POLA FREKUENSI JUDUL SKRIPSI MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DENGAN ALGORITMA APRIORI
DOI:
https://doi.org/10.21063/jtif.2017.V5.2.25-35Keywords:
Data Mining, Algoritma Apriori, SkripsiAbstract
Data perlu disimpan, tapi yang lebih penting dari itu adalah proses penemuan pengetahuan (knowledge) dari data yang disimpan yang kemudian disebut dengan data mining. Data mining erat kaitannya dengan data, informasi dan pengetahuan. Proses data mining dimulai dengan mengekstraksi data yang kemudian menghasilkan sebuah informasi. Informasi yang dihasilkan kemudian diolah untuk menghasilkan pola (pattern) yang kemudian diterjemahkan menjadi sebuah pengetahuan. Masalah yang muncul adalah belum adanya penemuan pola dari judul skripsi Mahasiswa setiap semesternya, sehingga masih belum terlihat kemana arah ilmu yang dikuasai oleh mahasiswa tersebut.. Dengan menggunakan Data Mining Asosiasi Algoritma Apriori, maka akan diperoleh pola dari judul skripsi mahasiswa, sehingga pihak Program Studi bisa melihat kecenderungan mahasiswa dalam mengajukan judul skripsi
References
Han, Jiawei., Kamber, Micheline, 2011, Data Mining Concepts and Techniques Third Edition, Elsevier
Huda, Miftahul. 2011. Perkembangan keilmuan di STAIN Ponorogo, Jurnal Dialogia
Kusrini., Luthfi, Emha Taufik, 2008, Algoritma Data Mining, Penerbit Andi
Larose, Daniel T., 2005, Discovering Knowledge in Data an Introduction to Data Mining, John Wiley & Sons
Mandala, Eka Praja Wiyata, 2015, Data Mining Menggunakan Bayesian Classifier Untuk Menentukan Kelayakan Kendaraan Yang Akan Dijual Pada Showroom Motor Bekas, Prosiding Senatkom, Padang
Mandala, Eka Praja Wiyata, 2016, Data Mining Algoritma Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Tingkat Resiko Pinjaman Dana Di Bank Perkreditan Rakyat, Jurnal Ilmu Komputer, Jakarta
Muslich, Masnur, 2009., Bagaimana menulis Skripsi, Bumi Aksara, Jakarta. Oracle, 2008,
Oracle Data Mining Concept 11g Release 1(11.1), Oracle
Witten, Ian H., Eibe, Frank, Hall, Mark A., 2011, Data mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition, Elsevier
Downloads
Published
Issue
Section
License
This journal is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).
Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication.
The work may be shared and adapted, even for commercial purposes, as long as appropriate credit is given and any new creations are licensed under the identical terms.
