e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima.v5i2.468 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus: Program Studi Manajemen Informatika dan

## Komputerisasi Akuntansi Universitas Imelda Medan)
Muhammad Iqbal Panjaitan 1 , Denni M. Rajagukguk 2 , Mamed Rofendi Manalu 3 , Siddik Karo-karo 4 , Monang Juanda Tua Sihombing 5
Univesitas Imelda Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Forecasting is an estimate or prediction regarding the occurrence of an event  or  events  in  the  future  or  is  a  study  of  historical  data  to  find systematic relationships, trends and patterns. This research discusses how to predict or forecast student graduation rates. By utilizing student master  data  and  student  graduation  data,  it  is  hoped  that  we  can produce information about graduation rates using student master data through  Forecasting  techniques.  The  graduation  rate  category  is measured by length of study and GPA. The algorithm used is an a priori algorithm,  the  information  displayed  is  in  the  form  of  support  and confidence values for each graduation level category.
Received Feb 16, 2020
Revised March 19, 2020 Accepted Apr 01, 2020

## Keywords:
Forecasting, Algorithms,
Apriori
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Muhammad Iqbal Panjaitan Universitas Imelda Medan, Medan, Indonesia Email Address: iqbalpj87@gmail.com

## PENDAHULUAN
Peramalan  atau  forecasting  adalah  suatu  proses  untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan dimasa datang yang meliputi  kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu  dan lokasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  ataupun  jasa.  Forecasting  yang  akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen. Langkah- langkah peramalan adalah pengumpulan data masa lalu. Data masa lalu untuk peramalan logistik secara normal adalah 1 tahun atau lebih, data masa lalu yang dikumpulkan adalah data aktual yang dapat  berupa  data  demand,  data  penjualan  dan  sebagainya.  Analisa  data  dapat  dilakukan  dengan membuat plot dari data masa lalu, kemudian dilihat pola dari plot data tersebut.
Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk  menggali  potensi-potensi  informasi  yang  ada.  Para  pengambil  keputusan  berusaha  untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki untuk menggali informasi yang berguna membantu mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah penggalian  informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  yang disebut  dengan  data  mining.  Penggunaan  teknik  data  mining  diharapkan  dapat  memberikan
pengetahuan-pengetahuan yang sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data sehingga menjadi informasi  yang  berharga.  Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining, Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan  teknik  association  [1].  Berdasarkan  tingkat  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi Manajemen  Informatika  dan  Komputerisasi  Akuntansi  Universitas  Imelda  Medan  sebelumnya banyak  mahasiswa/i  yang  tidak  lulus.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  banyak  mahasiswa program diploma (D3) yang menempuh lama studi lebih dari 6 semester dari yang dijadwalkan 6 semester pengecualian untuk mahasiswa pindahan atau transfer. Berdasarkan latar belakang tersebut maka    penulis  berkeinginan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa/i  Program  Studi Manajemen Informatika dan Komputerisasi Akuntansi Universitas Imelda Medan, dan merancang suatu  sistem  aplikasi  forecasting  yang  memiliki  kemampuan  meramalkan  tingkat  kelulusan mahasiswa secara efesien dan juga tepat, diperlukan suatu sistem pengolahan data melalui aplikasi forecasting dengan algoritma apriori yang bekerja dengan cara mencari dan menemukan pola–pola yang berasosiasi diantara mahasiswa.

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  berbagai  cara  dan  metode  untuk  pengumpulan data yaitu sebagai berikut :

## Pengumpulan data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah  studi  kepustakaan,  yaitu  dengan  Penulis mempelajari beberapa buku tentang sistem aplikasi forecasting  dan juga tentang algoritma apriori agar mendapatkan data yang teoritis, yang berhubungan dengan masalah yang akan dibahas sebagai bahan  acuan  untuk  memecahkan  permasalahan.  Melakukan  pengamatan  langsung  ke  bagian Program  Studi  Manajemen  Informatika  dan  Komputerisasi  Akuntansi  Universitas  Imelda  Medan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan..

## Analisis dan desain (Analysis and Design)
Pada tahap ini penulis menggunakan data-data yang telah didapat dan kemudian melakukan analisa terhadap hasil studi pustaka yang telah diperoleh.

## Perancangan Perangkat Lunak
Pada tahap ini digunakan seluruh hasil analisa dari studi pustaka untuk merancang perangkat lunak  yang  akan  dihasilkan.  Dalam  tahap  ini,  dilakukan  perancagan  terhadap  bentuk  antarmuka bagaimana  sistem  yang  akan  dirancang,  dan  juga  proses  bagaimana  sistem  bekerja  untuk memudahkan proses implementasi berikutnya.

## Implementasi dan Pengujian Sistem
Pada tahap ini dilakukan pemasukan data serta pengolah data untuk  meninjau dan menguji apakah hasil dari sistem yang dirancang sudah sesuai dengan yang diharapkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Kelulusan Mahasiswa
Analisa  Kelulusan  mahasiswa  adalah  suatu  proses  yang  sistematik  dari  pengembangan kelulusan .Analisa kebutuhan merupakan cara yang efektif untuk mengidentifikasi masalah-masalah yang  muncul  dalam  sebuah  penelitian.  Dalam  analisa  kebutuhan  perlu  dilakukan  perencanaan, pengumpulan  data  dan  analisa  data.  Dalam  penulisan  skripsi  ini  akan  dicari  nilai  support  dan confidence dari hubungan tingkat kelulusan dengan data induk mahasiswa. Tidak semua data induk siswa  akan  dicari  hubungannya  dengan  data  kelulusan,  hanya  beberapa  atribut  yang  kira-kira berguna  dan  sebarannya  tidak  terlalu  acak.  Karena  data  yang  terlalu  acak  akan  membuat  proses forecasting memakan waktu lama dan tingkat hubungannya pun rendah. Data induk mahasiswa yang
akan dicari hubungannya meliputi proses masuk, asal sekolah, kota asal sekolah, dan program studi. Adapun yang akan diproses forecasting meliputi :
1. Hubungan tingkat kelulusan dengan proses masuk
Hasil  dari  proses  forecasting  ini  dapat  membantu  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat kelulusan mahasiswa
2. Hubungan tingkat kelulusan dengan asal sekolah dan proses masuk Dari  atribut  proses  masuk  dan  asal  sekolah  dicari  hubungan  tingkat  kelulusan  dengan  asal sekolah  yang  melalui  proses  masuk  mahasiswa  dengan  harapan  dapat  mengetahui  tingkat keberhasilan mahasiswa dengan sekolah tertentu.
3. Hubungan tingkat kelulusan dengan kota asal sekolah Hubungan  tingkat  kelulusan  dengan  asal  kota  bermanfaat  untuk  mengetahui  daerah-daerah mana yang mempunyai tingkat keberhasilan tinggi ataupun rendah. Diasumsikan bahwa kota asal sekolah merupakan kota tempat asal mahasiswa.
4. Hubungan tingkat kelulusan dengan program studi Dari atribut program studi dapat diketahui hubungan tingkat kelulusun dan program studi untuk megetahui tingkat kelulusan prodi

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini terdiri dari dua sumber data, yaitu data Induk Mahasiswa dan data Kelulusan.
1. Data Induk Mahasiswa
Data  induk  mahasiswa  adalah  data  mahasiswa  yang  didata  ketika  mahasiswa  pertama  kali masuk dalam ajaran baru setelah melakukan registrasi ulang. Data yang dicatat adalah identitas pribadi mahasiswa dan identitas sekolah asal mahasiswa. Proses pendataan dilakukan setelah direkapitulasi kemudian disebarkan kejurusan masing-masing.
2. Data Kelulusan
Data Kelulusan adalah data mahasiswa yang telah dinyatakan lulus. Data yang dicatat adalah identitas mahasiswa dan data kelengkapan kelulusan. Data yang dicatat dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1 Tabel Data Kelulusan Atribut Keterangan NIM Nomor  Induk  Mahasiswa  (NIM)  adalah  kode  yang  dimiliki  mahasiswa sebagai  nomer  unik  identitas    Terdiri  dari  masing-masing  yang merepresentasikan  jurusan, dan angkatan masuk. Nama Mahasiswa Merupakan nama lengkap mahasiswa yang bersangkutan Tempat, Tanggal lahir Merupakan kota kabupaten atau kotamadya tempat dan tanggal mahasiswa yang bersangkutan dilahirkan Program Studi Program studi dari mahasiswa yang bersangkutan Tanggal lulus Merupakan tanggal mahasiswa yang bersangkutan dinyatakan lulus Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  adalah  ukuran  kemampuan  mahasiswa sampai  pada  waktu  tertentu  yang  dapat  dihitung  berdasarkan  jumlah (satuan  kredit  semester)  SKS  mata  kuliah  yang  diambil  sampai  pada periode tertentu dikalikan dengan nilai bobot masing-masing mata kuliah dibagi dengan jumlah seluruh SKS mata kuliah . Lama studi Merupakan  lama  tempuh  studi  dihitung  dimulai  saat  terdaftar  sebagai mahasiswa sampai dinyatakan lulus. Judul TA Merupakan judul Tugas Akhir dari mahasiswa yang bersangkutan Periode wisuda Merupakan  periode  wisuda  yang  diikuti  oleh  mahasiswa  yang bersangkutan.
Data induk mahasiswa yang diambil dalam sampel adalah data mahasiswa angkatan 2021, 2022, dan 2023. Hal ini didasarkan pada kebutuhan data yang akan di hubungkan dengan data kelulusan. Data
yang diambil hanya dari mahasiswa Diploma 3 (D3) reguler dan transfer.

## Transformasi Data
Transformasi data merupakan proses pengubahan atau penggabungan data ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining. Seringkali data yang akan digunakan dalam proses data mining mempunyai format yang belum langsung bisa digunakan, oleh karena itu perlu dirubah formatnya, predikat  kelulusan  program  sarjana  dan  program  adalah sebagai berikut :
Tabel 2 Predikat Kelulusan Indeks Prestasi Kumulatif Predikat 2,00 – 2,75 Memuaskan 2,76 – 3,50 Sangat Memuaskan 3,51 – 4,00 Dengan pujian (cumlaude)
Dari  tabel  2  data  kelulusan  berdasarkan  IPK  dapat  dikategorikan  menjadi tiga yaitu :
1. IPK memuaskan dengan IPK 2,00 – 2,75.
2. IPK sangat memuaskan dengan IPK 2,76 – 3,50.
3. IPK tipe dengan pujian dengan IPK 3,51 – 4,00.
Pengkategorian data kelulusan berdasarkan lama studi yaitu :
1. Sesuai jadwal, bila lama studi 4 tahun atau kurang dari 4 tahun.
2. Tidak sesuai jadwal, bila lama studi lebih dari 4 tahun
Dari  dua  pengkategorian  tersebut  dapat  dibuat  kategori  berdasarkan  kombinasi keduanya,seperti yang didapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Transformasi Data Kategori Keterangan A1 Lama studi 5 tahun kurang dari 5 tahun dan IPK 3,5-4,00 A2 Lama studi 5 tahun atau kurang dari 5 tahun dan IPK 2,76-3,50 A3 Lama studi 5 tahun atau kurang dari 4 tahun dan IPK 2-00-2,75 A4 Lama studi lebih dari 5 tahun dan IPK 3,51-400 A5 Lama studi lebih dari 5 tahun dan IPK 2,76-3,50 A6 Lama studi lebih dari 5 tahun dan IPK 2,00-2,75
Dari  kombinasi  yang  terdapat  di  table  3  terdapat  enam  tingkatkan  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan mahasiswa.

## Algoritma Apriori
Apriori  adalah  algoritma  paling  terkenal  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi.  Pola frekuensi tinggi adalah pola-pola item di dalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support di  atas  ambang  batas  tertentu  yang  disebut  dengan  istilah  minimum  support  atau  threshold. Threshold adalah batas minimum transaksi. Jika jumlah transaksi kurang dari threshold maka item atau  kombinasi  item  tidak  akan  diikutkan  perhitungan  selanjutnya.  Penggunaan  threshold  dapat mempercepat perhitungan.  Algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi. Tiap  iterasi  menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  yang  sama  dimulai  dari  pass pertama  yang  menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  satu.  Di  iterasi  pertama  ini, support  dari  setiap  item  dihitung  dengan  men-scan  database.  Setelah  support  dari  setiap  item didapat, item yang memiliki support lebih besar dari minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dengan panjang 1 atau sering disingkat 1-itemset. Singkatan k-itemset berarti satu set yang terdiri dari k item. Iterasi kedua menghasilkan 2-itemset yang tiap set-nya memiliki dua item.
Misal  data  selanjutnya,  penggunaan  threshold  dapat  mempercepat  perhitungan.  Algoritma
apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi. Tiap iterasi menghasilkan pola frekuensi tinggi  dengan  panjang  yang  sama  dimulai  dari  pass  pertama  yang  menghasilkan  pola  frekuensi tinggi dengan panjang satu. Di iterasi tiap iterasi menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang yang sama dimulai dari pass pertama yang menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang satu. Iterasi kedua menghasilkan 2-itemset yang tiap set-nya memiliki dua item.
Pertama dibuat kandidat 2-itemset dari kombinasi semua 1-itemset. Lalu untuk tiap kandidat 2-itemset  ini  dihitung  support-nya  dengan  men-scan  database.  Support  artinya  jumlah  transaksi dalam database yang mengandung kedua item dalam kandidat 2-itemset. Setelah support dari semua kandidat  2-itemset  didapatkan,  kandidat  2-itemset  ini  dihitung  support-nya  dengan  men-scan database.  Support  artinya  jumlah  transaksi  dalam  database  yang  mengandung  kedua  item  dalam kandidat 2-itemset. Setelah support dari semua kandidat 2-itemset didapatkan, kandidat 2-itemset yang memenuhi syarat minimum support dapat ditetapkan sebagai 2-itemset yang juga merupakan pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  2.  Contoh  proses  forecasting  untuk  mengetahui  hubungan tingkat kelulusan dengan proses masuk. Dimisalkan pada tabel 4 berikut:
Tabel 4 Data Awal NIM Jurusan Kategori Kelulusan Asal Sekolah 11330303068 Manajemen Informatika A1 Tarutung 11330303069 Manajemen Informatika A3 Balige 11330303071 Manajemen Informatika A2 Siborong borong 11330303074 Manajemen Informatika A1 Samosir 11330303080 Manajemen Informatika A3 Samosir 11330303081 Manajemen Informatika A1 Kuta cane 11330303082 Komputerisasi Akuntansi A3 Medan 11330303084 Komputerisasi Akuntansi A2 Sidikalang 11330303085 Komputerisasi Akuntansi A3 Medan 11330303090 Komputerisasi Akuntansi A3 Medan Komputerisasi Akuntansi A1 Medan
Dari data tabel hubungan forecasting tingkat kelulusan tersebut didapat kandidat pertama (C1) seperti pada tabel 5
Tabel 5 Kandidat Pertama (C1) Itemset Count A1 6 A2 2 A3 4 Teknik Informasi 6 Sistem Informasi 5 Medan 4 Tarutung 1 Balige 1 Siborong borong 1 Kutacane 1 Sidikalang 1
2
Ditetapkan threshold = 3, maka kandidat yang nilainya kurang dari 3 akan dihapus. Sehingga, didapat hasil seperti pada tabel 6 (L1).
Tabel 6 Hasil Setelah Threshold Ditetapkan (L1) Itemset Count A1 6 A3 3 Manajemen Informatika 6 Komputerisasi Akuntansi 5 Medan 4 Dari tabel 6 didapat kandidat kedua (C2) seperti pada tabel 7 Tabel 7 Kandidat Kedua (C2) Itemset Count A1,Manajemen Infomatika 3 A1,Komputerisasi Akuntanasi 1 A3, Manajemen Infomatika 5 A3, Komputerisasi Akuntanasi 3 A1,Medan 1 A3,Medan 4 Cuti,A1,Medan 0 Setelah ditetapkan threshold menghasilkan data seperti 8 Tabel 8 Hasil Kedua (L2) Itemset Count A1, Manajemen Infomatika 3 A3,  Komputerisasi Akuntanasi 3
Dari tabel 6 dapat diambil hasil sebagai berikut : Support A1, Manajemen Informatika = Count (A2, Manajemen Informatika)/jumlah transaksi = 3/11 Support A3, Komputerisasi Akuntanasi = Count (A3, Komputerisasi Akuntanasi) /jumlah transaksi = 3/3
Confidence A1, Manajemen Informatika = Count (A1, Manajemen Informatika)/Count (A1) = 1/6 Confidence A3, Komputerisasi Akuntanasi = Count (A3, Komputerisasi Akuntanasi)/Count(A3) = 3/12
Ditetapkan minimum support atau threshold adalah 3. Pada iterasi pertama yang supportnya atau count-nya dari eliminasi dari 1-itemset L1.kemudian kandidat 2-itemset C2 dari iterasi kedua 2-itemset  itu  dihitung  dari  database  ditetapkan  2-itemset  L2.  Proses  serupa  berulang  ditersi ketiga,tetapi  selain  A1,  menjadi  kandidat  3-itemset.Dalam  contoh  tabel  4  bisa  dilihat  bahwa algoritma apriori dapat mengurangi jumlah kandidat yang harus dihitung supportnya dengan cara pemangkasaan. Misalnya kandidat 3-itemset dapat dikurangi fari 3 menjadi 1 saja. Setelah diproses dalam  data  akan  disajikan  hasil  tingkat  kelulusan  mahasiswa  berupa  tabel  hubungan  kekuatan dengan  nilain  support  dan confidence masing-masing  atribut  serta  threshold  yang  digunakan. Semakin tinggi nilai confidence dan support maka semakin kuat nilai hubungan antar atribut.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  uraikan  yang  telah  penulis  buat  tentang  implemtasi  algoritma  apriori  pada Forecasting,  maka  penulis  dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  yang  diproleh  dari  pembahasan
tersebut antara lain Faktor-Faktor untuk menentukan tingkat kelulusan mahasiswa adalah hubungan proses  masuk,  hubungan  tingkat  kelulusaan  dengan  atribut  program  studi.Pada  algoritma  apriori menentukan  kandidat  yang  mungkin  muncul  dengan  cara  memperhatikan minimum  support dan minimum confidence .

## REFERENSI
[1] Hartanto, D., & Hansun, S. (2014). Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. Jurnal ULTIMATICS 1, 15-20.
[2] Limbong,  T.,  Simarmata,  J.,  Manalu,  M.  R.,  Rikki,  A.,  &  Rajagukguk,  D.  M.  (2020, July).  Implementation  of  Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  in  Assessment  of Employee  Performance  Achievement.  In  Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol. 1573, No. 1, p. 012022). IOP Publishing.
[3] Hendrastuty,  N.,  &  Setyawati,  S.  (2023).  PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI PADA  APOTEK  SHAQEENA  UNTUK  MEMPREDIKSI  PENJUALAN  BERBASIS ANDROID. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 4(3), 302-312.
[4] Nisa,  V.  C.,  &  Khasanah,  F.  N.  (2023).  Algoritma  Apriori  Dalam  Identifikasi  Pola Pembelian Konsumen Pada Produk Minuman. INFORMAL: Informatics Journal, 8(2), 156-164.
[5] 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.
[6] M. I. Panjaitan, D. M. Rajagukguk, and M. R. Manalu, “Implementation of the Decision Support  System  for  the  Appointment  of  Permanent  Employees  at  CV.  Armas  Suan Sejahatera Using the Analytical Hierarchy Process (AHP) Method”, Info Sains, vol. 13, no. 02, pp. 119–128, Aug. 2023.
[7] Linoff , G. S., & Berry, M. J. Data Mining Techniques for Marketing, Sales, Customer Relationship Management. 2011. United States of America: Wiley Publishing, Inc.
[8] David, Olson, & Yong, Shi. Introduction to Business Data Mining. 2011. International Edision: Mc Graw Hill
[9] Han, J., & Kamber, M. Data Mining: Concept and Techniques. 2011. Waltham: Elsevier Inc.
[10] Murdani,  F.  A.  S.,  Hutahaean,  H.  D.,  Sinaga,  S.  B.,  &  Denni,  M.  R.  (2020). Implementation of the weighted product method in the best student selection decision making  system  application.  In  1st  Unimed  International  Conference  on  Economics Education and Social Science (UNICEES), Medan, Indonesia,(October 31, 2018) (pp. 99-104).
[11] Ramadhan, M., Hutagalung, J., Dahria, M., Zulkarnain, I., & Jaya, H. (2023). Prediksi Penjualan Spare Part Mobil Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori. Techno. Com, 22(1), 156-166.
[12] 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.
[13] Rajagukguk, D. M., & Ritonga, I. S. U. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Sekolah Berprestasi Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST), 5(2).
[14] Syaifullah, M. A. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Penjualan. STMIK  AMIKOM  YOGYAKARTA.  2010.Yogyakarta:  Sekolah  Tinggi  Manajemen

## Informatika dan Komputer Amikom