Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
PENCARIAN POLA KONSENTRASI PEMINATAN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI ììDAN ASSOCIATION RULE
Istiana Fii Sabilillah (2016) | Skripsi | -
Bagikan
Ringkasan
Association rule mining adalah sebuah teknik data mining untuk menemukan asosiasi yang sesuai atau hubungan antar data dari sejumlah besar data. Sejumlah besar data yang diproses, dapat ditemukan rule Ãâ rule nya menggunakan algoritma apriori dengan dua proses utama yaitu pencarian frequent itemsets berdasarkan minimum support ( join step dan prune step ) dan pembentukan rule berdasarkan minimum confidence.
Dalam Tugas Akhir ini, akan membuat sistem pencarian pola asosiasi konsentrasi peminatan program studi terhadap data akademik alumni dengan menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori yang di mana metode ini dapat digunakan lebih lanjut dalam sistem rekomendasi bidang minat pilihan mahasiswa. Pada saat ini, mahsiswa di jurusan Teknik Informatika UNMUH Jember masih belum memiliki sistem untuk membantu mereka memnentukan bidang minat. Pemilihan bidang minat ini sangat penting karena berkaitan dengan pengambilan tugas akhir dari mahasiswa tersebut.
Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem pencarian pola asosiasi konsentrasi ini di temukan bahwa semakin kecil confidence, maka akan memunculkan rule semakin banyak dan pilihan rule untuk sistem rekomendasi bidang minat dapat lebih beragam
Ringkasan Alternatif
Association rule mining is a data mining technique for finding the appropriate association or the correlation between the data among a huge amount of data. The rules can be found in the most of the processed data by using Apriori Algorithm (join step and prune step) and rule establishment based on the minimum confidence.
This thesis will make a system to find association pattern which focuses on the preference in a study program to the alumni academic data by using Association Rule and Apriori Algorithm; in which can be used more effectively in studentsÃâ preference recommendation system. At the time being, Computer Science / Informatics students in UNMUH Jember havenÃât found the system to help them finding their preference; which is very important because this is related to their thesis subjects.
The analysis result has shown that the less confidence will show more rules and the choice of rules for the studentsÃâ preference recommendation system will be more various.