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

## Analisa Algoritma Association Rule Pada Calon Mahasiswa Program Magister Di Masa Pandemi Dengan Metode Fp-Growth
M.hafizh 1 , Gushelmi 2 , Triana Novita 3 , Selvi Zola Fenia 4 , Emil Naf’an 5
1 Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang ,  hafizhmuihammad57@gmail.com  l,  Jalan  Raya  Lubuk Begalung, Padang, Indonesia
2 Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang ,  gushelmi@upiyptk.ac.id,  Jalan  Raya  Lubuk  Begalung, Padang, Indonesia
3 Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang,  triananovita93@gmail.com,  Jalan  Raya  Lubuk  Begalung, Padang, Indonesia
4 Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang ,  selvizolafenia.szf@gmail.com,  Jalan  Raya  Lubuk Begalung, Padang, Indonesia
5 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, emilnafan@upiyptk.ac.id, Jalan Raya Lubuk Begalung, Padang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : November 2, 2022 : Desember 2, 2022 : Desember 8, 2022 Pada Masa Sulit Ini (Pandemi) Berdampak Juga Pada Dunia
Pendidikan Tekusus Pada Mereka Yang Ingin Melanjutkan Pendidikan  Tapi  Terhalang  Dan  Hilang  Semangat  Di Karenakan  Kondisi  Pandemi.Sehingga  Hampir  Setiap Kampus  Merasakan  Sedikitnya  Mahasiswa  Baru  Yang Mendaftar.Karena  Hal  Tersebut  Sangat  Di  Butuhkan Analisa  Yang  Mampu  Memberikan  Acuan  Dalam Menyusun  Strategi  Dalam  Meningkatkan  Kembali  Jumlah Orang  Yang  Mendaftar.Slaah  Satu  Cara  Yang  Dapat Dilaukan  Adalal  Dengan  Teknik  Dataminig,    Adapun Teknik  Yang  Digunakan  Dalam  Hal  Ini  Adalah  Algoritma Association  Rule  Metode  Fp-Growth.  Fp-Growth  Adalah Salah  Satu  Alternatif  Algoritma  Yang  Dapat  Digunakan Untuk  Menentukan  Himpunan  Data  Yang  Paling  Sering Muncul  (Frequent  Itemset)  Dalam  Sekumpulan  Data. Algoritma  Fp-Growth  Merupakan  Pengembangan  Dari Algoritma  Apriori.  Sedangkan  Di  Dalam  Algoritma  Fp- Growth  Tidak  Dilakukan  Generate  Candidate  Karena  Fp- Growth  Menggunakan  Konsep  Pembangunan  Tree  Dalam Pencarian  Frequent  Itemset.  Penelitian  Dilakukan  Dengan Menganalisa  Fariabel  Data  Calon  Mahasiswa  Yang Nantinya  Akan Menghasilkan  Rule  Yang  Berguna  Sebagai Acuan Dalam Mengambil Keputusan.
Kata Kunci :

## Datamining
Algoritma Association Rule Fp-Growth Frequent Itemset

## Abstract
During This Difficult Time (Pandemic) It Also Has An Impact On The World Of Special Education For Those Who Want To Continue Their Education But Are Hindered And Lost Enthusiasm Due To The Pandemic Conditions. A Reference In Developing Strategies To Increase The Number Of People Who Register. One Way That Can Be Done Is The Data Mining Technique. The Technique Used  In  This  Case  Is  The  Association  Rule  Algorithm  Fp-Growth  Method.  Fp-Growth  Is  An Alternative Algorithm That Can Be Used To Determine The Most Frequently Occurring Data Set (Frequent  Itemset)  In  A  Data  Set.  The  Fp-Growth  Algorithm  Is  A  Development  Of  The  Apriori Algorithm.  Meanwhile,  The  Fp-Growth  Algorithm  Does  Not  Generate  Candidates  Because  Fp- Growth  Uses  The  Concept  Of  Tree  Construction  In  The  Search  For  Frequent  Itemsets.  The Research Was Conducted By Analyzing The Variable Data Of Prospective Students Which Would Later Produce Rules That Were Useful As A Reference In Making Decisions.

## 1. Pendahuluan
Pada  Awal  2020,  Dunia  Dikejutkan Dengan Mewabahnya Pneumonia Baru Yang Bermula  Dari  Wuhan,  Provinsi  Hubei  Yang Kemudian  Menyebar  Dengan  Cepat  Ke Lebih Dari 190 Negara Dan Teritori. Wabah Ini  Bernama  Coronavirus  Disease  2019 (Covid-19)  Yang  Disebabkan  Oleh  Severe Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2 (Sars-Cov-2). Penyebaran Penyakit Ini Telah Memberikan  Dampak  Luas  Secara  Sosial Dan  Ekonomi  (Susilo  Et  Al.,  2020). Pendidikan  Di  Indonesia  Pun  Menjadi  Salah Satu  Bidang  Yang  Terdampak  Akibat Adanya Pandemi Covid-19 Tersebut. Padahal Apapun Kondisinya Pendidikan Harus Lebih
Berperan Dalam Membangun Seluruh Potensi Manusia Agar Menjadi Subyek Yang Berkembang Secara Optimal Dan Bermanfaat  Bagi  Masyarakat  Dan  Dalam Perspektif Sosial, Pendidikan Akan
Melahirkan  Insan-Insan  Terpelajar  Yang
Mempunyai  Peranan  Penting  Dalam  Proses
Perubahan  Sosial  Di  Dalam  Masyarakat (Suryana, 2020). Dengan Adanya Pembatasan Interaksi, Kementerian Pendidikan
Di Indonesia  Juga  Mengeluarkan  Kebijakan
Yaitu  Dengan  Meliburkan  Sekolah  Dan
Mengganti Proses Kegiatan Belajar Mengajar (Kbm)  Dengan  Menggunakan  Sistem  Dalam
Jaringan (Daring) (Siahaan, 2020).
Penggunaan  Media  Digital  Potensial  Untuk
Memperkaya  Dan  Menawarkan  Kesempatan
Untuk  Belajar  Dan  Melakukan  Literasi Dengan Mudah. Menggunakan Media Digital
Memungkinkan Sasaran Untuk Menggunakan, Aktif, Membangun Kedekatan  Dan  Mendorong  Kemampuan Untuk Belajar (Hanim Et Al., 2022).  Namun Hal Tersebut
Juga Memnyebabkan Berkurangnya  Minat  Lulusan  Sarjana  Untuk Melanjutkan  Pendidikannya  Ke  Jenjang Megister  Di  Karenakan  Kondisi  Yang Terjadi,  Meski  Begitu  Persaingan    Antar Lembaga    Malah    Semakin    Meningkat, Maka  Upaya  Pemasaran  Untuk  Di  Sebuah Lembaga    Pendidikan    Mutlak    Diperlukan.
Jika  Pemasaran  Tidak  Ditentukan  Dengan Baik,    Dalam    Arti    Tidak    Diupayakan Mencari    Sasaran    Yang    Potensial,  Maka Hanya  Akan  Menghabiskan  Banyak  Waktu Dan Biaya Yang Seharusnya Bisa
Diminimalisir    Melalui    Pemilihan    Target Promosi  Yang  Baik (Hartati Et Al., 2021). Maka  Sekiranya  Di  Perlukan  Analisis Untuk Memperkecil Masalah Tersebut.
Analisis  Asosiasi  Dikenal  Juga Sebagai  Salah  Satu  Teknik  Data  Mining Yang
Menjadi  Dasar  Dari  Berbagai  Teknik  Data Mining  Lainnya.  Khususnya  Salah  Satu
Tahapdari  Analisis  Asosiasi  Yang  Disebut Analisis  Pola  Frequensi  Tinggi  (Frequent Pattern  Mining)  Menarik  Perhatian  Banyak Peneliti  Untuk  Menghasilkan  Algoritma Yang  Efisien.  Penting  Tidaknya  Suatu Aturan  Assosiatif  Dapat  Diketahui  Dengan Dua  Parameter,  Support  (Nilai  Penunjang) Yaitu  Persentase  Kombinasi  Item  Tersebut Dalam  Database  Dan  Confidence  (Maulana &  Fajrin,  2018).  Ada  Beberapa  Metode Aturan  Asosiasi  Yang  Sering  Digunakan Yaitu  Algoritma  Fpgrowth. Fp-Growth Adalah Salah Satu Alternative Algoritma Yang Dapat Digunakan Untuk Menentukan Himpunan Data Yang Paling Sering Muncul ( Frequent Itemset ) Dalam  Sebuah  Kumpulan  Data(Auditya Et Al., 2018) Berbeda Dengan Pendahulunya  Yaitu Apriori , Fp-Growth Menggunakan Decision  Tre e,  Yaitu  Salah Satu Teknik Yang Paling Banyak Digunakan Untuk Klasifikasi.  Dikarenakan  Mempunyai
Akurasi Yang  Kompetitif  Dan  Sangat Efisien. Ciri Khas Dari Decision Tree Adalah Model Direfresentasikan  Sebagai  Pohon  (Pohon Keputusan)(Yulianti, 2020).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Penelitian
Penelitian  Merupakan  Suatu  Proses
Pencarian  Secara  Sistematis  Dalam  Waktu Yang  Relatif  Lama  Dengan  Menggunakan Metode  Ilmiah  Berdasarkan  Prosedur  Dan Peraturan Yang Berlaku. Kegiatan Penelitian Memerlukan  Sebuah  Metode  Yang  Berisi Kerangka  Pemikiran.  Kerangka  Pemikiran
Merupakan
Gambaran
Dari Langkah- Langkah  Yang  Akan  Dilaksanakan  Agar
Penelitian  Dapat    Berjalan  Secara  Sistematis
Mengarah Ke Tujuan.Penelitian Harus Didukung Oleh Referensi, Sehingga Penjelasan Dapat Diterima Secara Ilmiah. Kerangka  Pemikiran  Dapat  Berupa
Kerangka
Teori  Dan  Dapat  Pola  Kerangka  Penalaran Logis.  Sedangkan  Kerangka  Teori  Tersebut Merupakan  Uraian  Ringkasan  Tentang  Teori Yang  Digunakan  Dan  Cara  Menggunakan Teori  Itu  Dalam  Menjawab  Pertanyaan Penelian Tersebut (Bania, 2020).

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Pendahuluan
Ruang  Lingkup  Masalah  Yang  Akan Diteliti  Terlebih  Dahulu  Harus  Ditentukan, Agar  Dapat  Diidentifikasikan  Masalah  Yang Terjadi    Dan  Mengetahui  Batasan-Batasan
Masalah Yang Akan Diteliti Agar Didapatkan  Solusi  Yang  Terbaik  Dari Masalah Tersebut. Serta Menentukan
Manfaat  Dan  Tujuan  Yang  Akan  Dicapai Dari  Suatu  Penelitian.  Jadi  Ini  Merupakan Langkah  Awal  Yang  Terpenting  Dalam Penulisan Ini.
2.3 Pengumpulan Data Kemudian  Pengumpulan  Data  Calon
Mahasiswa  Program  Magister  Pada  Salah Satu  Kampus  Swasta  Di  Kota  Padang.  Data Yang    Ada    Kemudian    Di  Analisa        Agar Dapat    Di        Pahami  Secara  Keseluruhan Mengenai    Objek    Penelitian    Serta Pemahaman    Secara    Teoritis    Maupun Praktis  Mengenai      Teknik      Dan      Metode Yang      Akan  Digunakan      Dalam Penyelesaian            Masalah-Masalah    Yang Telah  Dirumuskan.
Pendahuluan Analisa Data Pengumpulan Data Perancangan Metode Implementasi dan Pengujian
2.4 Analisa Data Pada Tahap Ini Akan Dilakukan
Mengolah  Data  Dan  Dianalisis  Data  Yang Telah  Dikumpulkan.  Analisis  Menggunakan Association Rule Yang Dimaksud Dilakukan Melalui  Mekanisme  Perhitungan  Support Dan  Confidence  Dari  Suatu  Hubungan  Item. Sebuah  Rule  Asosiasi  Dikatakan  Interesting Jika  Nilai  Support  Adalah  Lebih  Besar  Dari
Minimum Support Dan Juga Nilai Confidence  Adalah  Lebih  Besar  Dari Minimum Confidence. Dengan Menggunakan  Teknik  Fp-Growth  Yang Menghasilkan Frequent Itemset Tanpa Melakukan  Candidates  Generation(Yunanda Et  Al.,  2020).  Dengan  Tujuan  Untuk Mendapatkan Pengetahuan Yang Baru
(Knowledge)  Berupa  Informasi  Tentang
Kriteria Calon Mahasiswa Program Magister Yang  Nantinya  Bisa  Menjadi  Acuan  Untuk Mengambil Keputusan.
2.5 Perancangan Setelah Menganalisis Data Secara Manual Maka Dilakukan Perancangan Informasi Agar Mempermudah Dalam Menentukan  Frequent  Itemset  Pada  Data
Kenakalan Remaja.
2.6 Implementasi Dan Pengujian Setelah Rancangan Selesai Dibuat, Langkah  Selanjutnya  Adalah  Menerapkan Sistem Yang Telah Dirancang. Jika Penerapan  Sistem  Sudah  Berjalan  Dengan Lancar, Maka Sistem Dapat Diimplementasikan Sesuai Dengan Kebutuhan. Setelah Implementasi Dilakukan,
Maka  Pada  Tahap  Ini  Dilakukan  Pengujian Untuk  Mengetahui  Hasil  Pengelompokkan Data.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pembahasan  Terhadap  Hasil  Penelitian Dan  Pengujian  Yang  Diperoleh  Disajikan Dalam  Bentuk  Uraian  Teoritik,  Baik  Secara
Kualitatif
Maupun
Kuantitatif.Hasil
Percobaan  Sebaiknya  Ditampilkan  Dalam Berupa Grafik Atau Pun Tabel. Untuk Grafik Dapat  Mengikuti  Format  Untuk  Diagram Dan Gambar.
Sumber  Data  Yang  Digunakan  Pada Penelitian Ini Adalah Data Yang Belum
Diolah  Berupa  Data  Calon  Mahasiswa
Magister  Ilmu  Komputer  Pada  Salah  Satu Kampus  Swasta.  Data  Yang  Dicatat  Dan Yang Telah Diambil Memiliki Atribut Status,
Umur,  Asal  Universitas  Dan  Pekerjaan. Data Dapat Dilihat Pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Calon Mahasiswa Magister Ilmu
Komputer N o Status Umur Asal Universita s Pekerjaa n 1 Belum Kawin Muda Luar Sumbar Pendidik 2 Belum Kawin Sedang Luar Sumbar Karyawa n Swasta 3 Belum Kawin Sedang Sumbar Karyawa n Swasta 4 Belum Kawin Sedang Luar Sumbar Pegawai Dinas 5 Belum Kawin Sedang Sumbar 6  Kawin Tua Pns 7  Kawin Sedang Sumbar Karyawa n Swasta 8  Kawin Sedang Luar Sumbar Karyawa n Swasta 9  Kawin Tua Sumbar Karyawa n Swasta 10 Belum Kawin Sedang Sumbar Pendidik 11  Kawin Sedang Alumni Pns 12 Belum Kawin Muda Luar Sumbar 13  Kawin Tua Alumni Pns 14  Kawin Sedang Luar Sumbar Karyawa n Swasta 15 Belum Kawin Sedang Alumni Karyawa n Swasta 16  Kawin Tua Alumni Pns 17 Belum Kawin Muda Luar Sumbar
18  Kawin Tua Alumni Karyawa n Swasta 19  Kawin Tua Sumbar Pns 20 Belum Kawin Sedang Alumni 21 Belum Kawin Muda Luar Sumbar Pendidik 22  Kawin Sedang Luar Sumbar Karyawa n Swasta 23  Kawin Tua Sumbar Pendidik 24  Kawin Sedang Luar Sumbar Pendidik 25 Belum Kawin Muda Alumni 26 Belum Kawin Muda Luar Sumbar Pendidik 27 Belum Kawin Muda Luar Sumbar Pendidik 28 Belum Kawin Sedang Sumbar Pns 29 Belum Kawin Muda Alumni Pendidik 30 Belum Kawin Muda Luar Sumbar 31  Kawin Sedang Luar Sumbar Pendidik 32  Kawin Tua Sumbar Pendidik 33 Belum Kawin Muda Sumbar Karyawa n Swasta 34 Belum Kawin Sedang Alumni Karyawa n Swasta 35 Belum Kawin Muda Sumbar 36  Kawin Sedang Sumbar Karyawa n Swasta 37  Kawin Sedang Luar Sumbar Pns 38  Kawin Tua Luar Sumbar Pns 39 Belum Kawin Muda Alumni Pegawai Dinas 40 Belum Kawin Muda Luar Sumbar Berdasarkan  Tabel  1.  Maka  Kemudian Dilakukan  Pengkodean  Dari  Data  Dan
Kategori  Calon  Mahasiswa  Magister  Ilmu Komputer,
Agar
Memudahkan
Mengidentifikasi  Data.  Kode  Atribut  Data Dapat Dilihat Pada Tabel 2.
Tabel 2. Kode Item No  Item/Variabel 1  Laki-Laki (L) 2  Perempuan (P)
3  Kawin (K)
4  Belum Kawin (Bk)
5  Alumni (A)
6  Sumbar (S)
7  Luar Sumbar (Ls)
8  Pns
9  Pegawai Dinas (Pd)
10  Karyawan Swasta (Ks)
11  Pendidik (Pdd)
12  Muda (Um)
13  Sedang (Us)
14  Tua (Ut)

## Tabel 3. Data Setelah Di Berikan Kode Item
No  Status  Umur Asal Universitas  Pekerjaan 1  Bk Um Ls Pdd 2  Bk Us Ls Ks 3  Bk Us S Ks 4  Bk Us Ls 5  Bk Us S 6  K 7  K Us S Ks 8  K Us Ls Ks 9  K S Ks 10  Bk Us S Pdd 11  K Us A 12  Bk Um Ls 13  K A 14  K Us Ls Ks 15  Bk Us A Ks 16  K A 17  Bk Um Ls 18  K A Ks 19  K S 20  Bk Us A 21  Bk Um Ls Pdd
22  K Us Ls Ks 23  K S Pdd 24  K Us Ls Pdd 25  Bk Um A 26  Bk Um Ls Pdd 27  Bk Um Ls Pdd 28  Bk Us S 29  Bk Um A Pdd 30  Bk Um Ls 31  K Us Ls Pdd 32  K S Pdd 33  Bk Um S Ks 34  Bk Us A Ks 35  Bk Um S 36  K Us S Ks 37  K Us Ls 38  K Ls 39  Bk Um A 40  Bk Um Ls Pada Tabel 3. Dapat Dilihat Ada 40 Data Yang Semulanya Berbentuk Laporan
Kemudian  Dikonversikan  Ke  Dalam  Bentuk
Kode  Masing-Masing  Atribut  Agar  Data Mudah Dilihat Dan Diingat. Selanjutnya Kita Harus  Menghitung  Jumlah  Kemunculan Masing-Masing Item Set, Frekuensi
Kemunculan  Setiap  Item Dapat  Dilihat  Pada Tabel 4 Berikut:
Tabel 4. Jumlah Kemunculan Item Set Itemset Kemunculan Kawin (K) 18 Belum Kawin (Bk) 22 Alumni (A) 10 Sumbar (S) 12 Luar Sumbar (Ls) 17 Pns 8 Pegawai Dinas (Pd) 4 Karyawan Swasta (Ks) 12 Pendidik (Pdd) 10 Muda (Um) 17 Sedang (Us) 18
Tua (Ut) 9 Tabel 4 Menjelaskan Jumlah Kemunculan Dari Masing-Masing Atribut Atau Item Yang Di Hitung Pada Tabel 2. Setelah Frekuensi/Kemunculan Setiap Item Diperoleh, Kemudian  Dibatasi Dengan Support  Count.  Jika  Frekuensi  Item  Tidak Kurang  Dari  Support  Count,  Maka  Item Tersebut  Akan  Dihapus  Dan  Tidak  Dipakai Dalam  Proses  Data  Mining  (Lestari,  2015). Hasil  Pemindaian  Dapat  Dilihat  Pada  Tabel 5.
Tabel 5. Jumlah Kemunculan Item Set Setelah Dipindai Itemset Kemunculan Kawin (K) 18 Belum Kawin (Bk) 22 Alumni (A) 10 Sumbar (S) 12 Luar Sumbar (Ls) 17 Karyawan Swasta (Ks) 12 Pendidik (Pdd) 10 Muda (Um) 17 Sedang (Us) 18
Tabel  5.  Merupakan  Hasil  Pemindaian Yang  Memiliki  Frekuensi  Di  Atas  Support Count  Ξ=10  Adalah  Kawin  (K),  Belum Kawin  (Bk),  Alumni  (A),  Sumbar  (S),  Luar Sumbar  (Ls),  Karyawan  Swasta  (Ks), Pendidik  (Pdd),  Muda  (Um),  Sedang  (Us). Berdasarkan 9 Item Inilah Nantinya
Berpengaruh  Dan  Akan  Dimasukkan  Ke Dalam  Fp-Tree,  Untuk  Data  Yang  Lainnya
Karena Tidak Berpengaruh Signifikan, Maka Akan Dibuang. Berikut Data Kasus Penyimpangan  Perilaku  Setelah  Pemindaian Dapat Dilihat Pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Calon Mahasiswa Magister Ilmu Komputer Setelah Di Pindai
No  Status  Umur Asal Universitas  Pekerjaan 1  Bk Um Ls Pdd 2  Bk Us Ls Ks
3  Bk Us S Ks 4  Bk Us Ls 5  Bk Us S 6  K 7  K Us S Ks 8  K Us Ls Ks 9  K S Ks 10  Bk Us S Pdd 11  K Us A 12  Bk Um Ls 13  K A 14  K Us Ls Ks 15  Bk Us A Ks 16  K A 17  Bk Um Ls 18  K A Ks 19  K S 20  Bk Us A 21  Bk Um Ls Pdd 22  K Us Ls Ks 23  K S Pdd 24  K Us Ls Pdd 25  Bk Um A 26  Bk Um Ls Pdd 27  Bk Um Ls Pdd 28  Bk Us S 29  Bk Um A Pdd 30  Bk Um Ls
31  K Us Ls Pdd 32  K S Pdd 33  Bk Um S Ks 34  Bk Us A Ks 35  Bk Um S 36  K Us S Ks 37  K Us Ls 38  K Ls 39  Bk Um A 40  Bk Um Ls Tabel 6. Adalah Data Setelah Disesuaikan Dengan  Frekuensi  Di  Atas  Support  Count Ξ=10. Langkah Selanjutnya Adalah
Membuat  Fp-Tree. Fp-Tree Adalah  Struktur Data  Yang  Digunakan  Oleh  Algoritma  F p- Growth Dalam  Penentuan Frequent  Itemset . Kelebihan  Dari Fp-Tree Adalah  Hanya Memerlukan  Dua  Kali  Pemindaian  Data Transaksi  Yang  Terbukti  Sangat  Efisien (Setyo  &  Wardhana,  2019).  Dari  Data  Pada Tabel  Diatas,  Fp-Tree  Yang  Dihasilkan  Dari 40  Kasus  Penyimpangan  Perilaku  Dapat Dilihat Pada Gambar 2.
Null BK=22 UM= 13 KS=1 US=9 LS=8 LS=2 S=4 KS=1 K=18 US=9 S=2 KS=2 LS=6 KS=3 S=4 KS=1 PDD=1 A=1 A=3 A=3 KS=2 KS=1 PDD=4 PDD=2 PDD=2 A=3 PDD=1 S=2 KS=1 LS=1
Gambar 2. Hasil Pembentukan Fp-Tree Setelah Pembacaan Tid 40
Gambar  2.  Didapat  Setelah  Melakukan Tid 40 Yang Dijumlahkan, Yaitu Berisi Null- Kawin  (K)=18,  Belum  Kawin  (Bk)=26,
Alumni  (A)=11,  Sumbar  (S)=12,  Luar Sumbar (Ls)=19, Karyawan Swasta (Ks)=12, Pendidik  (Pdd)=10,  Muda  (Um)=17,  Sedang
(Us)=18.  Selanjutnya  Menghitung  Support Dan Confidence Dari Hasil Pembentukan Fp- Tree. Semakin Kecil Nilai Minimum Support
Maka Semakin Banyak Rule Yang
Dihasilkan  Dan  Sebaliknya  Semakin  Besar Nilai  Minimum  Support  Maka  Semakin Sedikit  Rule  Yang  Dihasilkan  ( Latifah,
2018).  Begitu  Juga  Pada  Confidence.  Pada Penelitian  Ini  Minimum  Support  Yang  Di Pakai Adalah 10% Dan Minimum Confidence Adalah 40%. ..................................................................................................(1)
………………………………………………………………………… ....(2)
Tabel 7. Tabel Support Dan Confident 2 Item Rule Support Confidence If Bk Then Um 13/40 =33% 13/22 =59% If Bk Then Us 9/40 =23% 9/22 =41% If K  Then Ls 1/40 =3% 1/18 =6% If K Then A 3/40 =8% 3/18 =17% If K Then Us 9/40 =23% 9/18 =50% If K Then S 4/40 =10% 4/18 =22%
Tabel 10. Tabel Support Dan Confident 3 Item Rule Support Confidence If Bk And Um Then Ls 8/40 =20% 8/13 =62% If Bk And Um Then A 3/40 =8% 3/13 =23% If Bk And Um Then S 2/40 =5% 2/13 =15% If Bk And  Us Then A 3/40 =8% 3/9 =33% If Bk And Us Then S 4/40 =10% 4/9 =44% If Bk And Us Then Ls 2/40 =5% 2/9 =22% If K And A Then 1/40 =3% 1/3 =33%
Ks If K And Us Then A 1/40 =3% 1/9 =11% If K And Us Then Ls 6/40 =15% 6/9 =67% If K And Us Then S 2/40 =5% 2/9 =22% If K And S Then Ks 1/40 =3% 1/4 =25% If K And S Then Pdd 2/40 =5% 2/4 =50% Tabel 11. Tabel Support Dan Confident 4 Item Rule Support Confidenc e If Bk And Um Adn Ls Then Pdd 4/40 =10% 4/8 =50% If Bk And Um And S Then Ks 1/40 =3% 1/2 =50% If Bk And Um And A Then Pdd 1/40 =3% 1/3 =33% If Bk And Us And Ls Then Ks 1/40 =3% 1/2 =50% If Bk And Us And S Then Ks 1/40 =3% 1/4 =25% If Bk And Us And S Then Pdd 1/40 =3% 1/4 =25% If Bk And Us And A Then Ks 2/40 =5% 2/3 =67% If K And Us And  Ls Then Pdd 2/40 =5% 2/6 =33% If K And Us And Ls Then Ks 3/40 =8% 3/6 =50% If K And Us And S Then Ks 2/40 =5% 2/2 =100% Tabel 12. Hasil Rule Rule Support Confidence If Bk Then Um 33% 59% If Bk Then Us 23% 41% If K Then Us 23% 50% If Bk And Um Then Ls 20% 62% If Bk And Us Then S 10% 44% If K And Us Then Ls 15% 67% If Bk And Um Adn Ls Then Pdd 10% 50% Pada  Table  12. Melihatkan  Ada  7  Rule  Dari Keseluruhan Kasus Yang Memenuhi
Minimal  Support  Dan  Confidence.  Hasil Rule  Terbaik  Adalah  Yang  Memiliki Confidence  Terbesar  Yaitu    Kasus  Yang Bertanda  Biru.  Setelah  Didapatkan  Rule Yang  Mempunyai  Confidence  ≥  40%
Kemudian Di Tentukan Rule Yang Memenuhi Kebutuhan, Maka  Dapat Disimpulkan Rule Yang Terbaik  Adalah Jika  Kawin  Dan  Usia
Sedang Maka Luar Sumbar .

## 4. Simpulan
Berdasarkan  Analisa  Dan  Hasil  Maka Dapat  Disimpulkan  Hal-Hal  Yang  Terkait Dengan  Penelitian  Ini.  Setelah  Dilakukan Pengujian  Kemudian  Didapatkan  Beberapa
Hubungan Antara Item
Menggunakan Algoritma  Association  Rule  Dengan  Metode Fp-Growth,  Sementara  Untuk  Item  Tempat Kejadian  Perkara  Tidak  Memiliki  Frekuensi Di  Atas  Support  Count  Ξ=10      .  Adapun Kesimpulan  Yang  Didapatkan  Yaitu  Data Calon Mahasiswa Yang Mendaftar Lumayan Banyak  Dan  Perlu  Di  Mendapat  Perhatian Lebih.  Rencana  Dan  Target  Promosi  Untuk
Priode Selanjutnya
Bisa Berpedoman Dengan  Rule  Yang  Dihasilkan  Sehingga Lebih  Tepat  Sasaran.  Dari  Pengujian  Data Calon  Mahasiswa  Yang  Sudah  Kawin  Dan Dalam Usia  Sedang Atau Menengah Berasal Dari  Luar  Sumatera  Barat  Lebih  Cendrung Jadi  Calon  Pendaftar  Selama  Pandemi Sehingga  Kriteria  Lainnya  Perlu  Jadi Perhatian Dan Bisa Di Cari Tau Penyebab Di Penelitian Selanjutnya.

## 5. Referensi
Auditya,  L.,  Kartiko,  C.,  &  Wiguna,  C.
(2018). Metode Data Mining Association  Rule  Dengan  Algoritma Fp-Growth Untuk Mengetahui
Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa (Studi  Kasus  Stkip  Pgri  Sumatera
Barat). Jurnal Edik Informatika .
Bania,  R.  F.  (2020).  Analisis  Tingkat
Kejahatan Anak Dibawah Umur Menggunakan Metode Fp-Growth (Studi  Kasus  Di  Polresta  Padang). Syntax : Journal Of Software Engineering,  Computer  Science  And Information Technology . Https://Doi.Org/10.46576/Syntax.V1i1. 646
Hanim,  L.,  Soponyono,  E.,  &  Maryanto,  M.
(2022).  Pengembangan  Umkm  Digital Di  Masa  Pandemi  Covid-19. Prosiding Seminar  Nasional  Penelitian  Dan Pengabdian Kepada Masyarakat . Https://Doi.Org/10.24967/Psn.V2i1.145 2
Hartati,  T.,  Nurdiawan,  O.,  &  Wiyandi,  E.
(2021). Analisis Dan Penerapan
Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi Promosi  Kampus  Akademi  Maritim Suaka  Bahari. Jurnal  Sains  Teknologi Transportasi Maritim . Https://Doi.Org/10.51578/J.Sitektransm ar.V3i1.30
Lestari,  Y.  D.  (2015).  Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp- Tree  Dan  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi Penjualan Obat. Snastikom . Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018).
Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan Algoritma Fp-Growth Pada
Data
Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor.
Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer .
Https://Doi.Org/10.20527/Klik.V5i1.10 0 Setyo,  W.  N.,  &  Wardhana,  S.  (2019). Implementasi Data Mining Pada Penjualan  Produk  Di  Cv  Cahaya  Setya Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth.
Petir . Https://Doi.Org/10.33322/Petir.V12i1.4
16 Siahaan,  M.  (2020).  Dampak  Pandemi Covid-19  Terhadap  Dunia  Pendidikan. Jurnal Kajian Ilmiah .
Https://Doi.Org/10.31599/Jki.V1i1.265 Suryana,  S.  (2020).  Permasalahan  Mutu
Pendidikan Dalam Perspektif Pembangunan  Pendidikan. Edukasi .
Https://Doi.Org/10.15294/Edukasi.V14i
1.971 Susilo,  A.,  Rumende,  C.  M.,  Pitoyo,  C.  W.,
Santoso, W. D., Yulianti, M.,
Herikurniawan, H., Sinto, R., Singh, G., Nainggolan, L., Nelwan, E. J., Chen, L. K., Widhani, A., Wijaya, E.,
Wicaksana,  B.,  Maksum,  M.,  Annisa, F.,  Jasirwan,  C.  O.  M.,  &  Yunihastuti,
E.  (2020).  Coronavirus  Disease  2019: Tinjauan  Literatur  Terkini. Jurnal Penyakit Dalam Indonesia . Https://Doi.Org/10.7454/Jpdi.V7i1.415 Yulianti,  H.  (2020).  Analisis  Komparasi
Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining
Untuk Prediksi Penjurusan Siswa Sekolah Menengah Atas (Sma) Pramita Karawaci Tangerang. Lensa . Https://Doi.Org/10.33050/Lns.V2i48.12 77
Yunanda, A. P., Rahmawati, H., Fadhli, I., & Purnomo, E. (2020). Algoritma
Association  Rule  Dengan  Metode  Fp-
Growth  Untuk  Menganalisa  Tingkat Penyalahgunaan  Narkoba  (Studi  Kasus Polres Padang Pariaman). Jurnal Ilmiah Metadata . Https://Doi.Org/10.47652/Metadata.V2i 3.32