IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PENDIDIKAN ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS ISLAM KUANTAN SINGINGI )
Abstract
Dalam melakukan promosi pendidikan tentunya harus mempunyai cara yang tepat dalam melakukan promosi, hal ini bertujuan untuk dapat memaksimalkan biaya ataupun waktu dalam melakukan promosi pendidikan. untuk terus meningkatkan jumlah mahasiswa yang mendaftar ke Universitas Islam Kuantan Singingi, karena berdasarkan data yang di dapatkan penulis jumlah mahasiswa yang mendaftar setiap tahunnya tidak stabil, jika dibandingkan dengan data mahasiswa yang mendaftar tahun 2018, 2019 dan tahun 2020 maka dalam 3 fase terakhir ini terjadi turun naik dalam pendaftaran mahasiswa baru. Jika dibandingkan ketiga tahun ini maka sangat terlihat grafik ketikdakstabilan mahasiswa baru yang mendaftar ke Universitas Islam Kuantan Singingi, padahal promosi selalu dilakukan oleh bagian akademik dengan cara membuat brosur, baliho dan media online untuk dapat menarik minat pelajar supaya menjadikan Universitas Islam Kuantan Singingi menjadi pilihan utama dalam dunia Pendidikan untuk menggapai cita – cita yang diinginkan.maka dengan terjadinya ketidakstabilan ini penulis melakukan penelitian dengan memanfaatkan data mahasiswa yang tersimpan dalam database untuk diolah menggunakan metode Fp – Growth sehingga didapatkan prediksi untuk dijadikan acuan dalam melakukan promosi pendidikan.
References
Budianto, H., & Riana, J. (2020). Penerapan Data Mining menggunakanalgoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Strategi Promosi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Kuningan. Jurnal Cloud Information, 5(1), 22–29.
Ikhwan, A., Nofriansyah, D., & Sriani. (2015). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma ). Saintikom, 14(3), 211–226.
Irwan. (2019). Strategi Promosi Dengan Algoritma Fp-Groowth(Studi Kasus Di Universitas Harapan Medan). Nformation Technology and Computer Science(INTECOMS), 3, 76–81.
Mayasari, N., Niska, D. Y., & Samosir, E. R. (2019). Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Itemset Promosi Penjualan Pada CV. Sumber Segar Utama. Jurnal Teknik Dan Informatika Volume 6 | Nomor 1 | Januari 2019, 6, 31–36.
Nopriandi, H., & Haswan, F. (2022). Analisis Klasterisasi Mahasiswa Baru dalam Memilih Program Studi dengan Menggunakan Algoritma K-Means. Journal of Information System Research (JOSH), 3(4), 666-671.
Parmonangan Hutabarat, C. (2021). Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart pada Bengkel. 5(2), 112–121. https://doi.org/10.31603/komtika.v5i2.6251
Rosnelly, R. (2012). Buku Sistem Pakar. Buku Sistem Pakar.
Sepri, D., Afdal, M., & Riau, S. (2017). Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis Pengenalan Kampus Studi Kasus Di Stkip Adzkia Padang. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), 1(1). https://www.jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JSIK/article/view/27
Tjandra,S. (2019). Analisa Pencarian Frequent Itemsets Menggunakan Algoritma Fp-Max. Jurnal Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya. 1-7
Winarti, D., Studi, P., Informatika, T., Komputer, F. I., Indonesia, U. D., Barat, S., & Asosiasi, R. (2018). Analisis Data Mining Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam Mendukung Strategi Promosi. Simtika, 1(1), 27–31.
