PENERAPAN ALGORITMA ECLAT UNTUK ANALISIS POLA KETERKAITAN DATA MAHASISWA TERHADAP LAMA STUDI MAHASISWA (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UIN SUSKA RIAU)

FAVIAN AZWADT RIYANTO (2022) : PENERAPAN ALGORITMA ECLAT UNTUK ANALISIS POLA KETERKAITAN DATA MAHASISWA TERHADAP LAMA STUDI MAHASISWA (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UIN SUSKA RIAU) Lama studi yang ditempuh mahasiswa/i di sebuah perguruan tinggi menjadi sebuah aspek dalam akreditasi perguruan tinggi itu sendiri, karena memengaruhi daya tampung antara jumlah yang diterima dan yang lulus pada setiap tahunnya. Di jurusan Teknik Informatika UIN SUSKA RIAU, dilihat dari data dari tahun 2017 sampai awal tahun 2020 memiliki persentase dominan di mahasiswa yang lama studinya diatas 8 semester, sehingga masih banyak mahasiswa yang lama studinya lebih lama dari yang dijadwalkan oleh pihak jurusan. Dalam pencarian keterkaitan atribut data mahasiswa terhadap lama studi mahasiswa, penelitian menggunakan teknik asosiasi data mining dengan algoritma ECLAT, dengan menggunakan 564 data kelulusan mahasiswa pada kurikulum 2011 dan 2015. Hasil penelitian berhasil mendapatkan pola keterkaitan dan data dari hasil pencarian 4 itemset dengan nilai support tertinggi yaitu jika mahasiswa dengan jenis kelamin laki-laki, jalur masuk SBMPTN dan pernah mengulang mata kuliah prasyarat maka mahasiswa menempuh lama studi tidak sesuai jadwal (lebih dari 11 semester) dengan nilai support tertinggi yaitu 15.78% dan confidence 93.68%. Kata kunci: Data Mining, ECLAT, Lama Studi, Perguruan Tinggi, Teknik Informatik