Prediksi Permintaan Mata Kuliah Pada Semester Padat Dengan Menggunakan Teknik Association Rule Dengan Algoritma Apriori Pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Advent Indonesia

Abstract

Semester padat adalah suatu periode perkuliahan yang dilaksanakan oleh sebuah lembaga pendidikan/universitas dengan tujuan untuk memfasilitasi mahasiswa yang berkeinginan untuk mempersingkat waktu perkuliahannya, maupun yang berkeinginan untuk memperbaiki nilai mata kuliah sebelumnya yang kurang memadai.  Pada semester ini, persiapan yang dilakukan mengacu pada permintaan mahasiswa terhadap mata kuliah tertentu yang ingin diikutinya pada semester padat tersebut.  Agar persiapan ini dapat berlangsung dengan baik, pimpinan fakultas perlu memprediksi mata kuliah apa saja yang kemungkinan akan diambil oleh mahasiswa, sehingga mereka dapat mempersiapkan kegiatan pendaftaran dan penugasan dosen terkait dengan mata kuliah tersebut.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pendataan atas permintaan terhadap mata kuliah dengan menggunakan data historis sebelumnya.  Teknik data mining yang digunakan adalah Association Rule dengan menggunakan algoritma apriori untuk mencari frequent itemset sehingga diharapkan prediksi terhadap permintaan mata kuliah ini dapat diketahui. Dari hasil perhitungan dan analisa terhadap 25 data peserta semester padat tahun 2016/2017 di Fakultas Teknologi Informasi, diperoleh tingkat support dan confident yang tinggi terhadap beberapa kombinasi mata kuliah.  Selain itu didapati pula bahwa rule dengan nilai asosiasi final tertinggi ada pada rule “If choose B then choose K”, yaitu : Jika mahasiswa memilih mata kuliah B (Algoritma), maka ia juga akan memilih mata kuliah K (Praktek Algoritma) dengan nilai support 20% dan confidence 100%. Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Algoritma Apriori