Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 1 No. 1 (2019): 51-62 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.4000 Copyright © 2019 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3 123 Universitas Kristen Satya Wacana
Abstract
Every company or organization that wants to stay afloat needs to determine the effectiveness  of  the  right  promotional  strategy.  Determination  of  the  right promotional strategy will be able to reduce the cost of promotion and achieve the right promotional goals. One way that can be done to determine the promotion strategy is to use data mining techniques. Data mining techniques used in this case are by using the Apriori algorithm. A priori algorithm is one of the classic data mining algorithms. A priori algorithm is used so that the computer can learn the rules of association, look for patterns of relationships between one or more items in a dataset. school origin, department, and study program chosen. The results of this study are in the form of an interesting pattern of data mining results which is important  information  to  support  the  right  promotion  strategy  in  getting prospective new students.
Keywords: Apriori  Alogarithms,  Maining  Data,  Promotion  Strategies,  New Students

## Abstrak
Setiap perusahaan maupun organisasi yang ingin tetap bertahan perlu untuk menentukan  pengefektifan  strategi  promosi  yang  tepat.  Penentuan  strategi promosi  yang  tepat  akan  dapat  mengurangi  biaya  promosi  dan  mencapai sasaran  promosi  yang  tepat.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk penentuan  strategi  promosi  adalah  dengan  menggunakan  teknik  data mining.Teknik  data  mining  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  dengan menggunakan  algoritma  Apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu algoritma klasik data mining Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam  suatu  dataset.Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengamati  beberapa variabel penelitian yang sering dipertimbangkan oleh perguruan tinggi dalam menentukan sasaran promosinya yaitu asal sekolah, jurusan, dan prodi yang dipilih. Hasil penelitian ini adalah berupa pola menarik hasil data mining yang merupakan informasi penting untuk mendukung strategi promosi yang tepat dalam mendapatkan calon mahasiswa baru.
Kata Kunci : Alogaritma Apriori , Data Maining, Strategi Promosi, Mahasiswa Baru
ISSN 2715-0143 (online) ISSN 2714-9048 (print) http://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  jumlah  Perguruan
Tinggi Swasta (PTS) meningkat pesat. Data  yang  didapat  pada    pangkalan data DIKTI yang ada di http://forlap.dikti.go.id/,  saat  ini mencapai  4.250  institusi,  mulai  dari akademi,  sekolah  tinggi,  institut, hingga  universitas  (PDDIKTI,  2019). Perguruan  Tinggi  saat  ini  dituntut untuk  memiliki  keunggulan  bersaing dengan memanfaatkan seluruh sumber daya yang dimiliki (Azimah & Sucahyo,  2007).  Tingginya  tingkat persaingan antar institusi pendidikan mengakibatkan  setiap  institusi  harus dapat  mengelola  institusinya  secara profesional,  seperti  halnya  sebuah perusahaan,  Seperti  layaknya  sebuah organisasi, PTS membutuhkan sumber pendapatan untuk membiayai semua kegiatan dan program. Mahasiswa adalah sumber pendapatan utama bagi keberlangsungan PTS. Semua strategi akan dilakukan oleh sebuah PTS untuk mendapatkan  mahasiswa  sebanyak mungkin sesuai dengan kapasitas.
PTS  harus  menerapkan  strategi promosi  yang  baik,  agar  dapat memenangkan  persaingan  dalam mendapatkan  calon  mahasiswa  yang jumlahnya terbatas. Promosi merupakan  hal  yang  sangat  wajib dilakukan  untuk  menentukan  sukses tidaknya  suatu  perusahaan,  ataupun instansi  yang  lainnya  (Suharyadi  & Sediyono,  2017).  Pada  instansi pendidikan  promosi  dapat  dilakukan untuk  menarik    minat  calon mahasiswa yang akan mendaftar pada perguruan  tinggi  khususnya  di Sekolah  Tinggi  Elektronika  dan
Komputer (STEKOM) Semarang. Banyaknya  kegiatan  yang  dilakukan secara  komputerisasi  sekarang  ini mempermudah  dalam  ketersediaan data.  Namun  data  yang  tersedia seringkali hanya diperlakukan sebagai  rekaman  (record)  tanpa pengolahan  lebih  lanjut  sehingga tidak  bernilai  lebih  untuk  keperluan masa mendatang. Bisnis dalam bidang apapun  saat  ini  dituntut  memiliki keunggulan bersaing dengan memanfaatkan  semua  sumber  daya yang  dimiliki.  Pelaku  bisnis  harus mampu  melakukan  proses  evaluasi, perencanaan  dan  pengelolaan  secara baik  untuk  dapat  memenangkan persaingan di era globalisasi ini .
Teknologi informasi dapat digunakan untuk mendapatkan, mengolah dan menyebarkan informasi untuk menunjang kegiatan operasional sehari-hari sekaligus menunjang kegiatan pengambilan keputusan strategis  yang  pada  akhirnya  dapat meningkatkan  keunggulan  bersaing. Penggunaan  Sistem  Infomasi  sangat membantu  sebuah  instansi  dalam menentukan kebijakan, seperti pemilihan karyawan dengan mengklasifikasi  agar  mendapatkan hasil  sesuai  yang  diharapkan  yaitu dapat meminimalisir kecurangan dengan  mendapatkan  karyawan  yang berkualitas (Febryantahanuji, Sembiring,  &  Purnomo,  2018).  Teknik yang dikenal dengan data mining dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat  tersebut.  Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara

## Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi
manual  (Iko,  2006).  Metodologi penelitian    data  mining    pada prinsipnya merupakan kegiatan pencarian  pengetahuan  atau  lebih dikenal  dengan Knowledge  Discovery (Rumaisa, 2012). Perkembangan dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan  data  yang  cepat  telah memudahkan  institusi  dan  berbagai organisasi untuk mengumpulkan sejumlah  data  berukuran  besar sehingga  menghasilkan  gunung  data, ekstraksi  informasi  yang  berguna  dari gunung  data  menjadi  pekerjaan  yang cukup menantang (Yani & Jusia, 2018).
Penggalian dan penambangan mencakup  berbagai  algoritma  seperti pengelompokan, klasifikasi, penambangan  aturan  asosiasi  dan deteksi  urutan.  Secara  tradisional, semua algoritma ini telah dikembangkan  dalam  model  terpusat, dengan semua data dikumpulkan situs pusat,  dan  algoritma  dijalankan terhadap  data  itu  (Vaidya  &  Clifton, 2002).  Adapun  teknik  data  mining pernah digunakan dalam promosi pada lingkungan  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS)  untuk    membantu  dalam meningkatkan jumlah mahasiswa yang mendaftar,  sehingga  efektifitas  biaya dan tenaga dapat tercapai (Suharyadi & Sediyono, 2017).
Metode  yang  akan  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode association rules dengan menggunakan algoritma apriori, yaitu algoritma untuk menemukan  pola  frekuensi  tinggi.
Association  rule yang  dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari  suatu  hubungan  item.  Algoritma Apriori  sudah  digunakan  di  beberapa
penelitian  sebelumnya,  namun  belum ada  yang  menggunakannya  untuk penentuan    rule    pemilihan  program studi  calon  mahasiswa  (Rumaisa, 2012). Algoritma apriori ini akan cocok untuk diterapkan bila terdapat beberapa  hubungan  item  yang  ingin dianalisa.  Salah  satunya  yang  bisa diterapkan  adalah  di  dalam  bidang promosi  dan  penentuan  strategi pemasaran (Kurniawati, 2014) Penelitian ini akan mempermudah  dalam  menemukan pola  frequensi  untuk  menentukan strategi  promosi  yang  efektif  dengan memanfaatkan data mahasiswa yang di olah lebih lanjut sehingga menghasilkan informasi untuk menekan  pengeluaran  dalam  bidang promosi  untuk  menjaring  mahasiswa baru di kampus STEKOM Semarang.

## 2. METODE
Metodologi penelitian merupakan langkah-langkah kerja yang perlu  dilakukan  agar  penelitian  ini menjadi lebih mudah.Penelitian merupakan rangkaian kegiatan ilmiah.Sebagai  langkah  awal  maka perlu  adanya  studi  literatur  untuk menentukan metode data mining untuk pengolahan  data  dan  penentuan alternatif solusi. Selanjutnya identifikasi masalah berkenaan dengan masalah  yang  dibahas,  kemudian dilakukan pengumpulan data berkaitan dengan  permasalahan  yang  akan diteliti, selanjutnya dilakukan pengumpulan  data  untuk  menentukan parameter-parameter yang akan dijadikan  landasan  untuk  melakukan penelitian  ini.  Secara  umum  proses–
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3
proses yang dilakukan dalam pelaksanaan  penelitian  ini  sebagai berikut (gambar 1) a) Studi  literatur  yang  dilakukan untuk  mendapatkan  teori-teori tentang permasalahan yangtelah dirumuskan.  Teori-teori  ini berfungsi sebagai panduan untuk mendapatkan solusi. b) Mengumpulkan  data-data  yang diperlukan  untuk  penelitian  ini. Data didapat dari bagianakademik  yang  berupa data mahasiswa angkatan 2013 - 2018 dari 3 program studi yang telah  dinyatakan  lulus  dari
STEKOM  Semarang.  Data-data ini  berisi  data  diri  dari mahasiswa.
c) Data-data yang telah didapatkan kemudian  dilanjutkan  ke  pra proses  data  mining.  Tahap pertama  adalah data  cleaning .
Pada  tahap  ini  data-data  yang memiliki  atribut  yang  tidak lengkap  atau  kosong  akan dihapus. Selanjutnya tahap data integration dimana data yangberjenis data nominal diinisialisasikan ke dalam bentuk  angka  dapat  diolah dengan menggunakan algoritma Apriori . Tahap ini sejalan dengan proses task relevan data . Proses ini adalah seleksi atribut-atribut data  yang  dianggap  relevan dengan rumusan masalah. Dalam  penelitian  ini  hanya beberapa atribut data saja yang digunakan, seperti sekolah asal, jurusan sekolah, program studi.
d) Semua data yang telah didapatkan tadi kemudian diolah  dengan  proses data mining .  Pengolahan  data  ini menggunakan algoritma Apriori. Hasil proses ini adalah data yang dikelompokkan berdasar kemiripan  karakteristik  dari setiap  data,  sehingga  dapat ditemukan  pola  atau  informasi yang tersembunyi dari data-data tersebut. e) Berdasarkan  hasil  tersebut, dilakukan knowledge presentation . Knowledge presentation yaitu  menyajikan pola  atau  informasi  yang ditemukan  yang  sesuai  fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.  Pola  ini  nantinya adalah  pola  yang  berguna sebagai output penelitian  ini. Output tersebut akan menjawab masalah yang telah dirumuskan di  awalkarena  pada  proses  ini dilakukan  formulasi  keputusan atau aksi dari hasil yang didapat.

## Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi
Gambar1 SkemaAlurTahapMetodePeneliti an

## 3. KERANGKA TEORI
Fajar  Rohman  Hariri  dan  Risky
Aswi  Ramadhan  dalam  penelitiannya yang berjudul “Penerapan Data Mining menggunakan  Association  Rule  Untuk Mendukung Strategi Promosi Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri” . Penelitian kali ini akan mengimplementasikan metode Association  Rule  Apriori  dalam menganaliasa  hubungan  daerah  dan minat  mahasiswa  terhadap  suatu prodi  pada  Universitas  Nusantara PGRI Kediri, sehingga dapat memberikan  rekomendasi  wilayah promosi. Probabilitas tertinggi
dengan  nilai  72%  adalah  Teknik Informatika  –  Kediri. Sehingga dapat disimpukan  bahwa  untuk  promosi  di daerah  Kediri,  pihak  UNP  dapat
menonjolkan prodi teknik Informatika  karena  banyak  diminati di daerah tersebut (Risky, 2017). Deden Prayitno dalam penelitiannya yang berjudul “Ekstraksi Pola Hubungan Penerimaan Mahasiswa Baru  Dengan  Sebaran  Wilayah  Asal Sekolah  Menggunakan  ARM  Algoritma Apriori”.  Dengan  mengetahui  sebaran mahasiswa pada setiap program studi, tim  dari  biro  pemasaran  penerimaan mahasiswa  baru  dapat  menggunakan informasi  hasil  penelitian  ini  untuk menjadi  salah  satu  strategi  dalam melakukan  promosi  ke  sekolah- sekolah.  Urutan  prioritas  untuk promosi  dilakukan  utamanya  di wilayah  Jabodetabek  adalah  Jakarta, selanjutnya ke Bekasi, Bogor, Tanggerang  dan  Depok.  Selanjutnya untuk  diluar  Jabodetabek  adalah  Jawa tengah,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat  dan Banten, dan pemasaran yang ada pada prioritas  terakhir  adalah  diluar  pulau Jawa (Prayitno, 2017).
Dwi  Winarni  dan  Purwanti dengan  judul  penelitian  “Analisis  Data Mining  Dengan  Algoritma  Fp-Growth Dalam  Mendukung  Strategi  Promosi Perguruan  Tinggi”  penelitian  ini membahas  tentang    Metode  dalam pencarian  Frequent  Itemsset  pohon keputusan menggunakan algoritma FP- Growth    lebih  efesien        dalam melakukan  Frequent  Itemsset    dengan proses  pembentukan  FP-Tree  dengan menghasilkan  rule  dari  data  sampel calon  mahasiswa  baru  di  Universitas Dharmas  Indonesia.  Algoritma    FP- Growth    akan  digunakan  untuk mempercepat proses penentuan frequent  itemset  sebelum  men- generate  rule  sebagai  rekomendasi
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3
keputusan.  Dari  hasil  rule  yang dihasilkan    dapat  diambil  keputusan bahwa  jurusan  yang  paling  banyak diminati  di  Universitas  Dharmas Indonesia adalah system informasi  dan Pendidikan  Guru  SD  (PGSD)  dan  rata- rata yang berasal  dari  sekolah Swasta. Untuk  Sistem  Infomasi  diminati  calon Mahasiswa  yang  berasal  dari  jurusan IPA dan TKJ sedangkan PGSD diminati calon  mahasiswa  yang  berasal  dari jurusan  IPS.  Dengan  hasil  ini diharapkan  dapat  menjadi  referensi dan  strategi  untuk  mempromosikan semua  prodi  Di  Universitas  Dharmas Indonesia  baik  disekolah  swasta maupun  negri,  dan  SMA  ataupun  SMK (Purwanti, 2018).
Algoritma Apriori Algoritma  a-priori  adalah  suatu algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh
Agrawal  dan  Srikant  pada  tahun  1994 untuk  menentukan  Frequent  itemsets untuk aturan asosiasi Boolean. Algoritma  A-priori  termasuk  jenis Aturan  Asosiasi  pada  data  mining (Luthfi, 2009) aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut  affinity  analysis  atau  market basket analysis. Analisis asosiasi atau association  rule  mining  adalah  teknik data mining untuk menemukan aturan suatu  kombinasi  item  serta  berguna untuk menemukan hubungan tersembunyi  yang  menarik  di  data  set yang  besar  (Kang,  2016).  Salah  satu tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi (frequent  pattern  mining).  Penting
tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolok ukur, yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan  confidence  (nilai kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan antara-item dalam aturan asosiasi.
a) Pola frekuensi tinggi
Pada  tahap  dimana  pembentukan kombinasi    antar    item  yang    telah memenuhi  syarat    minimum  support yang    telah  ditentukan  sebelumnya.
Nilai  support pada satu itemset dapat diperoleh dengan menggunakan sebuah rumus di bawah ini:
Support(A)

## = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Rumus  diatas  memiliki  arti untuk menentukan nilai support pada satu  itemset  jumlah  transaksi  yang mengandung  item  A  dibagi  dengan jumlah  transaksi  yang  ada  pada database. Rumus nilai support 2 item :
Support(A, B) = Support(A ∩ B ) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Pada rumus diatas untuk menentukan nilai  support  pada  dua  itemset  atau lebih, jumlah transaksi yang mengandung  item  A  dan  B  dibagi

## Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi
dengan  total  transaksi  yang  terjadi pada dataset.
b) Pembentukan Aturan Asosiasi Langkah yang dilakukan setelah menentukan  nilai    support  pada itemset  berfrekuensi  tinggi  lalu dibentuk  aturan  asosiasi  yang menyatakan kuatnya hubungan kombinasi  itemset  pada  transaksi. Untuk  menentukan  aturan  asosiasi yang terbentuk minimal itemset harus memiliki dua kandidat A dan B. Pada rules  yang  terbentuk  berlaku  hukum asosiatif  A ->  B  tidak berlaku B -> A. Untuk  menentukan  aturan  A->B digunakan rumus:
confidence = Support(A| B ) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴

## 4. PEMBAHASAN
Dalam  analisa  ini  penulis menganalisa dan mengelompok kelompok  data  untuk  memudahkan dalam  mengerjakan  perancangan sistem  yang  telah  direncanakan sebelumnya  sesuai  dengan variable- variabel yang dibutuhkan, guna untuk menganalisa  data  yang  diperlukan dalam perancangan system ini. Pada tahap ini peneliti melakukan  pengelompokkan  data yang  dibutuhkan  untuk  menentukan bidan teladan. Data
tersebut dikelompokkan kedalam :
a.  Asal Sekolah b.  Jurusan Asal sekolah
c. Prodi yang dipilih Data  yang  sudah  didapatkan  belum bisa langsung diolah, data yang sudah dikumpulkan  di-transformasikan  dan diberikan  kode    agar  mudah  dalam pemrosesan    atau  pengolahan  Data Mining.
Tabel 1. Tabel Pengkodean No  Kode Nama 1 A1 SMA N 8 SEMARANG 2 A2 SMA N 1 KALIWUNGU 3 A3 SMA N 1 LIMBANGAN 4 A4 SMK N 3 KENDAL 5 A5 SMK TEXMACO 6 B1 IPA 7 B2 IPS 8 B3 KEJURUAN 9 C1 KOMPUTER AKUNTANSI 10 C2 DESAIN GRAFIS 11 C3 TI
Pada tahap ini dilakukan  seleksi data  yang  memiliki  atribut  yang relevan.  Dengan  melakukan  seleksi data akan membantu tahapan proses data  mining dalam  menemukan  pola data  yang  berguna,  yang  merupakan proses transformasi.
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3
Tabel 2. Tabel Kombinasi
Dataset yang  terdiri  500 record data  dan  berisi variabel-variabel atribut disimpan  ke  dalam Microsoft Excel  , dalam  tabel  ini  yang  terdapat item yang  terpilih  akan  bernilai  satu jika  tidak  ada  variabel  akan  bernilai nol  begitu  sterusnya  sampai  proses tindakan  terakhir.  Seperti  terlihat pada Tabel 2
Setelah  didapatkan  hasil  dari transormasi data dengan berbentuk 0 dan 1 maka langkah selanjutnya buka tampilan  design  di  aplikasi  rapid miner seperti pada Gambar 1:

## Gambar 1. Desain Rapid Miner
Dari  aplikasi rapid  miner ini algoritma  association rule  dengan metode Apriori akan  diproses  secara bersamaan  untuk  itu  nilai confidence dan support harus ditentukan terlebih dahulu  seperti  yang  dapat  kita  lihat pada gambar 2

## Gambar 2. Nilai Confidence dan Support
Setelah  semua  ditampilkan maka dijalankan dan akan didapatkan rule-rule seperti Gambar 3

## Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi

## Gambar 3. Asosiasi Rule

## 5. PENUTUP
Dari    rule-rule    yang  sudah dihasilkan  sebelumnya  apabila    rule tersebut  diuji  ke  data  sampel mahasiswa baru yang terdiri dari 500 data    ,  maka    hasil  pengujian  yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## 1. Jika mahasiswa berasal  dari SMK
N Kendal dan mengambil
Kejuruan  maka  nilai  confidence nya sama dengan 100% didukung 19.8% dari data keseluruhan.
2.
3. Jika mahasiswa berasal  dari SMK N Kendal dan mengambil kejuruan  maka  prodi  yang diambil adalah TI dengan confidence 100% didukung 14.6% dari data keseluruhan.
4. Jika mahasiswa mengambil
kejuruan  berasal    dari  SMK Texmaco
dan maka nilai confidencenya  100%  dengan didukung  14.4%  dari  data keseluruhan.
5. Jika mahasiswa berasal  dari SMK Texmaco dan mengambil kejuruan  maka  prodi  yang diambil adalah TI dengan confidence 100% dengan dukungan 11% dari data keseluruhan. 6. Jika mahasiswa berasal  dari SMA N  8  Semarang  dan  prodi  yang diambil  adalah  Komputerisasi Akuntansi dengan 31.4%, berasal dari jurusan IPA 29.4% dari data keseluruhan maka nilai confidence 94% 7. Jika mahasiswa berasal  dari SMA N 8 Semarang dengan jurusan IPA
sebanyak  31.8%  dan  mengambil Komputerisasi  Akuntansi  29.4% maka nilai confidence nya 92%
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3

## REFERENCES
Azimah,  A.,  &  Sucahyo,  Y.  G.  (2007). Penggunaan  Data  Warehouse  Dan  Data  Mining Untuk  Data  Akademik  Sebuah  Studi  Kasus  Pada  Universitas  Nasional . Jurnal Sistem Informasi MTI UI Vol. 3 – No. 2 – Oktober 2007 , 1-7.
Febryantahanuji,  Sembiring,  I.,  &  Purnomo,  H.  D.  (2018). Pengambilan  Keputusan Pegawai Tidak Tetap Menjadi Pegawai Tetap Dengan Decission Tree . Journal Of Informatics Education , 99-110.
Iko, P. (2006). Pengantar Data Mining : Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data.
Kang, M. K. (2016). Market Basket Analysis: Identify the changing trends of market data . Procedia Computer Science , 78-85.
Kurniawati,  A.  (2014).  Pemetaan  Pola  Hubungan  Program  Studi  Dengan  Algoritma Apriori. Edu Komputika Journal , 51-58.
Luthfi, K. &. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publisher.
PDDIKTI.  (2019,  8  12). PDDIKTI .  Retrieved  8  12,  2019,  from  PDDIKTI: https://forlap.ristekdikti.go.id/perguruantinggi/homegraphpt
Prayitno.  (2017).  Ekstraksi  Pola  Hubungan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan Sebaran  Wilayah  Asal  Sekolah  Menggunakan  ARM  Algoritma  Apriori. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem InformasiVolume 3 Nomor 1 April 2017 , 46-56.
Purwanti,  D.  W.  (2018).  Analisis  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Fp-Growth. Jurnal SIMTIKA Volume 1, No 1, September 2018| , 27-31.
Risky,  H.  &.  (2017).  Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Association  Rule  Untuk Mendukung  Strategi  Promosi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Aplikasinya  Volume  04,  Tahun 2017 (pp. 138-142). kediri: SEKOLAH TINGGI INFORMATIKA DAN KOMPUTER INDONESIA (STIKI) MALANG.

## Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi
Rumaisa,  F.  (2012).  Penentuan  Association  Rule  Pada  Pemilihan  Program  Studi. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2012 (SNATI 2012). Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
Suharyadi, & Sediyono, E. (2017). Metode Microsoft Clustering untuk Meningkatkan Potensi Penerimaan Mahasiswa Baru . JURNAL SISTEM KOMPUTER , 37-48.
Vaidya, J., & Clifton, C. (2002). Privacy Preserving Association Rule Mining in Vertically. KDD  '02  Proceedings  of  the  eighth  ACM  SIGKDD  international  conference  on Knowledge discovery and data mining (pp. 639-644). New York: ACMDL.
Yani, H., & Jusia, P. A. (2018). Penerapan Association Rule Untuk Mendeskripsikan Pola Hubungan  Antara  Kota  Kelahiran  Mahasiswa  Dengan  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  Pada  Stikom  Dinamika  Bangsa  Jambi. Seminar  Nasional  Sistem Informasi 2018, 9 Agustus 2018 (pp. 1097-1104). Malang: Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang.
Haryo Kusumo 1 , Eko Sediyono 2 , Marwata Marwata 3
This page intentionally left blank.