Aturan Asosiasi Multidimensi pada Data Nilai Mahasiswa Alih Jenis Ilmu Komputer IPB Menggunakan Algoritme Apriori dan Eclat
Abstract
Indeks prestasi kumulatif (IPK) seorang mahasiswa merupakan hasil studi
dari mahasiswa selama menempuh pendidikan. IPK akan menentukan kelulusan
seorang mahasiswa dari suatu universitas. Pada Program Alih Jenis S1 Ilmu
Komputer Institut Pertanian Bogor, nilai yang diperoleh setiap mahasiswa
bervariasi, dari skala E (gagal), D (kurang), C (cukup), B (baik), dan A (amat
baik). Nilai tersebut menarik untuk diamati mengingat mahasiswa Program Alih
Jenis S1 Ilmu Komputer memiliki profil yang berbeda-beda. Penelitian ini
bertujuan untuk mencari kaitan antara asal D3, IPK D3, dan nilai-nilai yang
diperoleh selama perkuliahan. Untuk mengetahui pola keterkaitan antara ketiga
variabel tersebut, dilakukan multidimensional association rule mining
menggunakan algoritme apriori dan algoritme equivalence class transformation
(Eclat). Berdasarkan aturan yang dihasilkan dari kedua algoritme tersebut, pada
nilai minimum support 40% dan minimum confidence 80% dapat disimpulkan
bahwa mahasiswa yang berasal dari Program Diploma IPB, pada umumnya
memiliki nilai C untuk mata kuliah yang diambil dalam Program Alih Jenis S1
Ilmu Komputer, memiliki IPK D3 yang sangat memuaskan, dan berjenis kelamin
laki-laki.
Collections
- UT - Computer Science [2254]