Analisis Dosen Favorit STIE-GK Muara Bulian Menggunakan Algoritma Apriori

Abstract

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma apriori untuk menganalisis indikator dosen favorit pilihan mahasiswa STIE-GK Muara Bulian. Algoritma apriori dipilih karena kemampuannya dalam menganalisis data yang muncul secara bersamaan dan berulang dan data yang telah menumpuk lama, sehingga perlu kiranya digunakan penambangan data, untuk mendapatkan pengetahuan. Data yang penulis gunakan adalah pilihan indikator dosen favorit STIE-GK Muara Bulian secara random sebanyak 100. Metode penelitian yang penulis gunakan adalah dengan menghitung data secara manual kemudian dilakukan uji coba terhadap software data mining Weka. Adapun hasil penelitian ini menunjukkan, secara parsial indikator Pendiam memiliki nilai tertinggi yakni 46% sedangkan indikator terrendah adalah Rapi yakni 63%. Sedangkan rule yang terbentuk berdasarkan minimum support dan minimum confidence adalah 3 rule yaitu “Jika mahasiswa tidak  memilih indikator Pintar, Menarik, Disiplin, Humoris, maka tidak memilih Rapi†dengan nilai confidence 92%, “Jika mahasiswa memilih indikator Rapi, Menarik dan tidak memilih indikator Disiplin, Humors, maka tidak memilih Pintar†dengan nilai confidence 91% dan “Jika mahasiswa tidak memilih indikator Pintar, memilih indikator Rapi, tidak memilih indikator Disiplin, Humors, maka memilih indikator Menarik†dengan confidence 91%.