PEMODELAN POLA HUBUNGAN KEMAMPUAN LULUSAN UNIVERSITAS LANCANG KUNING DENGAN KEBUTUHAN DUNIA USAHA DAN INDUSTRI - Wiza, Fana (Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2016)
Abstrak- Pertumbuhan yang pesat dari gudang data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi miskin informasi. Data mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat menghasilkan pola yang menarik atau informasi penting dari kondisi tersebut. Dengan memanfaatkan data tracer lulusan yang dihubungkan dengan pengguna lulusan yakni dunia usaha dan industri, diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang pola hubungan keduanya melalui teknik data mining, association rule. Kategori kemampuan lulusan di ukur dengan parameter tingkat kurang diperlukan, cukup diperlukan, diperlukan, dan sangat diperlukan dalam dunia usaha dan industri. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori, informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari masing-masing kategori jenis kemampuan lulusan. Kata kunci: data mining, association rule, tracer lulusan, algoritma apriori Abstract- The rapid growth of the data warehouse has created conditions for rich data but poor information. Data mining is the mining or the discovery of new information by looking for certain patterns or rules of a number of large amounts of data that is expected to produce an interesting pattern or important information from the condition. By utilizing the the graduate tracer data that is associated with users of graduates, they are business and industry, are expected to produce information about the pattern of their relationship through data mining techniques, association rule. Category ability of graduates in measuring the level parameter is less necessary, reasonably necessary, needed, and is needed in the world of business and industry. The algorithm used is a priori algorithm, the information displayed in the form of support and confidence values of each category type abilities of graduates. Keywords: data mining, association rule, graduate tracer, apriori algorithm