## Penggunaan Market Basket Analysis untuk Menentukan Pola Kompetensi Mahasiswa

## Arief Jananto
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank email : arief@unisbank.ac.id

## Abstrak
Umumnya penelaahan kompetensi lulusan dilihat dari tempat kerja mereka saat ini atau dengan cara menelusuri  dari  angket-angket  yang  diisikan  oleh  alumni  pada  periode  tertentu.  Hal  tersebut  juga  dapat dilakukan  melalui  temu alumni  maupun  melalui  pusat  informasi alumni  pada  tiap perguruan  tinggi.  Lalu bagaimana jika kompetensi tersebut dikaji pada saat sebelum mahasiswa lulus, dengan mengkaji dari nilai akademik yang telah diperoleh ?
Dengan menggunakan teknik data mining khususnya metode asosiasi dengan algoritma apriori dapat digali  suatu  informasi  dengan  tingkat  kepercayaan(min.confidence)  suatu  transaksi  dengan  tingkat dukungan(min.  support)  tertentu  sehingga  menghasilkan  suatu  aturan.  Setiap  matakuliah  dalam  sebuah kurikulum memiliki   muatan kompetensi tertentu dan sebuah kompetensi dapat disumbang oleh beberapa matakuliah.
Dengan  mengelompokkan  nilai  akademik  mahasiswa  ke  dalam  suatu  kompetensi  dan  mengambil nilai rata-ratanya maka akan dapat diperoleh suatu peta kompetensi dengan menentukan pada tingkat rata- rata  tertentu.  Pencapaian  kompetensi  pada  level  minimum  support  70%  dan  minimum  confidence  75% pada  studi  kasus  yang  dilakukan  adalah  pada  3  kompetensi.  Yaitu  Sistem  Informasi  (IS),  System Integration  (SI)  dan  Network  and  Communication  (NC).  Artinya  bahwa  sebanyak  70%  calon  lulusan program  studi  S1  Sistem  Informasi  tahun  angkatan  2004  s/d  2007  mempunyai  kompetensi  yang  lebih dibidang system informasi, integrasi system dan jaringan dan komunikasi dibandingkan dengan kompetensi lainnya. Selanjutnya tidak menutup kemungkinan penggunaan teknik, metode maupun algoritma yang lain dan memberikan suatu hasil yang berbeda. Penelitian ini masih dapat dikembangkan lebih jauh.
Kata Kunci : Kompetensi, Data Mining, Asosiasi, Apriori

## PENDAHULUAN
Pembentukan kurikulum kompetensi lulusan sangat bergantung pada kemampuan dari tiap perguruan tinggi dalam melihat kemampuan dari  mahasiswanya.  Secara  umum  perguruan tinggi  akan  berpedoman  pada  visi  dan  misinya, dimana  visi  dan  misi  disusun  dengan  mengacu kebutuhan  pasar  akan  lulusan  baik  saat  ini hingga  beberapa  tahun  ke  depan  dengan  juga memasukkan ciri khas untuk lembaganya.
Untuk  menelaah  hal  tersebut,  mungkin dibeberapa  perguruan  tinggi  sudah  sangat memperhatikannya. Namun dibeberapa perguruan  tinggi  yang  lain  kurang  dan  bahkan tidak memperhatikannya, mereka hanya
mementingkan  dapat  menghasilkan  lulusan dengan  Indek  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang sesuai  dengan  kebutuhan  pasar  tanpa  melihat kompetensi yang dimiliki oleh lulusan tersebut.
Umumnya  penelaahan  kesesuaian  lulusan dilihat  dari  tempat  kerja  mereka  saat  ini  atau dengan cara menelusuri dari angket-angket yang diisikan  oleh  alumni  pada  periode  tertentu.  Hal tersebut  juga  dapat  dilakukan  melalui  temu alumni  maupun  melalui  pusan  informasi  alumni pada  tiap  perguruan  tinggi.  Jarang  sekali perguruan tinggi  melihat kompetensi  lulusannya sebelum dilepas ke dunia nyata.

## Perumusan Masalah
Bagaimana  memetakan  nilai  matakuliah yang  telah  diperoleh  tiap  mahasiswa  atau  calon lulusan pada kompetensi dasar lulusan informatika yang disusun oleh asosiasi perguruan tinggi  komputer (APTIKOM) dengan menggunakan teknik datamining.

## Pembatasan Masalah
Agar penelitian ini dapat lebih terarah dan tidak berkembang ke permasalahan yang lainnya maka  terdapat  beberapa  batasan-batasan  yang akan digunakan dalam penelitian ini :
1. Pemetaan dilakukan berdasarkan nilai matakuliah  yang  telah  ditempuh  oleh mahasiswa atau calon lulusan, dalam  hal ini khususnya  mahasiswa  angkatan  2004  s/d 2007 yang telah mencapai 146 sks.
2. Daftar  kompetensi  dasar  yang  digunakan adalah  kompetensi  dasar  yang  disusun  oleh APTIKOM berdasarkan curricula 2005.
3. Dilakukan  penentuan  kelompok  matakuliah pada tiap kompetensinya.

## TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

## Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan penjajakan pemetaaan dari nilai-nilai matakuliah yang telah ditempuh oleh mahasiswa atau  calon  lulusan  terhadap  kompetensi  dasar yang  harus  dimilki  oleh  seorang  lulusan informatika  yang  disusun  oleh  APTIKOM sehingga  dihasilkan  peta  kompensi  dari  calon lulusan.
Manfaat  yang  dapat  diambil  dari  hasil penelitian ini nantinya adalah dengan mengetahui kompetensi dari calon lulusan  maka hal  tersebut  bisa  dijadikan  sebagai  informasi mengenai  kesesuaian  dari  kompetensi  calon lulusan terhadap kebutuhan pasar yang mengacu pada  kompetensi  dari  APTIKOM.  Dan  lebih jauh  lagi  dapat  digunakan  oleh  pihak  yang berkepentingan  dengan  masalah  kompetensi  ini untuk  lebih  menyesuaikannya  apabila  terjadi perbedaan  atau  ketidaksesuaian  kompetensi calon  lulusannya,  serta  menjadikan  informasi
seperti  apa  sebenarnya  kondisi  kompetensi  dari lulusannya.

## TELAAH PUSTAKA

## 1. Standar Kompetensi APTIKOM
Menurut  standar  kurikulum  yang  baru, dimana APTIKOM akan kembali mengacu hasil studi IEEE dan ACM yang disampaikan melalui dokumen  publikasi  Computing  Curricula  2005. Berdasarkan standar adopsi ini, ciri khas seorang lulusan  informatika  adalah  apabila  memiliki  11 (sebelas)  kompetensi  dasar  yang  berkaitan dengan  aspek ‐ aspek  pengetahuan  berupa  1). Data  System  (DS)    2).Algorithm  (AL)  3). Program Building (PB) 4). Computer
Application  (CA)  5).  Information  System  (IY) 6).  System  Integration  (SI)  7).  Computer  and Device (CD) 8). Computing Resource (CR)  9). Network  and  Communication  (NC)  10).Human Machine  Interaction  (HM)  11).  Intelligent System (GS) (“Aptikom”, 2009)

## 2. Penelitian Bidang Kompetensi
Penelitian  dibidang  telaah  kompetensi yang  dihubungkan  dengan  pengaruh  dalam  dan di  dunia  kerja  sudah  cukup  banyak  seperti penelitian yang dilakukan oleh Mariana Kristiyanti.  Menurut  Mariana  Kristiyanti,  dalam thesisnya  yang  berjudul  Analisis  Kompetensi Lulusan  Perguruan  Tinggi  di  Tempat  Kerja menyatakan  bahwa  kompetensi  yang  dimiliki oleh  lulusan  STIMIK-AM  di  tempat  kerja  tidak berbeda  untuk  masing¬masing  jenjang  studi, jurusan  studi  dan  jenis  kelamin.  Implikasi manajemen yang dapat diajukan dalam penelitian ini adalah bahwa untuk meningkatkan kompetensi  lulusan  di  tempat  kerja,  dapat dilakukan dengan cara meningkatkan pengetahuan,  ketrampilan  &  keahlian,  motivasi dan  konsep  diri  yang  merupakan  variabel  dari kompetensi. (Mariana Krisyanti, 2002)

## 3. Data Mining
Menurut  Han  dan  Kamber  (2001)  alasan utama  mengapa  data  mining  diperlukan  adalah karena  adanya  sejumlah  besar  data  yang  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  dan knowledge yang  berguna.  Informasi dan knowledge yang didapat tersebut dapat
digunakan pada banyak bidang, mulai manajemen  bisnis,  control  produksi,  kesehatan, dan lain-lain.
Secara  sederhana,  data  mining  dapat diartikan  sebagai  proses  mengekstrak  atau “menggali” knowledge yang  ada  pada sekumpulan  data.  Banyak  orang  yang  setuju bahwa  data  mining  adalah  sinonim  dari Knowledge  Discovery  in  Database,  atau  yang biasa disebut KDD.
Gambar 1. Data Mining adalah suatu langkah di dalam proses KDD. (Han dan Kamber, 2001)

## Metodologi dasar analisis asosiasi
Metodologi  dasar  analisis  terbagi  menjadi  dua tahap:
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database
2. Pembentukan aturan asosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  di temukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif yang  memenuhi  syarat minimum  confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif  A->B  dari support pola  frekuensi
tinggi A dan B dengan menggunakan rumus berikut:
Confidence (A->B)  = support (B)  / support (A U B). Disini A U B adalah union dari pola A dan B
Algoritma paling terkenal untuk
menemukan  pola  frekuensi  tinggi  dan  juga aturan assosiatif adalah apriori yang dikembangkan para peneliti IBM Almaden Format penyajian kaidah asosiasi yang biasa:
popok  .  bir  [0.5%,  60%]  beli:popok  .  beli:bir [0.5%, 60%]
" IF membeli  popok, THEN membeli  bir  dalam 60%  kasus.  Popok  dan  bir  dibeli  bersama-sama dalam 0.5% dari baris-baris dalam database."(http://intro-dmpbwq.com) 4. Algoritma Apriori Algoritma apriori adalah algoritma analisis  keranjang  pasar  yang  digunakan  untuk menghasilkan  aturan  asosiasi,  dengan  pola  “if- then”. Association  rule  mining terdiri  dari  dua sub persoalan :
1.   Menemukan  semua  kombinasi  dari item , disebut dengan frequent itemsets ,yang memiliki support yang  lebih  besar  daripada minimum support.
2.  Gunakan frequent  itemsets untuk  men- generate aturan  yang  dikehendaki.  Semisal, ABCD  dan  AB  adalah frequent ,  maka didapatkan  aturan  AB  ->  CD  jika  rasio  dari support (ABCD) terhadap support (AB) sedikitnya sama dengan minimum confidence .  Aturan  ini  memiliki minimum support karena ABCD adalah frequen t.
Prinsip algoritma apriori:
1. Kumpulkan  jumlah item tunggal,  dapatkan item besar.
2. Dapatkan  kandidat  pairs  =>  large  pairs  dari item-item.
3. Dapatkan  kandidat triplets, hitung  => large triplets dari item-item dan seterusnya.
4. Sebagai petunjuk : setiap subset dari sebuah frequent itemset harus menjadi frequent.

## METODE PENELITIAN

## Obyek dan tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi  obyek penelitian adalah program studi sistem informasi Fakultas  Teknologi  Informasi  UNISBANK, Kampus  Mugas  Jl.  Tri  Lomba  Juang  No  1 Mugas  Semarang Langkah  atau  tahapan penelitian ini dilakukan sebagai berikut :
1.  Melakukan  studi  kepustakaan  terhadap berbagai  referensi  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang dikaji  antara  lain  meliputi  :  database,  data mining,  clustering,  k-means  dan  beberapa algoritma lain yang mungkin dapat digunakan,  serta  perangkat  lunak  yang digunakan untuk proses mining.
2.  Menyiapkan  data-data  yang  dibutuhkan, yaitu  data  nilai  matakuliah  yang  telah ditempuh  oleh  mahasiswa  hingga  mencapai 146 sks.
3.  Mengolah data  yang  telah disiapkan menggunakan  beberapa  perangkat  lunak bantu seperti Excel, dan Tanagra
4.  Membuat  kesimpulan  dari  hasil  pengolahan data  dan  mining  data  yang  telah  dilakukan untuk  memghasilkan  informasi  mengenai kompetensi  dari  calon  lulusan  maupun informasi lain yang dapat digunakan sebagai bahan analisa untuk pengambilan keputusan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Persiapan Data
Tahapan  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  menyiapkan  data,  dimana data  diperoleh  dari  bagian  Biro  Administrasi Akademik (BAA). Data yang diperoleh dan akan digunakan  adalah  data  tentang  nilai  semua matakuliah yang telah ditempuh oleh mahasiswa.
Pada  penelitian  ini  diperoleh  data  nilai matakuliah  sejumlah  76  mahasiswa  yang  terdiri dari  mahasiswa  angkatan  2004,  2005,  2006  dan 2007  dimana  data  yang  diperoleh  adalah  data yang  ada  dalam  buku  besar  laporan  akademik. Adapun  contoh  data  yang  telah  dikonversi  dari
txt ke dalam format excel adalah seperti tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Daftar Nilai Mahasiswa
Angka yang terdapat pada bagian atas pada tabel 1. merupakan pengkodean dari nama matakuliah..  Selanjutnya  jika  digabungkan secara  langsung  dan  dilakukan  konversi  nilai huruf  menjadi  nilai  bobot  maka  akan  diperoleh tabel seperti tampak pada tabel 2.
Tabel  2.  Daftar  Nilai  Huruf  Kuliah  Setelah Dikonversi Ke Nilai Angka
Tahap  berikutnya  yang  dilakukan  adalah penentuan atau pengelompokan distribusi matakuliah berdasarkan kontent terhadap kelompok  kompetensi  yang  terdiri  dari  11 kompetensi.
Setiap  matakuliah  dapat  memberikan  atau memiliki kompentesi lebih dari 1. Pengelompokan  konstribusi  matakuliah  ke dalam  kelompok  kompetensi  dilakukan  secara manual sebagai tampak pada tabel 3.

## Tabel 3. Distribusi matakuliah terhadap
kompetensi
Dari  hasil  penentuan  kontribusi  dari  matakuliah terhadap kompetensi yang ada sehingga diperoleh  daftar  komponen  matakuliah  dalam setiap kompetensi.
Tabel  nilai  hasil  penentuan  rata-rata  nilai matakuliah  yang  langsung  dibulatkan  ke  dalam bentuk  nilai  pecahan  dengan  2  angka  desimal dibelakang    ke  dalam  setiap  kelompok kompetensi seperti tampak pada tabel 4.
Tabel 4. Daftar nilai rata-rata matakuliah pada setiap kompetensi K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 2.73  2.79  2.63  2.44  2.67  2.38  2.69  2.00  2.13  2.63  2.55 3.27  3.38  3.38  3.13  3.27  3.17  3.38  2.25  3.13  3.44  3.05 2.66  2.49  2.40  2.81  2.72  2.63  2.38  2.25  2.75  2.48  2.35 2.41  2.82  2.84  2.56  2.60  2.83  2.78  2.25  2.63  2.88  2.75 2.57  2.84  2.65  2.56  2.73  2.92  2.78  2.75  2.75  2.69  2.90 2.34  2.79  2.71  2.88  2.58  2.38  2.84  2.75  2.38  2.67  3.15 3.32  3.50  3.55  3.56  3.52  3.63  3.56  4.00  3.88  3.60  3.65 2.48  2.67  2.70  2.56  2.85  2.38  2.84  2.25  2.50  2.69  2.50 2.80  2.80  2.71  2.81  2.71  2.71  2.59  2.75  3.00  2.54  2.50
Selanjutnya ditentukan untuk setiap baris data (1 transaksi)  akan  ditentukan  kompetensi  mana yang  dianggap  tercapai.  Dalam  penelitian  ini peneliti  menggunakan  asumsi  pencapai  nilai angka kompetensi adalah 3.25  ke atas.
Selanjutnya  jika  diolah  menggunakan  software bantu  untuk  datamining  data  harus  dikonversi dari  berupa  nilai  diskrit  harus  dibuat  kedalam bentuk  nilai  continue  yaitu  1  dan  0.  Dimana  1 adalah  pencapaian  kompetensi  tersebut  dan  0 merupakan  tidak  mencapai  kompentsi  dari matakuliah  tersebbut.  Sehingga  data  akhir  akan diperoleh seperti tampak pada tabel 5.
Tabel 5. Daftar nilai kompetensi yang dikonversi ke dalam bentuk biner
K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8  K9  K10  K11 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1

## 5.2. Analisis Asosiasi
Berikut akan diberikan cara perhitungan (contoh)  analisis  asosiasi  dengan  algoritma apriori.
1.  Analisis pola frekuensi tinggi
Pada  tahap  ini  akan  dicari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus :
Sedangkan  untuk  nilai  support  dari  2  item diperoleh rumus 2 berikut :
Tabel 6. Daftar kombinasi item set No. Transaksi Item Set 1 K1,K2,K3 ,K5 ,K11 2 K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7,K8,K9,K10,K11 3 K5,K6 ,K9 4 K4 ,K6 5 K7,K8 6 K1 ,K4 ,K6 7 K2,K3,K4,K5,K6,K7 ,K10,K11 8 K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7 ,K9,K10 9 K4,K5,K6,K7,K8,K9,K10 …. …………………………. …. …………………………. 48 K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7,K8,K9,K10,K11 49 K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7,K8,K9,K10,K11
Misalnya  akan  dilakukan  analisis  terhadap  data nilai  kompetensi  tersebut  di  atas  dengan minimum  support  50%,  dengan  minimum confidence 75%.
Mencari nilai support untuk tiap n-itemset.

## Pada 1-itemset
Dengan  melakukan  konversi  data  transaksi  ke dalam  format  tabular,  maka  diperoleh  support
untuk  masing-masing  kompetensi  untuk  n-item dimana n=1 sebagai berikut :
Tabel 7. Daftar nilai support tiap kompetensi Kompetensi Support K1 29% K2 43% K3 63% K4 61% K5 73% K6 92% K7 53% K8 59% K9 63% K10 63% K11 49%
Dengan  batasan  minsup  50%,  maka  data kompetensi  yang  dapat  diikutkan  pada  tahap selanjuntnya adalah :
Tabel 8. Daftar minimal support 1-item 1-itemset Support K1 29% K2 43% K3 63% K4 61% K5 73% K6 92% K7 53% K8 59% K9 63% K10 63% K11 49%

## Pada 2-itemset
Untuk  menentukan  2-itemset,  dapat  dilakukan dengan  membuat  kombinasi  dari  1-itemset. Selanjutnya  data  2-itemset  dapat  diperoleh sebagai berikut :
Tabel 9. Daftar support 2-item 2-ItemSet Support K3,K4 24 49% K3,K5 27 55% K3,K6 30 61% K3,K7 23 47% K3,K8 23 47% K3,K9 22 45% …….. … ….. ……. … ….. K7,K9 21 43% K7,K10 25 51% K8,K9 21 43%
K8,K10 22 45% K9,K10 25 51%

## Pada 3-itemset
Untuk  menentukan  3-itemset,  dapat  dilakukan dengan  membuat  kombinasi  dari  2-itemset. Selanjutnya  data  3-itemset  dapat  diperoleh sebagai berikut :

## Tabel 10. Daftar support 3-item
3-itemset Support K3 K4 K5 41% K3 K4 K6 49% K3 K4 K7 39% K3 K4 K8 43% K3 K4 K9 33% K3 K4 K10 29% K3 K5 K6 53% K3 K5 K7 45% K3 K5 K8 41% K3 K5 K9 39% K3 K5 K10 33% K3 K6 K7 47% K3 K6 K8 47% K3 K6 K9 43% K3 K6 K10 39% K3 K7 K8 39% K3 K7 K9 33% K3 K7 K10 29% K3 K8 K9 31% K3 K8 K10 27% K3 K9 K10 35%
Berdasarkan  data  pada  hasil  penilaian  support pada  level  3-itemset,  diperoleh  hasil  =K3,  K5 dan K6
Kemudian  selanjutnya  karena  pada  level  3- itemset  hanya  diperoleh  1  transaksi  yang mempunyai  nilai  support  diatas  minsup,  maka tidak perlu lagi dicari level 4-itemset.
1. Pencarian  aturan  asosiasi  antar  kompetensi dengan  menggunakan  minimum  confidence 75%.

## Tabel 11. Daftar nilai confidence
Aturan (X  Y) Sup(X   Y) Sup(X) Confidence K3 K5  K6 53% 55 % 96 % K3 K6  K5 53% 61 % 87 % K5 K6  K3 53% 67 % 79 % K3  K5 53 % 73 % 100 %
K5  K3 53 % 63 % 66.67% K3  K6 53 % 92 % 66.67% K6  K3 92 % 63 % 66.67% K5  K6 73 % 92 % 100% K6  K5 92 % 73 % 100%
Dari  hasil  tabel  asosiai,  maka  dapat  digenerasi suatu aturan asosiasi sebagai berikut :
Jika K3,K5 true, maka K6 Jika K5,K6 true, maka K3
Dengan  menggunakan  data  penelitian yang  telah  disiapkan  maka  analisis  asosiasi dapat dilakukan  melalui dua tahap yaitu analisis pola  frekuensi  tinggi  dan  pembentukan  aturan asosiasi. Selanjutnya proses perhitungan maupun generasi  aturan  akan  digunakan  alat  bantu berupa  perangkat  lunak  datamining  yang  tidak berbayar  alias  gratis.  Namun  kemampuan  dan tingkat akurasinya sudah cukup baik.
Data  nilai  kompetensi  dari  76  mahasiswa  akan diolah  dengan  2  batasan  data  yaitu  pada kelompok data dengan rata-rata nilai kompetensi adalah  3.00  dan  3.25.  Kemudian  dari  tiap tingkatan  rata-rata  nilai  kompetensi  akan dilakukan  proses  mining  dengan  menggunakan minimum  support  =0,50,  minimum  support =0,60,  minimum  support  =0,70.  Dengan  tingkat minimum confidencenya sebesar 0.75.
Uji coba dilakukan hingga rata-rata 3.75 dengan min.support  50%,60%  dan  70%  serta  minimum confidence 75%.
Dari hasil rekapitulasi uji coba yang telah dilakukan dapat diambil beberapa hal :
1. Data  yang  digunakan  adalah  data  akademik dengan  menggunakan  kurikulum  2004 dimana  jumlah  matakuliah  adalah  73 termasuk skripsi
2. Data  mahasiswa  yang  sekaligus  menjadi data  ujicoba  sebanyak  76  mahasiswa  yang selanjutnya disebut sebagai transaksi
3. Dengan menggunakan beberapa model data, mulai dari rata-rata nilai kompetensi 3.00 s/d 3.75  terdapat  hasil  yang  agak  berbeda. Namum  demikian  dapat  diambil  beberapa kesamaan  yang  muncul,  yaitu  kompetensi yang  dicapai  oleh  lulusan  kurikulum  2004
adalah pada kompetensi K4,K5,K6,K8,K9,K10. Dengan 3 Kompetensi  yang  paling  tinggi  adalah K5,K6,K9 atau K5=Sistem Informasi,
K6=System  Integration,  K9=NetWork  and Communication.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam  sebuah  kumpulan  data  terdapat banyak  informasi  yang  dapat  digali,  dengan menggunakan teknik data mining.
2. Kompetensi  calon  lulusan  dapat  dibentuk dari  beberapa  matakuliah  yang  mempunyai kontent  materi  yang  sejenis  atau  hampir sama.    Kompetensi  yang  digunakan  adalah 11  kompetensi  dasar  seorang  lulusan informatika
3. Tanagra  sebagai  sebuah  perangkat  lunak datamining  yang  dapat  diperoleh  dengan  di dunia  maya,  sudah  cukup  dapat  digunakan untuk  melakukan  proses  mining  dari  data nilai akademik mahasiswa untuk mendapatkan  suatu  pola  atau  aturan  (role) dari suatu kelompok kompetensi.
4. Data  diolah  dengan  menggunakan  Tanagra pada beberapa kondisi atau tingkat nilai rata- rata  untuk  tiap  kelompok  kompetensi. Tingkat nilai rata-rata terdiri dari 3.00, 3.25, 3.50 dan 3.75 dengan minimum support dari 50  s/d  70  dan  minimum  confidence  75%. Hasil  yang  diperoleh  adalah  bahwa  secara umum  pada  tingkat  nilai  rata-rata  tersebut mahasiswa  S1  Sistem  Informasi  angkatan 2004  s/d  2007  mempunyai  sejumlah kompetensi  yang  dicapai  dan  pada  3 Kompetensi  yang  paling  tinggi  adalah K5,K6,K9 atau K5=Sistem Informasi, K6=System  Integration,  K9=NetWork  and Communication.
Dengan  keterbatasan  waktu  dan  kemampuan dari  peneliti,  sehingga  penelitian  ini  tentunya masih  jauh  dari  sempurna  dan  masih  terdapat banyak kekurangan, sehingga peneliti berharap :
1. Penelitian ini  dapat dikembangan  lebih baik lagi  dengan  lebih  membuat  identifikasi komponen  suatu  kompetensi  secara  lebih detail  dan  rinci  sehingga  akan  diperoleh
suatu  distribusi  matakuliah  ke  dalam  suatu kompetensi  secara  tepat  untuk  setiap kelompok kurikulum.
2. Lebih  meningkatkan  kuantitas  dan  kualitas dari  data  yang  digunakan  sehingga  tingkat kepercayaan  ( minimum  confidence  ) dan dukungan  minimal  ( minimum  support  ) dapat  lebih  dimaksimalkan  dan  dapat diperoleh suatu hasil yang lebih baik.
3. Penggunaan  metode  data  mining  maupun algoritma yang berbeda dimungkinkan dapat memperoleh  suatu  hasil  yang  berbeda sehingga dapat dilakukan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
APTIKOM, (2009), Panduan Penyusunan Kurikulum Rumpun Ilmu Informatika.“ Strategi  Penerapan  Konsep Multi Sourcing Learning melalui Implementasi  Aplikasi  e ‐ Bursa  secara Nasional  dalam  Rangka  Peningkatan
Kualitas  SDM ”  APTIKOM  (Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Komputer) http://www.ittelkom.ac.id/staf/faz/acuan_u tk_kurikulum/Paper- KurikulumInformatika-v2.pdf
Data  Mining,  (n.d.),  In  EEPIS-ITS  diakses  13 Juli 2012 dari http://lecturer.eepis- its.edu/~tessy/lecturenotes/db2/bab10.pdf
Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000). Data  mining:
Concepts  and  Techniques .  New  York:
Morgan-Kaufman.
Kristiyanti, Mariana (2002), Analisis Kompetensi  Lulusan  Perguruan  Tinggi  di Tempat Kerja ( Studi  Kasus Pada Alumni STIMIK  —  AM  Semarang  ) . Masters thesis,  Program  Pascasarjana  Universitas Diponegoro .
Kusrini,  Ema  Taufik  (2009), Algoritma  Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta