Analisis Pola Peserta Didik Baru di SDN 2 Logede Menggunakan Algoritma Apriori - Gregoria Mariana Selvi; Haeni Budiati (Infact: International Journal of Computers, 2024)
AbstrakMenggunakan algoritma Apriori,salah satu metode data mining yangdigunakan untuk menemukan polahubungan antara item dalam dataset yangbesar, penelitian ini bertujuan untukmenganalisis pola siswa baru di SDN 2Logede. Data siswa yang digunakan di sini,terdiri dari agama, jenis kelamin, tempatlahir, pekerjaan orang tua, pendidikanterakhir orang tua dan alamat tinggal.Penelitian ini melibatkan beberapa langkahseperti pengumpulan data, pra-pemrosesandata, penerapan algoritma Apriori, dananalisis hasil. Setelah data peserta didikbaru dikumpulkan dari arsip sekolah,diproses untuk memastikan bahwainformasinya konsisten dan lengkap.Algoritma Apriori digunakan untukmenemukan hubungan antara sifat yangsering muncul bersama. Salah satu teknikdata mining yang digunakan dalampenelitian ini adalah klasifikasi asosiasi roleuntuk mengolah data siswa di SDN 2Logede. Penelitian ini mengolah data siswamenggunakan bahasa pemograman pythonuntuk mendapatkan pola dan aturan. Polaasosiasi adalah teknik data mining yangberguna untuk menemukan pola ataukorelasi yang paling penting atau menarikdari kumpulan data yang besar. AlgoritmaApriori, yang menggunakan teknikperaturan asosiasi untuk melakukanpencarian itemset sering, dapatmenghasilkan pola siswa dari tahun 2018hingga 2023 di Sekolah Negeri 2 Logede diKabupaten Klaten. Dengan bantuanAlgoritma Apriori, dapat disimpulkanbahwa jumlah siswa tertinggi akan terjadipada tahun 2021. Penelitian inimenggunakan 73 data jumlah siswa daritahun 2018 hingga 2023. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa nilai Support tertinggiadalah 1,0 dan nilai Confiden tertinggiadalah 1,0.Kata Kunci: Algoritma Apriori, DataMining, Pola Peserta Didik, SDN 2 Logede,Asosiasi Role, Pendidikan.