Penentuan Association Rule Pada Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori - Christin Nandari Dengen; Kusrini Kusrini; Emha Taufiq Luthfi (Universitas Mulawarman, 2019)
Perkembangan data mining tidak lepas dari perkembangan teknologi informasi khususnya dalam penentuan aturan asosiasi untuk mengetahui keterkaitan factor/atribut dalam kelulusan mahasiswa tepat waktu. Dalam mencapai sebuah kelulusan, ada banyak factor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa. Namun tidak semua factor tersebut dianggap penting, untuk itu dilakukan penelitian untuk mengetahui keterkaitan antar factor tersebut. Adapun metode dalam penelitian ini yaitu pengumpulan data, analisa data dan alur penelitian yang menggunakan algoritma apriori untuk menghasilkan aturan asosiasi. Dalam penelitian ini menggunakan factor nilai ipk, predikat kelulusan dan nilai toefl dengan menggunakan data kelulusan tahun 2014 dengan sampel 20 data mahasiswa. Dimana didapatkan 5 aturan asosiasi dengan nilai confidence rule 1 69%, rule 2 73%, rule 3 91%, rule 4 86% dan rule 5 73% . Kemudian setelah didapatkan hasil perhitungan manual, akan dilakukan pengujian dengan aplikasi WeKa. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat membantu pihak program studi dalam membimbing mahasiswa agar dapat lulus tepat waktu dengan memperhatikan keterkaitan antara factor-faktor dalam kelulusan mahasiswa.