## IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA
Irham Kurnawan, Fitri Marisa 2 , Dwi Purnomo 3 wandk89@gmail.com, fitrimarisa@widyagama.ac.id, purnomo@widyagama.ac.id Jurusan Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang

## Abstract
Informatics  Engineering  Program  University  of  Widyagama  Malang  has  many  volume  of student  databases.  When  properly  excavated,  so  can  known  patterns  or  knowledge  for  a decision-making.  Data  that  can  be  explored  is  the  understanding  of  information  about graduation  students.  This  research  to  predict  the passing  rate  of  students  with  more  efficient time,  which  can  be  known  before  the  student  graduated  so  that  can  be  evaluated  in  their studies,  especially  in  Informatics  Engineering  University  of  Widyagama.  In  this  case  using association  methods  and  Apriori  algorithm.  This  method  calculates  the  support  value  that  is the  supporting  value  of  an  item  with  big  golden  rule  60%  of  the  data  of  course  grade.  The results of this study to help universities improving the quality of education and help in knowing the  information  about  the  graduation  rate  of  students  based  on  the  value  of  the  subjects  and achievement  index  obtained  by  students  in  Informatics  Engineering  course  University  of Widyagama Malang.
Keywords : Data Mining, Apriori, Tingkat Kelulusan

## I.   PENDAHULUAN
Berdasarkan  hasil  observasi  pada  Prodi  Teknik Informatika Universitas Widyagama Malang, permasalahan  yang  terjadi  yaitu  tidak  sedikit mahasiswa  yang  mengalami  kendala  dalam  masa perkuliahan. Peran dosen dalam mengarahkan mahasiswa  yang  memiliki  beberapa  kendala  dalam perkuliahan menjadi sangat penting dilakukan. Namun dengan  kuantitas  mahasiswa  yang  sangat  banyak  dan berbagai  permasalahan  yang  berbeda  menyebabkan fungsi  konsultatif  tersebut  kurang  efektif  untuk dilakukan.
Dengan  menggunakan  algoritma  apriori  ini bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  matakuliah  yang paling  dominan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa.  Peneliti  berharap  dapat  membantu  dalam mengetahui  informasi  tentang  nilai  mata  kuliah  dan indeks  prestasi  kumulatif  (IPK)  yang  dapat  dijadikan rekomendasi  dalam  menentukan  tingkat  kelulusan mahasiswa  pada  program  studi  Teknik  Informatika Universitas  Widyagama  Malang.  Selain  itu,  sebagai usaha  untuk  membantu  perguruan  tinggi  dalam meningkatkan  kuantitas  mahasiswa  pada  tahun berikutnya.

## II.   TINJAUAN PUSTAKA

## A. Tingkat Kelulusan
Tingkat  kelulusan  mahasiswa  dapat  dilihat  dari Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  mencerminkan seluruh  nilai  yang  diperoleh  mahasiswa  setiap semester  yang  sedang  berjalan.  IPK  diperoleh  dengan menjumlahkan nilai dari semua mata kuliah yang telah diambil  dan  membaginya  dengan  total  SKS  (Satuan Kredit Semester) [1].
B. Data Mining Data  mining adalah  suatu  teknik  menggali informasi  berharga  yang  terpendam  atau  tersembunyi pada  suatu  koleksi  data  ( database )  yang  sangat  besar
sehingga  ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang sebelumnya tidak diketahui [2].
Sedangkan  definisi  yang  lain  menerangkan  bahwa, data  mining adalah  suatu  pencarian  dan  analisa  dari jumlah  data  yang  sangat  besar  dan  bertujuan  untuk mencari arti dari pola dan aturan [3].
C.  Asssociation Rule
Association  Rule  Mining merupakan  teknik  data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi  item  atau  untuk  menemukan  hubungan  hal tertentu  dalam  suatu  transaksi  data  dengan  hal  lain  di dalam  transaksi,  yang  digunakan  untuk  memprediksi pola [4].
Sedangkan definisi lain menyatakan, Association Rule Mining terdiri  dari  itemset  yang  sering  muncul. Association Rule  Mining dapat  dianalisa  lebih  lanjut untuk mengungkap aturan korelasi untuk menyampaikan korelasi statistik antara itemsets A dan B [5]. D.  Algoritma Apriori
Algoritma  apriori adalah  algoritma  dasar  yang diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikant  pada  tahun  1994 untuk  penentuan frequent  itemsets untuk  aturan asosiasi Boolean . Algoritma ini mengontrol berkembangnya  kandidat itemset dari  hasil frequent itemsets dengan support-based pruning untuk menghilangkan itemset yang  tidak  menarik  dengan menetapkan minsup [6].
Algoritma  apriori  juga  dapat  didefinisikan  sebagai suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan  apriori yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan syarat minimum untuk confidence [7].

## III.  ANALISIS DAN PERANCANGAN A.  Analisis Sistem
Masalah utama  yang terjadi pada Program Studi Teknik Informatika UniversitasWidyagama yaitu tidak adanya sarana
yang digunakan dalam
mengetahui/memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  nilai  matakuliah  yang  paling  dominan untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa hingga  dapat  mengurangi  jumlah  kandidat  yang  harus dihitung support- nya  sehingga  sistem  ini  dapat diterapkan dan hasil penelitian ini juga akan dirasakan manfaatnya  pada  program  studi  Teknik  Informatika Universitas Widyagama.
Dengan  demikian,  indeks  prestasi  kumulatif  (IPK) yang  mencerminkan  seluruh  nilai  yang  diperoleh mahasiswa  setiap  semester  yang  menjadi  tolak  ukur besarnya  tingkat  prestasi  yang  telah  dicapai  oleh mahasiswa dapat terus ditingkatkan.

## B.  Perancangan Sistem
Dalam  mengatasi  permasalahan  pada  Prodi Teknik  Informatika  Universitas  Widyagama  yaitu dengan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan aturan  asosisasi  algoritma  Apriori.  Algoritma  apriori bertujuan  untuk  menemukan  semua  aturan  apriori yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan syarat minimum untuk confidence . Dalam perhitungan algoritma apriori dilakukan perhitungan nilai tiap item data  berdasarkan  jenis  dan  nilai  dari  tiap  mata  kuliah. Nilai  tiap  item  digunakan  dalam  menentukan  nilai support item,  dimana  jika  nilai support >=  minimum item maka proses perhitungan dapat dilanjutkan untuk menghitung nilai itemset. Nilai itemset yang diperoleh dilakukan penggabungan item sehingga diperoleh data itemset 1, itemset 2,  hingga  data itemset n+1.  Kemudian menentukan  nilai confidence, jika  nilai confidence yang  diperoleh  >= confidence .  Sehingga  dari  hasil perhitungan  dengan  menggunkaan  algoritma  apriori tersebut,  dapat  diperoleh  prediksi  tingkat  keluluan mahasiswa.

## C.  Flowchart Algoritma
Berikut  ini  adalah  tahapan  alur  ( flowchart ) perhitungan Algoritma Apriori :
Gambar  1:
Flowchart alur perhitungan Apriori
1. Scan data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengelompokkan  data mata  kuliah.  Untuk  matakuliah  di  bedakan  menjadi  2 bagian,  yaitu  matakuliah  jenis  dan  jenis2.  Matakuliah jenis  merupakan  jenis  matakuliah  sesuai  dengan  SK Dikti  pada  program  studi  teknik  informatika  yang dibedakan menjadi :
a) Mata Kuliah Pengembangan Kepribadian (MPK).
b) Mata kuliah Keilmuan dan Keterampilan (MKK).
c) Mata kuliah Keahlian Berkarya (MKB).
d) Mata kuliah Perilaku Berkarya (MPB)
e) Mata kuliah Berkehidupan Bermasyarakat (MBB).
Mata  kuliah  jenis2  merupakan  kelompok  mata kuliah  yang  lebih  spesifik  untuk  jurusan  Informatika, kelompok  matakuliah  jenis2,  yaitu :  Algoritma, Dasar IT, Database ,  Desktop, Mobile ,  Pendukung,  Sistem Informasi, dan Web.

## 2. Nilai Item
Nilai support sebuah  item  dapat  kita  peroleh  dari rumus berikut : 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) =
( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ) 𝑥 100% ..................... ... (1)
Dari tabel 1, 2 dan 3 berikut, diperoleh pengelompokkan itemset menjadi 3 (tiga), yaitu : Tabel 1 : Tabel Nilai per item (1- itemset)
Nilai Item Jumlah
A 23 B+ 18 B 6 C+ 1 C
2
Tabel 2 : Tabel Matakuliah Jenis per item (1- itemset) Item Jumlah MPK 8 MKK 10 MKB 27
MPB 3 MBB 2 Tabel 3 : Tabel Matakuliah Jenis 2 per item (1- itemset) Item Jumlah Database 1 Dasar IT 4 Pendukung 5 Sistem Informasi 5 Web 4 Desktop 6 Algoritma 9 Mobile 1

## 3. Support Minimum
Dalam  menghitung  support  minimum,  yang  di gunakan  dalam  dalam  pemilihan  minimum  frekuensi adalah minimal 60% dari jumlah total maksimal suatu item.    Nilai support dari  2  item  berbeda  dapat  kita peroleh dari rumus berikut :

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) =
∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi ….............. (2)

## 4. Penggabungan itemset
Penggabungan  itemset dilakukan dari tabel itemset matakuliah  jenis,  matakuliah  jenis  2  dan  tabel itemset nilai, dan mengeluarkan data yang tidak kita butuhkan. Tahap  ini  memilih itemset pertama  atau frequent itemset . Untuk memilih frequent itemset membutuhkan minimum  frekuensi  kemunculan  suatu  item  hingga diperoleh data berikut:
Tabel 4 : Tabel per item (4- itemset) Item Jumlah A, MKB, Algoritma 3 B+ , MKB, Algoritma 2
Dari tabel di atas, dapat kita ketahui bahwa keempat item  tersebut  lebih  sering  muncul  persamaan dibandingkan  item-item  yang  lainnya.  Terdapat  item Nilai yang berbeda dari kombinasi 2 item tersebut, dan tidak  kemungkinkan  untuk  melanjutkan  ke  itemset selanjutnya.
5. Nilai Confidence Setelah  memilih  item-item  untuk  peluang support, selanjutnya  kita  gunakan  untuk  mencari  peluang confidence . Rumus  untuk  mencari confidence adalah  sebagai berikut :

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ….......... (3)

## 6. Minimum frekuensi
Minimum confidence yang  digunakan  dalam pemilihan  minimum  frekuensi  adalah  minimal  60% dari  nilai confidence item.  Jika  nilai confidence > minimum confidence maka  akan  diperoleh  frekuensi terkuat.

## 7. Final Assosiation Rule
Setelah  diperoleh  frekuensi  minimum confidence , Berikut  ini  tabel  hasil  perangkingan  nilai  berdasarkan jenis matakuliah dan nilai.
Tabel 5. : Frekuensi Tertinggi ITEM C Rank Algoritma dan MKB 77,78 1
ITEM  =  penggabungan  nilai  matakuliah  dan  jenis matakuliah C        =  nilai confidence yang diperoleh Rank    =  urutan  rangking  nilai confidence yang diperoleh
Final association rule menjelaskan tentang support dan  confidence  dari  masing-masing  kombinasi  2 itemsets  dan  3  itemset.  Aturan final  association  rule
dapat  terbentuk  apabila  terbentuknya  kombinasi  3 itemset.
Item  =  penggabungan  nilai  matakuliah  dan  jenis matakuliah Support = nilai support dari itemset2 dan itemset3 Confidence = nilai confidence itemset2 dan itemset3
Tabel 6 : Final Association Rule ITEM Support Confidence Support x Confidence MKB , A 110% 40,74% 44.8% MKB, B+ 90% 33,33% 29,9% Algoritma, A 50% 55,55% 27,7% Algoritma, B+ 20% 22,22% 4,4% Algoritma, MKB 70% 77,78% 54,4 % E. Flowchart Sistem Flowchart (diagram alir) digunakan untuk mempermudah  dalam  memahami  sistem  kerja  pada proses.  Beriikut  ini  adalah flowchart sistem  prediksi kelulusan mahasiswa :
Gambar 2: Flowchart Sistem Flowchart tersebut  dimulai  dengan  input  data  yang dilakukan oleh user ketika melakukan login ke sistem. Kemudian  data  yang  di  input  tersebut  akan  di  proses oleh  admin  dalam  melakukan  perhitungan  prediksi tingkat kelulusan mahasiswa.

## E.  Data Flow Diagram (DFD)
Berikut  merupakan  DFD  yang  menggambarkan bagaimana sistem yang menggunakan metode asosiasi algoritma Apriori ini berjalan.

## Gambar 3: DFD Level 0 sistem

## H.  Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD  adalah  gambar  atau  diagram  yang menunjukan informasi dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem bisnis. Entitas biasanya menggambarkan
jenis  informasi  yang  sama.  Berikut  ini  adalah  ERD yang direkomendasikan pada Sistem Prediksi Kelulusan:

## Gambar 4: ERD sistem

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini pembahasan  hasil  implementasi Sistem data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa.

## A. Utama
Gambar 5 : Form Utama
Menu  utama  diatas  berisi  nama  mahasiswa yangmelakukan login, nim, angkatan, daftar matauliah, sks,  dan  nilai  yang  telah  ditempuh,  tahun  lulus  serta nilai IPK mahasiswa tersebut.

## B. Form Tambah Nilai
Gambar 6 : Form Tambah Nilai Menu tambah nilai digunakan untuk menambahkan nilai  tiap  matakuliah  yang  telah  ditempuh  mahasiswa.
Data  nilai  yang  dapat  diinput  yaitu  nim  mahasiswa, nama  mahasiswa,  nama  matakuliah,  serta  nilai  yang diperoleh mahasiswa. Nilai yang telah diinput tersebut digunakan  dalam  melakukan  perhitungan  prediksi kelulusan  mahasiswa.  Hanya  admin  yang  dapat mengakses menu ini.

## C. Form Daftar Mahasiswa
Pada  menu  daftar  mahasiswa  merupakan  menu yang  berisi  rekap  nilai  IPK  yang  diperoleh  tiap mahasiswa selama masa studi dan total sks yang telah ditempuh.  Menu  ini  terdapat  tombol  proses  yang digunakan  untuk  mengetahui  prediksi  keluluan mahasiswa.  Pada  kolom  NB  berisi  daftar  matakuliah yang  harus  ditingkatkan  oleh  mahasiswa  agar  dapat meningkatkan nilai IPK pada semester berikutnya dan dapat studinya tepat waktu.
Gambar 7 : Form Daftar Mahasiswa

## D. Form Tambah Matakuliah
Gambar 8 : Form Tambah Matakuliah Menu  tambah  matakuliah  digunakan  admin  untuk menambahkan  kode  matakuliah,  nama  matakuliah, semester, sks, dan jenis matakuliah.

## E. Form Apriori
Pada  menu  apriori  dilakukan  proses  perhitungan C1  yaitu  penggabungan  jumlah  item  dari  jenis matakuliah  dan  perolehan  nilai  dari  matakuliah tersebut.  L1  merupakan  nilai support dari  itemset  1 yang diperoleh dari hasil perhitungan C1.
Gambar 9 : Form Apriori
Gambar 10 : Form Lanjutan Apriori
Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai confidence .  Sehingga  diperoleh presentase nilai  dari confidence tiap  matakuliah.  Menu  ini  hanya  dapat diakses oleh admin.

## F. Form Hasil Prediksi Kelulusan
Gambar 11 : Form Hasil Prediksi Kelulusan

## V.  KESIMPULAN

## A.  Simpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  di Program Studi Tentik Informatika Universitas Widyagama Malang maka dapat disimpulkan bahwa:
1) Sitem ini dibuat untuk membantu mengetahui nilai matakuliah  dan  indeks  prestasi  kumulatif  (IPK) yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa Teknik Informatika Uniersitas Widyagama. 2) Hasil  perhitungan  dengan  algoritma  apriori menunjukkan  bahwa  nilai itemset ke-3  dari  data matakuliah mahasiswa merupakan nilai matakuliah dominan  yang  digunakan  dalam  meningkatkan indeks prestasi kumulatif pada semester berikutnya. Perolehan  nilai  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksi  tahun  lulus  mahasiswa.  Tabel  hasil prediksi kelulusan adalah sebagai berikut :
Tabel 7 : Hasil Prediksi Kelulusan NO NAMA IPK TAHUN LULUS 1 Irham Kurniawan 3,55 2017 2 Vibyola Putri W 3,72 2018 3 Faruq Naufal Abdullah 3,15 2019 4 Muhammad Fahmi Imanda 3,20 2020

## B.  Saran
1) Penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  / referensi  untuk  menentukan  seberapa  cepat mahasiswa menyelesaikan studinya dan mengetahui  matakuliah  mana  yang  menjadi keunggulan dari mahasiswa tersebut.
2) Aplikasi  ini  hanya  berjalan  ketika  mahasiswa tersebut ada di atas semester 5, karena matakuliah jenis 2 mulai semester 3.
V . REFERENSI
[1] Hartanto, D., & Hansun, S. (2014). IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DENGAN ALGORITMA  C4.5  UNTUK  MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA. Jurnal  ULTIMATICS  ,  1,  15-20.  Dapat  diakses di : [ http://www.ejournals.umn.ac.id/index.php/TI/art icle/view/327.html ].
[2] Wirdasari,  D.  &  A.Calam,.Penerapan  Data Mining Untuk Mengolah Data Penempatan Buku
Di  Perpustakaan  Smk  Ti  Pab  7  Lubuk  Pakam Dengan  Metode  Association  Rule.  Jurnal SAINTIKOM, 10 (2), 150,  2011. Dapat diakses di :
[ http://www.academia.edu/7489155/Penerapan_
Data_Mining_Untuk_Mengolah_Data_Penempat an_Buku_Di_Perpustakaan_Smk_Ti_Pab_7_Lub uk_Pakam_Dengan_Metode_Association_Rule ].
[3] Linoff  ,  G.  S.,  &  Berry,  M.  J. Data  Mining Techniques  for  Marketing,  Sales,  Customer Relationship  Management. 2011.  United  States of America: Wiley Publishing, Inc. Dapat diakses di:
[ https://www.amazon.com/Data-Mining- Techniques-Relationship- Management/dp/0470650931 ].
[4] David,  Olson,  &  Yong,  Shi. Introduction  to Business  Data  Mining. 2011.  International Edision: Mc Graw Hill.
[5] Han,  J.,  &  Kamber,  M. Data  Mining:  Concept and Techniques. 2011. Waltham: Elsevier Inc.
[6] Sensuse,  G.G.,  Penerapan  Metode  Data  Mining Market Basket Analysis Terhadap Data
Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern  Growth
(Fp-Growth)  :  Studi  Kasus  Percetakan  Pt.
Gramedia. Jurnal TELEMATIKA MKOM , 4 (1),
118-132, 2012. Dapat diakses di :
[ https://journal.budiluhur.ac.id/index.php?journal =teleinformatika&page=index ].
[7] Syaifullah,  M.  A. Implementasi  Data  Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Penjualan.
STMIK  AMIKOM  YOGYAKARTA.  2010.
Yogyakarta: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika  dan  Komputer  Amikom.  Dapat diakses di : [ http://elearning.amikom.ac.id/index.php/karya/7
52/mardalina,%20se/Implementasi%20data%20 mining%20algoritma%20apriori%20pada%20%2 0sistem%20penjualan ].