
IDENTIFIKASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS : STKIP YPM BANGKO)
Author(s) -
Hilda Rahmawati,
Agung Putra Yunanda,
Ahmad Rhiza,
Ardi Ardi
Publication year - 2020
Publication title -
jurnal ilmiah metadata
Language(s) - Uncategorized
Resource type - Journals
eISSN - 2745-5262
pISSN - 2723-7737
DOI - 10.47652/metadata.v2i3.34
Subject(s) - mathematics , humanities , art
Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi minim informasi. Tingkat kelulusan mahasiswa dapat dilihat dari lama studi dan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) yang terdapat pada data kelulusan mahasiswa. Data Mining diharapkan dapat membantu menyajikan informasi tentang tingkat kelulusan mahasiswa dengan menggunakan data kelulusan mahasiswa dan data induk mahasiswa. Memahami dan menganalisa penggunaan Algoritma Apriori untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa yang dilihat dari lama studi dan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif). Kategori tingkat kelulusan di ukur dari lama studi dan IPK. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori. Informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari masing-masing kategori tingkat kelulusan. Tingkat kelulusan menjadi salah satu indikator atau tolak ukur tingkat keberhasilan perguruan tinggi dalam melaksanakan proses kegiatan belajar mengajar .Penilian kinerja perguruan tinggi menggunakan beberapa faktor penilaian yang salah satunya adalah tingkat kelulusan. Hasil dari proses algoritma Apriori berupa nilai support dan confidence. Penerapan algoritma Apriori ini menggunakan java netbeans sebagai bahasa pemogramannya. Hasil yang mempengaruhi tingginya prestasi akademik berdasarkan data awal masuk mahasiswa yaitu dengan meilhat nilai confidence tertinggi dimilik oleh mahasiswa STKIP YPM Bangko. Dalam pengujian Algortma Apriori yang ditampilkan adalah nilai Support dan Confidance pada masing – masing Itemset yang akan ditampilkan.