Penerapan Data Mining Pada Hasil Tracer Study Alumni Untuk Menemukan Pola Asosiasi Dengan Algoritma Fp-Growth - Surya Andika; Alwis Nazir; Fitri Wulandari; Muhammad Affandes; Reski Mai Candra; Amany Akhyar (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2022)
Abstrak - Tracer study adalah studi terhadap lulusan lembaga pendidikan tinggi, yang juga merupakan proses untuk  mendapatkan informasi terkait transformasi alumni dari masa pendidikan ke dunia industri. Hal ini dilakukan untuk menentukan kelayakan pekerjaan lulusan dan juga penilaian retrospektif, seperti apa pelayanan yang diperoleh selama masa studi. Penelitian ini akan melaksanakan  tracer study  pada tingkat program studi di Teknik Informatika di UIN Suska Riau dan kemudian hasil studi lanjutan ini akan diolah untuk mendapatkan pola korelasi atau hubungan yang bermakna. Pengolahan data akan menggunakan teknologi data mining dan algoritma fp-growth.  Berdasarkan hasil analisa pengujian dan interpretasi dari total data bersih 129 alumni teknik informatika UIN Suska Riau yaitu pola yang dihasilkan dari proses mining dengan minimum support 15%  dan minimum confidence 40% adalah sebanyak 608 pola. Peneliti mengambil beberapa pola dengan antecedents berupa ipk, masa tunggu, bidang pekerjaan, gaji,  pekerjaan pertama, jenis kelamin untuk diinterpretasikan.Kata kunci: Data Mining, Tracer study, Fp-growth Abstract - Tracer study is a study of graduates of higher education institutions, which is also a process to obtain information related to the transformation of alumni from their education period to the industrial world. This is done to determine the employability of graduates as well as a retrospective assessment, such as what services were obtained during the study period. This research will carry out a tracer study at the study program level in Informatics Engineering at UIN Suska Riau and then the results of this follow-up study will be processed to obtain a significant correlation pattern or relationship. Data processing will use data mining technology and the fp-growth algorithm. Based on the results of the analysis of testing and interpretation of the total net data of 129 alumni of informatics engineering UIN Suska Riau, the patterns generated from the mining process with a minimum support of 15% and a minimum confidence of 40% are 608 patterns. Researchers took several patterns with antecedents in the form of GPA, waiting period, field of work, salary, first job, gender to be interpreted.Keywords: Data Mining, Tracer study, Fp-growth