## ANALISIS POLA HUBUNGAN  DALAM DATA INDEKS PRESTASI KOMULATIF DAN DATA DASAR SNMPTN DENGAN ALGORITMA APRIORI

## ANALYSIS OF RELATION TERM BETWEEN CUMMULATIVE PERFORMANCE INDEX AND SNMPTN DATA BASE USING APPRIORITY ALGORITHM

## Kuswari Hernawati, Nur Insani, Bambang Sumarno, Nurhadi Waryanto
Jurusan Pendidikan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Yogyakarta
*email: kuswari@uny.ac.id
diterima 18 September 2015, disetujui 30 September 2015

## Abstrak
Dalam  pengelolaan  Perguruan  tinggi,  selain  sumber  daya  sarana,  prasarana  dan  manusia,  sistem  informasi  adalah salah satu sumber daya  yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan keunggulan bersaing dan menyediakan data yang akurat  untuk  kepentingan  para  pengambil  kebijakan,  misalnya  informasi  tentang  nilai  ujian  SNMPTN,  daerah  asal mahasiwa, IPK mahasiswa, lama studi mahasiwa. Universitas Negeri Yogyakarta menerima mahasiswa baru dengan rata- rata kurang lebih 6.000 orang setiap tahunnya, baik  melalui jalur Seleksi Nasional Mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN),  SBMPTN  (Seleksi  Bersama  Mahasiswa  Perguruan  Tinggi  Negeri)  maupun  ujian  Seleksi  Mandiri  (SM). Dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  calon  mahasiswa  melalui  SBMPTN,  maka  semakin  bertambah  pula  data  dasar calon  mahasiswa  di  database  setiap  tahunnya.  Dengan  memanfaatkan  data  dasar  mahasiswa  pada  SBMPTN  dan  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dengan teknik association rule dengan menggunakan  algoritma  Apriori  untuk  mencari  pola  hubungan  antara  data  dasar  SBMPTN  dan  nilai  IPK  mahasiswa UNY.  Data  dasar  SBMPTN  mahasiswa  yang  akan  diproses  mining  meliputi  data  asal  sekolah,  data  kabupaten  sekolah asal,  data  penghasilan  orang  tua,  data  tingkat  pendidikan  orang  tua,  data  nilai  rata-rata  UAN,  dan  data  nilai  tes  potensi akademik(TPA).  Hasil  yang  diperoleh  adalah  tidak  ada  data  dalam  data  dasar  SNMPTN  yang  secara  signifikan mempengaruhi  perolehan  IPK.  Hal  ini terlihat dari  aturan  assosiasi  yang  diperoleh dari  50  aturan  asosoasi  terbaik  tidak terlihat munculnya itemset IPK yang disertai dengan munculnya itemset yang lainnya.
Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Algoritma Apriori, SNMPTN

## Abstract
In the university management, in addition to resources infrastructure, facilities and people, information systems is one of the resources that can be utilized to enhance the competitive advantage and provide accurate data for the benefit of  policy  makers,  for  example,  information  about  the  test  scores  SNMPTN,  region  of  origin  students,  GPA  student, students  study  duration.  Yogyakarta  State  University  to  accept  new  students  with  an  average  of  approximately  6,000 people  annually,  through  the  National  Selection  of  State  Universities  Student  (SNMPTN),  SBMPTN  (Joint  Student Selection State University) and the Independent Selection exam (SM). With the increasing number of prospective students through SBMPTN, then increasingly also the basic data in a database of prospective students annually. By utilizing basic data  on  SBMPTN  students  and  grade  point  average  (GPA),  the  study  aims  to  apply  data  mining  techniques  using  the association rule Apriori algorithm to look for patterns of association between baseline SBMPTN and UNY students GPA. Basic data to be processed SBMPTN mining student data origin include school, home school district data, earnings data parent, parental education level data, the average value data UAN, and data values academic potential test (TPA). The results  obtained are  no  data  in  the  data  base  SNMPTN  that  significantly  affect  the  acquisition  of GPA.  This  is  evident from the association rules derived from the 50 best asosoasi rules not seen the emergence of itemset GPA accompanied by the emergence of other itemset.
Keywords: Data Mining, Association Rule, Algoritma Apriori, SNMPTN

## Pendahuluan
Perguruan  tinggi  saat  ini  dituntut  untuk memiliki keunggulan bersaing
dengan memanfaatkan  sumber  daya  yang  dimiliki.  Selain sumber  daya  sarana,  prasarana  dan  manusia,
informasi  merupakan  kebutuhan  penting  yang harus  dipenuhi  oleh  setiap  organisasi  termasuk perguruan  tinggi.  Informasi  adalah  hasil  dari pengolahan  data,  sedangkan  data  merupakan
kenyataan  yang  menggambarkan  suatu  kejadian nyata.  Dalam  suatu  organisasi  sebuah  basis  data digunakan untuk menyimpan data penting yang ada dan  merupakan  bahan  baku  informasi  yang selanjutnya  diolah  dan  disajikan  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  kepada  pihak-pihak  yang membutuhkan.  Peningkatan  kualitas  keputusan manajerial  merupakan  salah  satu  upaya  untuk meningkatkan  kualitas  mutu  organisasi/perguruan tinggi.
Salah  satu  bentuk  basis  data  yang  digunakan oleh  organisasi  yang  memiliki  data  berskala  besar adalah  data  warehouse.  Informasi  penting  dan potensial di dalam data warehouse dapat dianalisis menggunakan  teknik  yang  dikenal  dengan  istilah data  mining.  Data  mining  dapat  membantu organisasi  dalam  mencari  dan  memahami  pola tersembunyi  (hidden  pattern)  dari  data  yang dimiliki.  Informasi  yang  dihasilkan  dari  penerapan teknik  data  mining  digunakan  untuk  menggali  dan memprediksi potensi-potensi yang ada dalam suatu organisasi.  Data  mining  merupakan  sebuah  proses untuk menemukan  hubungan,  pola  dan  trend  baru yang bermakna dengan menyaring data yang sangat besar,  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan, menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik  statistik  dan  matematika  [1].  Association rule  (aturan  asosiatif)  adalah  salah  satu  teknik utama  dalam  data  mining  dan  merupakan  bentuk yang  paling  umum  dipakai  dalam  menemukan pattern  atau  pola  dari  suatu  kumpulan  data  [2]. Association  rule  (aturan  asosiatif)  berusaha menemukan aturan-aturan tertentu yang mengasosiasikan  data  yang  satu  dengan  data  yang lain.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk menemukan association rule adalah algoritma Apriori [3].
Hasil  pengetahuan  atau  informasi  yang ditemukan dari data mining dapat digunakan untuk memprediksi berbagai macam hal seperti pendaftaran  mahasiswa  pada  suatu  mata  kuliah tertentu,  keterasingan  model  pengajaran  kelas tradisional,  pendeteksian  penggunaan  alat  yang tidak  diperbolehkan  ketika  mengikuti  ujian  online, pendeteksian  nilai  abnormal  pada  lembar  jawab mahasiswa, prediksi kinerja / performa mahasiswa, dan sebagainya.
Universitas  Negeri  Yogyakarta  menerima mahasiswa  baru  dengan  rata-rata  kurang  lebih 6.000  orang  setiap  tahunnya,  baik  melalui  jalur Seleksi  Nasional  Mahasiswa  Perguruan  Tinggi Negeri  (SNMPTN)  (sebelumnya  disebut  PBUD), Seleksi  Bersama  Mahasiwa  Perguruan  Tinggi Negeri(SBMPTN) (sebelumnya disebut
SNMPTN),    maupun  ujian  Seleksi  Mandiri  (SM). Pada  tahun  2010,  enam  puluh  persen  (60%)  dari 6000  orang  tersebut  akan  diambil  melalui  seleksi jalur  SNMPTN  baik  ujian  tertulis  (utul)  maupun melalui  jalur  undangan,  sedangkan  40%  lainnya diambil dari ujian SM. Di lain pihak, jumlah calon mahasiswa baru yang mendaftar di tiga universitas negeri  di  DIY  melalui  jalur  Ujian  Tulis  pada SNMPTN  2012  meningkat  15-20%  dibanding dengan  pendaftar  pada  tahun  2011.  Dengan semakin  meningkatnya  jumlah  calon  mahasiswa melalui  SNMPTN,  maka  semakin  bertambah  pula data  dasar  calon  mahasiswa  di  database  setiap tahunnya.  Jumlah  data  yang  begitu  besar  justru dapat  membuat  suatu  permasalahan  bagi  lembaga pendidikan  jika  tidak  bisa  dimanfaatkan.  Semakin banyak data, maka lembaga tinggi tersebut semakin memerlukan usaha untuk memilah data mana yang dapat  diolah  menjadi  informasi.  Jika  data  tersebut dibiarkan  begitu  saja,  maka  data  tersebut  hanya akan  menjadi gudang atau sampah data yang tidak berarti.
Oleh  karena  itu,  dengan  memanfaatkan  data dasar  mahasiswa  pada  SBMPTN  dan  data kelulusan mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Kumulatif  (IPK)  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  informasi  melalui  data  mining  yang menggunakan  teknik  aturan  asosiatif  (association rule)  dengan  algoritma  Apriori.  Data  dasar SBMPTN  mahasiswa  yang  akan  diproses  mining meliputi  data  asal  sekolah,  data  kabupaten sekolah asal,  data  penghasilan  orang  tua,  data  tingkat pendidikan  orang  tua,  data  nilai  rata-rata  UAN, data  nilai  tes  potensi  akademik(TPA)  dan  data program studi.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses untuk menemukan  hubungan,  pola  dan  trend  baru yang bermakna dengan menyaring data yang sangat besar,  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan, menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik  statistik  dan  matematika.  Hubungan  yang dicari  dalam data  mining  dapat  berupa  hubungan antara dua atau lebih dalam satu dimensi, misalnya dalam  dimensi  produk,  dapat  dilihat  keterkaitan pembelian  suatu  produk  dengan  produk  yang  lain. Selain itu hubungan juga dapat dilihat antara 2 atau lebih  atribut  dan  2  atau  lebih  obyek  [4].  Dengan menggunakan teknik data mining, data historik dan data  operasional  dalam  sistem  informasi  suatu lembaga  pendidikan  dapat  dimanfaatkan  untuk
155
Kuswari dkk./ J. Sains Dasar 2015 4 (2)  153 – 163
menunjang proses pengambilan keputusan manajemen di masa yang akan datang.
Istilah  data  mining  merujuk  pada  ekstraksi atau  penambangan  pengetahuan  dari  sejumlah besar  data  [5].  Data  Mining,  juga  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),
mengacu pada ekstraksi implisit informasi dari data dalam  database  yang  sebelumnya  tidak  diketahui dan    potensial  dalam  penemuan  pengetahuan. Langkah  penemuan  pengetahuan  dalam  data mining disajikan dalam Gambar 1 [7].
Gambar 1  Proses penemuan Pengetahuan dalam Data mining
Proses  KDD  terdiri  dari  beberapa  langkah yang  mengarah  dari  koleksi  data  mentah  ke beberapa bentuk pengetahuan baru. Proses berulang terdiri dari langkah-langkah berikut:
1. Data cleaning / pembersihan data adalah fase di mana  noise  data  dan  data  yang  tidak  relevan akan dihapus dari koleksi.
2. Data  Integration/Integrasi  data,  pada  tahap  ini, berbagai  sumber  data  sering  heterogen,  akan dikombinasikan dalam sumber yang sama.
3. Data  selection  /Pemilihan  Data,  pada  langkah ini,  dipilih  data  yang  relevan  untuk  dan dipisahkan  dari kumpulan data.
4. Data  transformation  /transformasi  data,  juga dikenal  sebagai  konsolidasi  data,  adalah  fase  di mana  data  yang  dipilih  ditransformasikan  ke dalam  bentuk  yang  sesuai  untuk  prosedur penambangan.
5. Data  mining,  merupakan  langkah  penting  di mana  teknik  yang  sesuia  diterapkan  untuk mengekstrak pola yang berguna.
6. Pattern  evaluation  /Evaluasi  pola,  pada  langkah ini, pola yang mewakili pengetahuan diidentifikasi berdasarkan langkah-langkah yang diberikan.
7. Knowledge representation /representasi pengetahuan,  adalah  tahap  akhir  di  mana penemuan pengetahuan dinyatakan secara visual kepada pengguna. Langkah penting ini menggunakan teknik visualisasi untuk membantu pengguna memahami dan
menginterpretasikan hasil data mining.
[7]

## Association Rule
Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining adalah  teknik data  mining  untuk  menemukan aturan  assosiatif  antara  suatukombinasi  item. Contoh dari aturan assosiatif dari analisa pembelian di  suatu  pasar  swalayan  adalah  dapat  diketahuinya berapa  besar  kemungkinan  seorang  pelanggan membeli  roti  bersamaan  dengan  susu.  Dengan pengetahuan tersebut pemilik pasar swalayan dapat mengatur  penempatan  barangnya  atau  merancang kampanye  pemasaran  dengan  memakai  kupon diskon  untuk  kombinasi  barang  tertentu.  Analisis asosiasi  menjadi terkenal  karena  aplikasinya  untuk menganalisa  isi  keranjang  belanja  di  pasar swalayan, sedmikian sehingga analisis asosiasi juga sering disebut dengan istilah market basket analysis [3].  Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah satu  teknik  data  mining  yang  menjadi  dasar  dari berbagai  teknik  data  minin  glainnya.  Khususnya salah  satu tahap  dari  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  (nilai kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item dalam aturan assosiatif.
Menurut Zaki [8] association rule menghasilkan  rules  yang  menentukan  seberapa besar hubungan antar X dan Y, dan diperlukan dua ukuran  untuk  rules  ini,  yakni  support  dan confidence.
Support  merupakan  kemungkinan  X  dan  Y muncul bersamaan yang dinotasikan:
Sedangkan confidence
merupakan kemungkinan munculnya Y ketika X juga muncul, dinotasikan :
Ada beberapa algoritma yang sudah dikembangkan  mengenai  aturan  asosiasi,  namun ada satu algoritma klasik yang sering dipakai yaitu algoritma  apriori.  Ide  dasar  dari  algoritma  ini adalah  dengan  mengembangkan  frequent  itemset. Dengan menggunakan satu item dan secara rekursif mengembangkan frequent itemset dengan dua item, tiga  item  dan  seterusnya  hingga  frequent  itemset dengan  semua  ukuran.  Untuk  mengembangkan frequent  set  dengan  dua  item,  dapat  menggunakan frequent set item [9].

## Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  sebuah  algoritma pencarian  pola  yang  sangat  populer  dalam  teknik penambangan  data  (data  mining).  Algoritma  ini ditujukan  untuk  mencari  kombinasi  item-set  yang mempunyai  suatu  nilai  keseringan  tertentu  sesuai kriteria  atau  filter  yang  diinginkan.  Hasil  dari algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  pihak  manajemen. Berikut diberikan contoh untuk membantu mendapatkan  gambaran  mengenai  cari  kerja  dari sebuah  algoritma  Apriori  untuk  mendapatkan aturan  asosiasi  (Association  Rule)  dari  sejumlah transaksi item.
Algoritma  Apriori  dibagi  menjadi  beberapa tahap  yang  disebut  iterasi  atau  pass.  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  diatas  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.  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 disini 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.
Untuk  selanjutnya  pada  iterasi  ke-k  dapat dibagi lagi menjadi beberapa bagian:
1. Pembentukan kandidat itemset,
Kandidat  k-itemset  dibentuk  dari  kombinasi  (k- 1)-itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu  ciri  dari  algoritma  Apriori  adalah  adanya pemangkasan  kandidat  k-itemset  yang  subset- nya  yang  berisi  k-1  item  tidak  termasuk  dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1. 2. Penghitungan  support  dari  tiap  kandidat  k- itemset.
Support  dari  tiap  kandidat  k-itemset  didapat dengan  men-scan  database  untuk  menghitung jumlah  transaksi  yang  memuat  semua  item  di dalam  kandidat  k-itemset  tsb.  Ini  adalah  juga ciri  dari  algoritme  Apriori  dimana  diperlukan penghitungan  dengan  scan  seluruh  database sebanyak k-itemset terpanjang.
3. Tetapkan  pola  frekuensi  tinggi.  Pola  frekuensi tinggi  yang  memuat  k  item  atau  k-itemset ditetapkan dari kandidat k-itemset yang support- nya lebih besar dari minimum support.
4. Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi  tinggi  baru maka  seluruh  proses  dihentikan.  Bila  tidak, maka k ditambah satu dan kembali ke bagian 1.
Di  sini  minimum  support  adalah  50%  atau minimal  support-nya  adalah  2.  Pada  iterasi pertama,  item  yang  support-nya  atau  count-nya dibawah 2 dieliminasi dari 1-itemset L1. Kemudian kandidat  2-itemset  C2  dari  iterasi  kedua  dibentuk dari  cross  product  item-item  yang  ada  di  L1. Setelah  kandidat  2-itemset  itu  dihitung  dari database,  ditetapkan  2-itemset  L2.  Proses  serupa berulang  di  iterasi  ketiga,  tetapi  perhatikan  bahwa selain {2,3,5} yang menjadi kandidat 3-itemset C3 sebenarnya  ada  juga  itemset  {1,2,3}  dan  {1,3,5} yang  dapat  diperoleh  dari  kombinasi  item-item  di L2, tetapi kedua itemset itu dipangkas karena {2,3}
dan  {1,5}  tidak  ada  di  L2.  Proses  ini  berulang sampai  tidak  ada  lagi  kandidat  baru  yang  dapat dihasilkan di iterasi ke 4.
Dalam  contoh  ini  bisa  dilihat  bahwa  Apriori dapat  mengurangi  jumlah  kandidat  yang  harus dihitung support-nya dengan pemangkasan.
Misalnya kandidat 3-itemset dapat dikurangi dari 3 menjadi  1  saja.  Pengurangan  jumlah  kandidat  ini merupakan  sebab  utama  peningkatan  performa Apriori.
Gambar 2. Salah satu contoh algoritma apriori
Pencarian  Pola  Hubungan  dalam  Data  IPK dan Data Dasar SNMPTN dengan Algoritma Apriori
Data yang diambil dalam penelitian ini adalah data  SNMPTN  tahun  2010  (sekarang  disebut  jalur SBMPTN).  Sedangkan  data  IPK  yang  diambil adalah  IPK  mahasiswa  semester  3.  Pemilihan  data IPK  pada  semester  3  ini  dengan  alasan  bahwa mahasiswa  pada  semester  ini,  belum  banyak mengulang  mengambil  mata  kuliah  yang  sama, sehingga  asumsi  IPK  yang  diperoleh  masih heterogen, sesuai dengan kemampuan mahasiswa.
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa tahapan.
1. Data cleaning/pembersihan data
Data cleaning/pembersihan data adalah fase di mana  noise  data  dan  data  yang  tidak  relevan  akan dihapus  dari  koleksi.  Pada  tahap  ini  dilakukan pembersihan  dan  penyesuaian  data  pada  data mahasiswa, yaitu menghapus data mahasiswa yang diterima  namun  tidak  terdapat  pada  data  IPK  pada semester  pada  saat  pengambilan  data.  Hal  ini disebabkan  oleh  beberapa  hal  diantaranya  adalah, mahasiswa  diterima  tetapi  tidak  melakukan registrasi  atau  mahasiswa  yang  pindah    karena diterima di perguruan tinggi lain

## 2. Data Integration/Integrasi data
Data Integration/Integrasi data, pada tahap ini, berbagai  sumber  data  sering  heterogen,  akan dikombinasikan  dalam  sumber  yang  sama.  Data- data  yang  terpisah  yaitu  pada  data  IPK  yang diperoleh dari berbagai program studi diintegrasikan ke dalam satu sumber.
3. Data selection/Pemilihan Data
Data  selection/Pemilihan  Data,  pada  langkah ini, dipilih data yang relevan untuk dan dipisahkan dari kumpulan data. Setelah dilakukan pembersihan dan  pemilihan  data,  diperoleh  data  seperti  pada Tabel 1.
4. Data transformation /transformasi data
Data  transformation/transformasi  data,  juga dikenal  sebagai  konsolidasi  data,  adalah  fase  di mana data yang dipilih ditransformasikan ke dalam bentuk  yang  sesuai  untuk  prosedur  penambangan. Transformasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian adalah sebagai berikut.
• Tingkat  pendidikan  orang  tua,  terdiri  dari pendidikan  ayah  dan  pendidikan  ibu,  yang dikategorikan  dalam  8  kategori  yaitu:  Doktor, Magister,  Sarjana,  Diploma,  Tamat_SLTA, Tamat_SLTP, Tamat_SD, Tidak_Tamat_SD.
• Pekerjaan  Orang  Tua,  terdiri  dari  pekerjaan ayah  dan  pekerjaan  ibu,  yang  dikategorikan menjadi 8 kategori, disajikan dalam  Tabel 2
Tabel 1 Data Dasar SNMPTN tahun 2010 No Pendidikan Ayah Pekerjaan Ayah Pendidikan Ibu Pekerjaan Ibu Penghasilan/ bln Kab. (SLTA) Rata UAN Nilai TPA IPK 1 Diploma Pegawai/ Karyawan Tamat SLTA Tidak Bekerja Rp. 1.000.001 - 5.000.000 Kota Surakarta 6.50 84.41   3.57 2 Diploma Guru Sarjana/S1  Guru Rp. 1.000.001 - 5.000.000 Kabupaten Purworejo 6.67 72.25   3.55 3 Diploma Pegawai/ Karyawan Tamat SLTA Tidak Bekerja Sampai dengan Rp. 1.000.000 Kabupaten Sleman 6.67 88.71   2.78 ..... ..... ...... ...... ....... ....... ...... ....... ....... .... Tabel 2. Kategori pekerjaan orang tua Pekerjaan Kode Pegawai/Karyawan K1 Guru K2 Wiraswasta K3 Petani/Nelayan K4 Dosen K5 Buruh K6 Tentara/Polisi K7 Tidak Bekerja K8 • Penghasilan  Orang  tua,  dikategorikan  menjadi 4 kategori, yang disajikan dalam Tabel 3. Nilai rata-rata UAN, dikategorikan dalam 4 Kategori, yang disajikan dalam Tabel 4. Tabel 3 Kategori penghasilan orang tua Penghasilan Kode Sampai dengan Rp. 1.000.000 P1 Rp. 1.000.001 - Rp. 5.000.000 P2 Rp. 5.000.001 - Rp. 10.000.000 P3 Lebih dari Rp. 10.000.000 P4 Tabel 4 Kategori Nilai UAN Rata-rata nilai UAN Kode Sampai dengan 5.5 1 5,5 ≤ Rata-rata < 7 2
7 ≤ Rata-rata < 8,5 3 ≥ 8,5 4
• Asal  Kabupaten,  terdiri  dari  127  kabupaten, diantaranya  Kab  Bangka,  Kab  Bangka  Barat, Kab Banjarnegara, Kab Bantul, Kab Banyuasin,  Kab  Banyumas,  Kab  Banyuwangi, Kab  Barito  Utara,  Kab  Batang,  Kab  Belitung, Kab Belitung Timur, Kab Bengkulu Utara, Kab Berau,  Kab  Blitar,  Kab  Blora,  Kab  Boyolali, Kab  Brebes,  Kab  Ciamis,  Kab  Cilacap,  Kab Demak, Kab Flores Timur, Kab Gresik, dll.
• IPK dikelompokkan dalam 4 kategori. Pengelompokan  ini  didasarkan  pada  predikat IPK menurut peraturan akademik yang berlaku di  UNY,  yang  disajikan  pada  Tabel  5. Sedangkan  untuk  IPK  yang  kurang  dari  2,5 dikategorikan sebagai D.
Tabel 5 Kategori IPK IPK Predikat Kategori IPK > 3,5 Dengan Pujian (Cumlaude) A 3<IPK ≤ 3,5 Sangat Memuaskan B 2,5<IPK ≤ 3 Memuaskan C • Nilai Tes Potensi Akademik(TPA), dikategorikan dalam 5 kategori, yaitu Tabel 6 Kategori Nilai TPA Nilai TPA Kategori
TPA > 80 T5 60< TPA ≤ 80 T4 40< TPA ≤ 60 T3 20< TPA ≤ 40 T2 TPA<20 T1 • Asal  SMA,  terdiri  dari  484  SMA,  yang meliputi  SMAN  3  Surakarta,  SMAN  2
Purworejo, SMAN 1 Depok, SMA
Muhammadiyah  Mlati,  SMA  Negeri  6,  SMA Negeri  10,  SMA  Negeri  7,  SMA  Darul Hikmah,  SMA  Muhammadiyah  1  Klaten SMAN  1  Kasihan,  MAS  Sunan  Pandanaran, SMAN 1 Kejobong dll.

## Hasil Data Mining
Data  mining,  merupakan  langkah  penting  di mana  teknik  yang  sesuai  diterapkan  untuk mengekstrak pola yang  berguna.  Proses  mining dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui pola hubungan data dasar SNMPTN dengan Indeks Prestasi Mahasiswa (IPK).
Data  dasar  SNMPTN  meliputi  Tingkat pendidikan  orang  tua,  Pekerjaan  Orang  Tua, Penghasilan Orang tua, Asal SMA, Asal Kabupaten (SMA asal), Nilai Tes Potensi Akademik, dan IPK mahasiswa.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan software  WEKA.  Data  diubah  dalam  format  .arff,
dalam  kasus  ini  disimpan sebagai  snmpndata.arff sebagai berikut.
Dari  proses  transformasi  data  dan  pengaturan penulisan  data  yang  telah  disesuaikan  dengan format  dalam  software  WEKA,  diperoleh  format seperti pada Gambar 2. Selanjutnya file snmptndata.arff dipanggil dalam area kerja WEKA. Visualisasi  dari  masing-masing  variabel  data disajikan pada Gambar 3.
Selanjutnya,  data  yang  telah  dimasukkan diolah  untuk  mencari  assosiation  rulenya  dengan algoritma  apriori.  Dalam  penelitian  ini  dipilih minimum  Support  10%,  artinya  bahwa  itemset yang  nilainya  kurang  dari  10%  (150)    akan dieliminasi.  Konfigurasi  minimum  support  10%, dan  minimum  confidence  =  75%,  artinya  bahwa hasil  assosiation  rule    yang  diharapkan  atau ditampilkan  hasilnya  adalah    memiliki  minimum konfidensi  75%,  pada  software  WEKA  disajikan pada Gambar 7.  Pada data asal SMA, terlihat tidak ada  data  yang  nilai  itemsetnya  lebih  besar  atau sama  dengan  150,  sehingga  data  SMA  akan dieliminasi,  dan  tidak  diikutkan  dalam  pencarian assosiation rule.
Dengan  konfigurasi  yang  telah  ditetapkan sebelumnya,  setelah  dijalankan    dan  dicari  50 aturan terbaik yang memiliki konfidensi lebih besar atau sama dengan 75%.
Gambar 2 Format data .arff
Gambar 3 Visualisasi semua data terhadap IPK
Gambar 4 Output pencarian Assosiation Rule
Dari output yang dihasilkan, diperoleh 50 aturan terbaik, yaitu : 1. PEKERJAAN_IBU=K2 TPA=T5 203 ==> PENGHASILAN=P2 190    conf:(0.94) 2. NEM=2 PEKERJAAN_IBU=K2 TPA=T5 163 ==> PENGHASILAN=P2 152    conf:(0.93) 3. PEKERJAAN_AYAH=K2 TPA=T5 192 ==> PENGHASILAN=P2 178    conf:(0.93) 4. PEKERJAAN_IBU=K2 325 ==> PENGHASILAN=P2 294    conf:(0.9) 5. NEM=2 PEKERJAAN_IBU=K2 255 ==> PENGHASILAN=P2 230    conf:(0.9) 6. IPK=B PEKERJAAN_IBU=K2 193 ==> PENGHASILAN=P2 174    conf:(0.9) 7. NEM=2 PEKERJAAN_AYAH=K2 256 ==> PENGHASILAN=P2 227    conf:(0.89) 8. PEKERJAAN_AYAH=K2 316 ==> PENGHASILAN=P2 280    conf:(0.89) 9. KABUPATEN=KAB_BANTUL 190 ==> NEM=2 167    conf:(0.88) 10. PEKERJAAN_IBU=K3 TPA=T5 190 ==> NEM=2 166    conf:(0.87) 11. PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_IBU=K3 180 ==> NEM=2 157    conf:(0.87) 12. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA IPK=B TPA=T5 241 ==> NEM=2 206    conf:(0.85) 13. PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_AYAH=K3 213 ==> NEM=2 182    conf:(0.85) 14. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA PENGHASILAN=P2 TPA=T5 247 ==> NEM=2 211 conf:(0.85) 15. IPK=B PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_IBU=K8 178 ==> NEM=2 152    conf:(0.85) 16. PEKERJAAN_AYAH=K1 TPA=T5 239 ==> NEM=2 204    conf:(0.85) 17. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTA PENGHASILAN=P2 195 ==> NEM=2 166    conf:(0.85) 18. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA PENGHASILAN=P2 374 ==> NEM=2 317    conf:(0.85) 19. PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_IBU=K8 308 ==> NEM=2 261    conf:(0.85) 20. PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTA IPK=B PENGHASILAN=P2 216 ==> NEM=2 183    conf:(0.85) 21. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA IPK=B PENGHASILAN=P2 209 ==> NEM=2 177    conf:(0.85) 22. PENDIDIKAN_IBU=Sarjana 248 ==> NEM=2 210    conf:(0.85) 23. IPK=B PENGHASILAN=P2 TPA=T5 351 ==> NEM=2 297    conf:(0.85) 24. IPK=B TPA=T5 597 ==> NEM=2 505    conf:(0.85) 25. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA TPA=T5 388 ==> NEM=2 328    conf:(0.85) 26. IPK=C 217 ==> NEM=2 183    conf:(0.84) 27. IPK=B PENGHASILAN=P1 TPA=T5 229 ==> NEM=2 193    conf:(0.84) 28. PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTA PENGHASILAN=P2 TPA=T5 248 ==> NEM=2 209    conf:(0.84) 29. PEKERJAAN_IBU=K8 TPA=T5 363 ==> NEM=2 305    conf:(0.84) 30. PENGHASILAN=P2 TPA=T5 613 ==> NEM=2 515    conf:(0.84) 31. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA PEKERJAAN_IBU=K8 225 ==> NEM=2 189    conf:(0.84) 32. IPK=B PEKERJAAN_IBU=K8 TPA=T5 225 ==> NEM=2 189    conf:(0.84) 33. TPA=T5 966 ==> NEM=2 810    conf:(0.84) 34. PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_IBU=K8 TPA=T5 210 ==> NEM=2 176    conf:(0.84) 35. PENGHASILAN=P2 TPA=T4 222 ==> NEM=2 186    conf:(0.84) 36. PEKERJAAN_IBU=K3 317 ==> NEM=2 265    conf:(0.84) 37. IPK=B PEKERJAAN_IBU=K3 206 ==> NEM=2 172    conf:(0.83) 38. PENGHASILAN=P1 TPA=T5 327 ==> NEM=2 273    conf:(0.83) 39. PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTA PENGHASILAN=P2 368 ==> NEM=2 307    conf:(0.83) 40. PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTP 205 ==> NEM=2 171    conf:(0.83) 41. IPK=A TPA=T5 220 ==> NEM=2 183    conf:(0.83) 42. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA IPK=B 378 ==> NEM=2 314    conf:(0.83) 43. PENDIDIKAN_AYAH=Tamat_SLTA 616 ==> NEM=2 511    conf:(0.83) 44. PENGHASILAN=P2 932 ==> NEM=2 773    conf:(0.83) 45. IPK=B PENGHASILAN=P2 550 ==> NEM=2 456    conf:(0.83) 46. PENDIDIKAN_IBU=Tamat_SLTA IPK=B TPA=T5 228 ==> NEM=2 189    conf:(0.83) 47. IPK=A PENGHASILAN=P2 TPA=T5 181 ==> NEM=2 150    conf:(0.83) 48. PEKERJAAN_AYAH=K2 TPA=T5 192 ==> NEM=2 159    conf:(0.83) 49. IPK=B PEKERJAAN_AYAH=K1 244 ==> NEM=2 202    conf:(0.83) 50. PEKERJAAN_IBU=K8 534 ==> NEM=2 442 conf:(0.83)

## Pattern evaluation / Evaluasi pola
Pada  langkah  ini,  pola  yang  mewakili pengetahuan  diidentifikasi  berdasarkan  langkah- langkah  yang  diberikan.  Dari  aturan  asosiasi  yang dihasilkan    pada  langkah  Data  Mining,  terlihat bahwa  Aturan  assosiasi  yang  terbaik  mempunyai konfidensi  94%  muncul  pada  pola  hubungan tingkat  penghasilan  tipe  P2  sebanyak  109,  yang muncul  bersamaan dengan Pekerjaan Ibu Tipe K2 dan TPA tipe T5 sebanyak 203 data.
Pada  aturan  assosiasi  yang  diperoleh,  pada pola  hubungan  yang  mengandung  variabel  IPK (Tipe  A,  B  dan  C),  sebagian  besar  muncul
bersamaan  variabel  NEM  tipe  2  (5,5 ≤ Rata-rata UAN<  7),  lebih  khususnya  adalah  NEM  tipe  2 muncul  ketika  variabel  IPK  disertai  dengan variabel yang lain muncul.
Dari  data  tersebut  tidak  terdapat  aturan  yang menyatakan  IPK  muncul  ketika  variabel  lain muncul, sehungga dapat dikatakan bahwa tidak ada data  dalam  data  dasar  SNMPTN  yang  secara signifikan  mempengaruhi  perolehan  IPK.  Hal  ini terlihat dari aturan assosiasi yang ditampilkan pada Gambar  8,  dari  50  aturan  asosiasi  terbaik  tidak terlihat  munculnya  itemset  IPK  yang  disertai dengan munculnya itemset yang lainnya.

## Lengkapnya sebagai berikut
15. IPK=B PENGHASILAN=P2 PEKERJAAN_IBU=K8 178 ==> NEM=2 152    conf:(0.85) 23. IPK=B PENGHASILAN=P2 TPA=T5 351 ==> NEM=2 297    conf:(0.85) 24. IPK=B TPA=T5 597 ==> NEM=2 505    conf:(0.85) 26. IPK=C 217 ==> NEM=2 183    conf:(0.84) 27. IPK=B PENGHASILAN=P1 TPA=T5 229 ==> NEM=2 193    conf:(0.84) 32. IPK=B PEKERJAAN_IBU=K8 TPA=T5 225 ==> NEM=2 189    conf:(0.84) 41. IPK=A TPA=T5 220 ==> NEM=2 183    conf:(0.83) 45. IPK=B PENGHASILAN=P2 550 ==> NEM=2 456    conf:(0.83)
47. IPK=A PENGHASILAN=P2 TPA=T5 181 ==> NEM=2 150    conf:(0.83)
49. IPK=B PEKERJAAN_AYAH=K1 244 ==> NEM=2 202 conf:(0.83)

## Simpulan
Aturan  assosiasi  yang  terbaik  mempunyai konfidensi  94%  muncul  pada  pola  hubungan tingkat  penghasilan  tipe  P2  sebanyak  109,  yang muncul  bersamaan dengan Pekerjaan Ibu Tipe K2 dan TPA tipe T5 sebanyak 203 data.
Pada aturan assosiasi yang diperoleh, tidak ada data  dalam  data  dasar  SNMPTN  yang  secara signifikan  mempengaruhi  perolehan  IPK.  Hal  ini terlihat  dari  aturan  assosiasi  yang  dihasilkan  tidak terlihat  munculnya  itemset  IPK  yang  disertai dengan munculnya itemset yang lainnya.
Pada analisis  selanjutnya dapat menggunakan data  yang  lebih  besar  lagi,  misalnya  dengan mengambil  data  mahasiswa  yang  masuk  melalui jalur  selain  SNMPTN,  juga  pada  angkatan  yang lain  dan  semester  yang  lain  sehingga  rules  yang dihasilkan  lebih  beragam  dan  lebih  berguna  untuk pengambilan keputusan di perguruan tinggi, karena semakin  besar  data  semakin  berguna  informasi yang dihasilkan.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  penulis  ucapkan  kepada Dekan  FMIPA  UNY  atas  bantuan  dana  dan fasilitasi  pelaksanaan  penelitian.  Terima  kasih juga  penulis  sampaikan  kepada  Yuliati,  M.Kes, Dr.  Tien  Aminatun  yang  ikut  berperan  dalam sumbangan penelitian di desa Donotirto, Kretek, Kabupaten Bantul.

## Pustaka
[1] Larose,  D.  T.  (2005).  Discovering  Knowledge in Data: An Introduction to Data mining,. New Jersey: John Willey & Sons. Inc.
[2] Abidi,  &  Yu-N.  (2000).  A  Convergence  of Knowledge  Management  and  Data  Mining: Toward 'Knowledge-Driven' Strategic Services.  3rd  International  Converence  on  the Practical Applications of Knowledge
Management(PAKEM 2000). Machester.
[3] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994).
FastAlgorithms For Mining Association Rules.
In Proc.1994 . Proc. International Conference Very Large DataBases (VLDB).
[4] Jan,  J.,  &  Kamber,  M.  (2006).  Data Mining:Concepts  and  Techniques,  Second Edition.  San  Francisco:  Morgan  Kaufmann Publishers.
[5] Wandi,  N.,  Hendrawan,  R.  A.,  &  Mukhlason, A. (2012). Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian  Association  Rule  Menggunakan
Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  Badan
Perpustakaan  dan  Kearsipan  Provinsi  Jawa Timur).  JURNAL  TEKNIK  POMITS  Vol.  1, No. 1 , 1-5
[6] Ponniah, P. (2001). Datawarehouse
Fundamentals:  A  comprehensive  Guide  for IT Professional. New York: John Willey & Sons.
Inc.
[7] Zaïane, O. R. (1999). Principles of Knowledge Discovery in Databases. Canada: University of Alberta.
[8] Santosa,  B.  (2007).  Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis”,. Yogyakarta.: Graha Ilmu
[9] Gorunescu,  F.  (2011).  Data  Mining  Concepts, Models  and  Techniques.  Verlag  Berlin: Springer.
[10]  Kantardzic, M. (2003). Data Mining:
Concepts,Models,  Methods,  and  Algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons.