Analisis Kelulusan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Stmik Amikom Yogyakarta

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.

 

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Rokhim, A., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2016). Analisis Kelulusan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Stmik Amikom Yogyakarta. Jurnal Eksplora Informatika, 4(2), 155-164. Retrieved from https://eksplora.stikom-bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/62
Section
Articles

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.