Implementation of Association Rule in Repeated Courses (Case Study: Telkom Applied Science School)

Abstract

Sebuah Perguruan tinggi seharusnya sudah
mempunyai matakuliah yang tersusun kedalam sebuah
kurikulum. Tiap matakuliah mempunyai karakteristiknya
masing-masing, mulai dari mudah maupun yang susah. Hal
tersebut terlihat dari rata rata ketidaklulusan tiap matakuliah.
Di Fakultas Ilmu Terapan, rata rata prosentase ketidaklulusan
tiap matakuliah seluruh semester bervariasi dari 0% sampai
59.13%. Akan tetapi belum ada studi di Fakultas, mengenai
implikasi antara sebuah matakuliah yang diulang dengan
matakuliah diulang yang lain. Salah satu cabang dari data
mining adalah asosiasi, dimana tujuannya adalah menemukan
ekspresi implikasi X->Y, dimana X dan Y adalah himpunan
itemset yang saling bebas. Dengan mengimplementasikan teknik
asosiasi menggunakan software KNIME, dapat terlihat
kemunculan ekspresi implikasi yang memenuhi minimum
support (s) dan confidence (c). Dari hasil penelitian dapat
disimpulkan : 1) implementasi asosiasi di universitas adalah
menemukan ekspresi implikasi antara sebuah matakuliah yang
diulang dengan matakuliah yang diulang lainnya. 2) support dan
value yang di temukan bervariasi dari 1%-6%. Sedangkan
confidence 6%-9%. 3) jika setting nilai minimum support
semakin kecil, maka akan banyak didapatkan rule asosiasi. 4)
matakuliah statistic adalah paling banyak diulang bersamaan
dengan praktikum statistic dengan nilai support 1% dan nilai
confidence 94%.