Analisis Kelulusan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Stmik Amikom Yogyakarta

Article Sidebar

PDF
Published: 2016-09-30
Keywords:
Data Mining, Association Rule, Quantitative Association Rule, Kelulusan Mahasiswa, CRISPDM Abstract

Main Article Content

Abdul Rokhim
Kusrini Kusrini
Emha Taufiq Luthfi

Abstract

Quantitative association rule adalah metode yang sangat komplek untuk mencari hubungan antar item secara kuantitatif.Metode ini terdiri dari tiga proses, yaitu proses pengelompokan data yang jenis itemsetnya sangat banyak menjadikan ke beberapa interval, proses pencarian frequent itemset dan proses pencarian aturan yang mengandung nilai kuantitatif. Pada penelitian ini medote quantitative association rule digunakan untuk mencari informasi tentang faktor-faktor yang terkait dengan kelulusan mahasiswa.Tujuan penelitian ini untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap kelulusan mahasiswa STMIK AMIKOM Yogyakarta, sehingga pihak akademik dapat mengambil kebijakan. Penelitian ini fokus untuk menganalisis keterkaitan antara data mahasiswa dan data keaktifan mahasiswa dalam berorganisasi dan pekerjaan. Pada penelitian ini mencoba membandingkan hasil dari metode yang digunakan dengan cara pengujian manual dengan menggunakan sampel 15 data mahasiswa, agar aplikasi yang di bangun sesuai dengan metode yang digunakan. Dari hasil pengujian didapatkan 3 nilai interval dari data IPK dan ditemukan 11 rule akhir. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode Quantitative association rule aturan yang diperoleh dapat membantu menentukan kebijakan dari pihak STMIK AMIKOM.

 

Article Details

Issue

Vol. 4 No. 2 (2015): Jurnal Eksplora Informatika

Section

Articles

Jurnal Eksplora Informatika bersifat open access, yaitu dapat diakses secara umum tanpa dikenakan biaya. Penulis yang menerbitkan artikelnya di Jurnal Eksplora Informatika setuju dengan ketentuan berikut:

  • Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal Eksplora Informatika menggunakan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.
  • Penulis diizinkan untuk mengarsipkan/menggunggah/meyimpan artikel mereka, misalnya dalam repositori institusional atau situs web/blog penulis, namun diharapkan agar memberikan rincian bibliografi yang menghargai publikasi di jurnal ini.
  • Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menyediakan artikel dalam berbagai bentuk dan media, sehingga artikel dapat digunakan untuk teknologi terbaru bahkan setelah dipublikasikan.
  • Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menegakkan hak-hak atas nama penulis pada artikel terhadap pihak ketiga. Misalnya dalam kasus plagiarisme atau pelanggaran hak cipta.

How to Cite

Analisis Kelulusan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Stmik Amikom Yogyakarta. (2016). Jurnal Eksplora Informatika, 4(2), 155-164. https://eksplora.stikom-bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/62

References

[1] Kusrini., Luthfi, T, E. 2009. Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta.

[2] Prasetyo, E., 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab, Yogyakarta, Andi
Offset.

[3] Arizal, A. 2012. “Penggunaan data mining untuk mencari aturan Asosiatif dari database pengobatan
pada klinik Amanah Kabupaten sleman propinsi DIY dengan metode Quantitative association rules”
(tesis). Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Gajah Mada.

[4] Zhou, L., Yau, S. 2007. Association Rule and Quantitative Association Rule Mining among
Infrequent items. MDM’07, Agustus 12, 2007, San Jose, California, USA.

[5] Tsai, S.M. dan Chen, C., 2001, Mining Quantitative Association Rules in a Large Database of Sales
Transactions, JISE, 17, 667-681. Tersedia di http://www.iis.sinica.edu.tw/
page/jise/2001/200107_08.pdf. Tanggal akses : 20 Mei 2013.