah Pembacaan
P1(A,C,D,B) Pemindaian pertama,
yaitu pembacaan  pelamar  (P1) {  A,C,D,B} akan membuat simpul A, C, D, dan  B sehingga terbentuk lintasan Syarat Pelamar Null→A→C→D→B. Support count dari setiap simpul bernilai awal 1 (satu).

## Gambar 3.2  Hasil Pembentukan FP
Tree Setelah Pembacaan P2 (D) Pemindaian kedua, yaitu pembacaan  pelamar  (P2) {D} akan membuat  simpul    Baru  yaitu  simpul  D sehingga terbentuk lintasan Syarat Pelamar Null→D. Support count dari setiap simpul bernilai awal 1 (Satu).

## Gambar 3.3 Hasil Pembentukan FP–
Tree Setelah Pembacaan P3 (A, C, D, B)
Pemindaian ketiga, yaitu pembacaan  pelamar  (P3) {  A,C,D,B} akan menambah  nilai  simpul  A,  C,  D,  dan    B sehingga terbentuk lintasan Syarat Pelamar
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
Null A = 3 C = 3 D = 3 B = 3 D = 1 Null A = 4 C = 4 D = 4 B = 4 D = 1 Null→A→C→D→B. Support count dari setiap simpul bernilai awal 2(Dua).

## Gambar 3.4 Hasil Pembentukan FP–
Tree Setelah Pembacaan P4 (A, C, D, B)
Pemindaian keempat, yaitu pembacaan  pelamar  (P5) {  A,C,D,B} akan Menambah  Nilai  simpul  A,  C,  D,  dan    B sehingga terbentuk lintasan Syarat Pelamar Null→A→C→D→B. Support count dari setiap simpul bernilai awal 3 (Empat).

## Gambar  3.5  Hasil  Pembentukan  FP–
Tree Setelah Pembacaan P5 (A, C, D,B)
Pemindaian kelima, yaitu pembacaan  pelamar  (P5) {  A,C,D,B} akan membuat  simpul  A,  C,  D,  B  sehingga terbentuk lintasan Syarat Pelamar
Null→A→C→D→B. Support count dari setiap simpul bernilai awal 4 (Empat).
Maka  pemindaian  data  akan  terus terjadi  sampai  pada  pembacaan  pelamar (P20),  sehingga  pada  saat  data  pelamar (P20)  maka  akan  mendapatkan  hasil pembentukan FP-Tree akan seperti ini :
Null A = 19 C = 19 D = 14 B = 12 D = 1
B = 3

## Gambar 3.6  Hasil Pembentukan FP–
Tree Setelah Pembacaan P20 (A,C,D)
Pemindaian  Dua  Puluh,    yaitu pembacaan  pelamar  (P17) {  A,C,D} akan membuat  simpul  A,  C,  D  sehingga terbentuk lintasan Syarat
Pelamar Null→A→C→D. Support count pada simpul  A→C  akan  bernilai  19  (  Sebelas) sedangkan D Bernilai 14 (Empat belas). 3.4 Tahap Pencarian Frequent Itemset Dalam menemukan frequent itemset maka diperlukan upapohon (pohon yang  akarnya  adalah  keturuan  dari  akar pohon  induknya)  dengan  lintasan  yang memiliki support  count terkecil,  yaitu
Nilai  yang  memiliki  lintasan    B.  Proses pembentukannya dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 3.7  Lintasan yang memiliki
noda B
Kemudian kita akan mencari nilai lintasan yang  memiliki  noda  D  maka  proses pembentukan  nodanya  dapat  dilihat  pada gambar 4.19 di bawah ini :
Null A = 19 C = 19 D = 14 D = 1 Gambar 3.8  Lintasan yang memiliki noda D
Null A = 19 C = 19 D = 14 B = 12 B = 3
Null A = 19 C = 19 NULL A = 19
Kemudian  kita  akan  mencari  nilai lintasan  yang  memiliki  noda  C  maka proses pembentukan nodanya dapat dilihat pada gambar 4.20 di bawah ini :

## Gambar 3.9  Lintasan yang memiliki noda C
Kemudian  kita  akan  mencari  nilai lintasan  A  maka  proses  pembentukan nodanya dapat dilihat pada gambar 4.21 di bawah ini :

## Gambar 4.10  Lintasan yang memiliki noda A
Pada  Gambar  4.21  Semua  Variabel  A dihapus.  Lintasan  diambil  acuan  adalah Fp-tree lengkap  yang  ada  pada  gambar 4.21.

## 3.5 Rule Asosiasi Algoritma Fp-Growth
pertama  Untuk  menentukan Rule
Asosiasi  Algoritma  Fp-Growth  adalah menemukan  semua frequent  itemset yang berakhiran  A,  C,  D,  B    maka  kita  harus mengecek  apakah support  count dari A,C, D,  B  telah    memenuhi  minimum support count ≥ 3.
Dari  pembangkitan FP-tree yang telah  dilakukan  maka  didapatkan  hasil
Conditional Pattern Base Seperti
ditampilkan dalam tabel.
Dari pembangkitan conditional FP-
Tree telah  dilakukan  sebelumnya  maka, didapatkan  hasil conditional  FP-Tree dan hasil Coditional  Tree yang  dapat  dilihat pada table dibawah ini

## 3.6 Frequen Item Set
Setelah didapatkan Conditional FP- tree    maka  Langkah  Selanjutnya  adalah menentukan Frequen Item Set.
Maka  selanjutnya  adalah  menentukan rule dengan cara menghitung nilai support dan confidence -nya.  maka itemset yang dihitung minimal berisi dua item . Dari ke-11 subsets yang dihasilkan selanjutnya akan dihitung nilai support dan confidence -nya.  Hanya  kombinasi  yang  lebih besar  sama  dengan minimum  confidence yang akan  diambil  atau strong  association  rule nya  saja. Berdasarkan frequent  itemset di atas  maka confidence yang  dihasilkan adalah :
Agar  tingkat  akurasinya  tinggi,  Berikut adalah  nilai confidence yang  melewati minimum confidence ≥ 86 %
Setelah diketahui nilai dari Support diatas maka kita akan melakukan perhitungan nilai Confidence setiap association  rule yang  dilalui  maka diperolehlah  hasil  secara  ke  seluruhan yang terlihat dalam table.
Rule 1 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Akreditasi  dan IPK pelamar dengan Nilai
kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  93%  dan  didukung oleh  nilai  pendukung  70%  maka pelamar
tersebut
dapat direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 2 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Akreditasi  dan Umur pelamar dengan Nilai kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  93%  dan  didukung oleh  nilai  pendukung  70%  maka
pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen. Rule 3 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Akreditasi  dan IPK,Umur  pelamar  dengan  Nilai kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  93%  dan  didukung oleh  nilai  pendukung  70%  maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen. Rule 4 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan  IPK  dan  Umur pelamar  dengan  Nilai  kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100%  dan  nilai  pendukung  75% maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 5 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Umur  dan  IPK pelamar  dengan  Nilai  kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100%  dan  nilai  pendukung  95% maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen. Rule 6 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Jurusan  dan IPK pelamar dengan Nilai kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  100%  dan  nilai pendukung  75%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen. Rule 7 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon  dosen  dengan    Jurusan  dan IPK pelamar dengan Nilai kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  100%  dan  nilai pendukung  75%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 8 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon dosen dengan  IPK, Akreditasi dan  Umur  pelamar  dengan  Nilai kepercayaan  kualifikasi  penerimaan dosen  sebesar  100%  dan  nilai pendukung  70%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 9 : Jika dilakukan seleksi penerimaan
calon dosen dengan Umur, Akreditasi,  dan  IPK pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai  pendukung  70%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 10 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan Jurusan  dan  IPK,  Umur  pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai  pendukung  75%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan
menjadi dosen. Rule 11 : Jika dilakukan seleksi
penerimaan  calon  dosen  dengan IPK,  Jurusan    dan  Umur  pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai  pendukung  75%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 12 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan Umur,  Jurusan    dan  IPK  pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai  pendukung  75%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 13 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan Akreditasi, Jurusan dan IPK pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai  pendukung  60%  maka  pelamar tersebut dapat  direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 14 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan Akreditasi, Jurusan dan Umur pelamar  dengan  Nilai  kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100%  dan  nilai  pendukung  60%
maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 15 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan Akreditasi,  Jurusan  dan  IPK,  Umur pelamar  dengan  Nilai  kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100%  dan  nilai  pendukung  60% maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen. Rule 16 : Jika dilakukan seleksi penerimaan  calon  dosen  dengan IPK,  Akreditasi,  Jurusan    dan  Umur pelamar  dengan  Nilai  kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100%  dan  nilai  pendukung  60% maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen.
Rule 17 : Jika dilakukan seleksi penerimaan calon dosen dengan Umur, Akreditasi, Jurusan dan IPK pelamar dengan Nilai kepercayaan kualifikasi penerimaan dosen sebesar 100% dan nilai pendukung 60% maka pelamar tersebut dapat direkomendasikan menjadi dosen

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan Dari  uraian  pada  bab-bab  yang sudah  dibahas  sebelumnya  dapat  ditarik kesimpulan  :
1. Dengan  menggunakan Algoritma  FP- Growth dalam  melakukan  perekrutan dosen  akan  sanggat  membantu    untuk mendapatkan dosen yang sesuai dengan kebutuhan dan dengan menggunakan Algoritma  FP-growth maka seorang pimpinan akan mendapatkan  sebuah  informasi  yang sangat efisien dalam mengambil sebuah keputusan yang tepat.
2. Dengan  menggunakan  Al-goritma  Fp- Growth  dan  didukung  dengan  aplikasi Rapid  Miner  7.3.00  maka  seorang pimpinan akan dapat mengambil sebuah keputusan sesuai dengan kebutuhan di STKIP YPM Bangko
4.2 Saran
Implementasi Algoritma  FP-Growth
dalam  membuat  rule  atau  aturan  untuk
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
pengambilan  keputusan  bagi  seorang pimpinan. Berikut adalah saran yang dapat diperhatikan  untuk  masa  yang  akan datang.
1. Sebaik nya digunakan dua Algoritma agar data yang dihasilkan  dalam  membuat  sebuah keputusan lebih akurat. 2. Agar  mendapatkan  hasil  rule  yang lebih akurat sebaiknya ditambahkan variabel-variabel yang  belum  ada  sehingga  data frequent  Item  Set dan rule yang dihasilkan  oleh  Aplikasi Rapid miner akan lebih akurat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Melani  DB,  Asadulloh. (2015). Data Mining  Untuk  Menggali  Pola Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode  Frequent  Pattern  Growth (Studi  Kasus  :  Institut  Teknologi Adhi Tama Surabaya)
Aggarwal.S, (2013)  Beberapa  algoritma yang  termasuk  dalam  Aturan Asosiasi adalah seperti AIS Algorithm, FP-Growth Algorithm,  DHP  Algorithm,  dan Partition Algorithm. Tampubolon.K, Saragih.H, Reza.B,
(2013). Implementasi Data Mining  Algoritma  Apriori  pada sistem persediaan
alat-alat kesehatan: ISSN 2339-210x Terttiaavini,  Agustri.  S, (2015).  Sistem Informasi  E-Recruitment  dosen pada  perguruan  tinggi  swasta. ISSN Online : 3477:3786 Ikmah, (2016). sistem  pendukung keputusan  seleksi  penerimaan dosen menggunakan metode topsis. ISSN 2302-3805 Jailani,  Defit.S,  Nurcahyo,G.W ,  (2015).
Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada NUPTK  untuk  Menentukan  Pola ertifikasi Guru dengan
menggunakan  metode  klasifikasi
decesion  tree  (Studi  kasus  pada dinas  pendidikan  pemuda  dan olah  raga  kabupaten  rokan  hulu, Vol.1/No.1/2015 : 69-83 . Kurniawati.A,  (2014) .  Data  mining  juga sering disebut sebagai Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD). KDD  terdiri  dari  tiga  proses utama Hardjana, Agus M. (2003).
Komunikasi Intrapersonal & Komunikasi Interpersonal .
Yogyakarta: Penerbit Kanisius. Han  dan  Kamber, (2006).  Knowladge discovery  sebagai  sebuah  proses yang  digambarkan  pada  gambar 2.1,  dan  terdiri  atas  runtunan iterative  dari  langkah-langkah yang ada .
Ardani N.R, Fitrina N, (2016). Sistem Rekomendasi Pemesanan Sparepart Dengan Algoritma Fp- Growth (Studi Kasus Pt. Rosalia Surakarta). ISSN : 2302-3805.
Yusuf W,Y., Pratikto,F,R, Gerry T ., (2006).  Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Aturan Asosiasi Antar Jenis Item . ISSN: 1907- 5022.
Ikhwan.A, Nofriansyah.D, Sriani .,
(2015).  Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma). ISSN : 1978-6603.