SISTEM PEMILIHAN BIDANG MINAT (SPBM)MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE(Studi Kasus : Jurusan Teknik Informatika Universitas Trunojoyo Madura)

Terdapat beberapa teknik data mining yang umumnya digunakan untuk memperoleh pengetahuan lebih dari data yang berjumlah besar. Association Rule adalah salah satu dari beberapa teknik data mining yang dapat menemukan hubungan asosiasi antar tiap item berdasarkan besar minimum support (minsup) dan minimum confidence (mincof). Apriori merupakan salah satu algoritma dari Association Rule yang bekerja dengan cara melakukan scan database untuk membangkitkan frequent itemset. ¬K-Itemset yang terbentuk dijadikan sebagai rule dan masing-masing dibangun oleh antecedent dan consequent. Pada Penelitian ini digunakan skenario ujicoba 100 record data dan didapatkan support minimal sebesar 42% dan support maksimal sebesar 62% dengan rule terbaik pada minsup 62% yaitu kombinasi Mata Kuliah Prasyarat (MKP) PTI dan bidang minat SISTER dengan confidence sebesar 87,37%. Support minimal dapat terbentuk apabila jumlah dari tiap-tiap item (atribut) lebih besar sama dengan minsup yang digunakan, support maksimal dapat terbentuk apabila dari minsup yang digunakan tidak lagi mengahasilkan output yaitu berupa rule. Sedangkan rule yang terbaik adalah rule yang mempunyai nilai support dan confidence yang paling tinggi dan rule tersebut mempunyai nilai kepercayaan yang dapat mewakili dari seluruh kombinasi item yang telah terbentuk. Semakin besar jumlah minsup dan mincof yang digunakan maka rule yang dihasilkan akan semakin sedikit, tetapi rule yang dihasilkan tersebut juga akan semakin kuat karena memiliki nilai kepercayaan yang tinggi.