IMPLEMENTASI TEKNIK ASSOCATION RULE MINING UNTUK MENGETAHUI POLA MINAT KERJA MAHASISWA SESUAI BIDANG KEAHLIAN - dwi winarti winarti (JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 2020)
Alumni Teknik Informatika 45 % bekerja tidak sesuai dengan bidang keahlian yang diperoleh selama menempuh pendidikan diperguruan tinggi. Ada beberapa faktor diantaranya: pertama, alumni masih belum percaya kemampuannya sendiri atau belum menguasai progam studi yang mereka pilih, kedua ketersediaan lapangan pekerjaan. Teknik Association Rule Mining akan membantu memunculkan pola minat dan bakat mahasiswa terhadap mata kuliah yang mereka dapat ketika kuliah. Nilai akademik diklasifikasikan kedalam 3 mata kuliah jurusan yaitu yang berkaitan dengan matakuliah progammer, desain, dan jaringan hal ini di sesuaikan dengan visi dan misi progam studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer. Teknik asosiasi berupa rule-rule yang paling banyak muncul atau strong rule, dikombinasikan dengan algoritma Fp-Growth sehingga mempermudah menemukan pola dari sekumpulan data yang sudah diklasifikasikan. Fp- Growth akan membentuk struktur Tree untuk memperkuat dalam memunculkan himpunan data yang besar. Pengambilan sampel dari matakuliah pada progam studi S1 Teknik Informatika. Data sampel dikelompokan dalam matakuliah progamming, desain grafis dan jaringan. Algoritma Fp-Growth dapat menunjukkan bahwa rule asosiasi dapat membentuk sebuah pola minat dan bakat mahasiswa terhadap mata kuliah dan keterkaitannya dengan pekerjaan sesuai bidang keahlian. Hasil penelitian dapat memprediksi pekerjaan yang sesuai setelah lulus dari perguruan tinggi.