Analisis Pola Hubungan antara Faktor Pendidikan dan Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Asosiasi
Keywords:
Data mining, algoritma Apriori, aturan asosiasi, kinerja akademik, pendidikanAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara faktor pendidikan dan kinerja akademik siswa menggunakan algoritma asosiasi. Data yang digunakan merupakan adaptasi dataset Students Performance dengan variabel seperti jenis kelamin, tingkat pendidikan orang tua, jenis makan siang, serta keikutsertaan dalam kursus persiapan ujian. Proses analisis dilakukan melalui tahapan data preprocessing, kategorisasi nilai, one-hot encoding, dan penerapan algoritma Apriori menggunakan parameter minimum support sebesar 0,1 dan minimum confidence sebesar 0,6. Hasil penelitian menunjukkan adanya pola hubungan yang signifikan antar variabel. Aturan dengan nilai lift tertinggi ditemukan antara tingkat pendidikan orang tua “High School” dan “Associate’s Degree” dengan confidence 0,72–0,78 dan lift 2,05, menandakan adanya keterkaitan kuat antar jenjang pendidikan menengah. Selain itu, ditemukan bahwa siswa yang tidak mengikuti kursus persiapan ujian cenderung berasal dari keluarga dengan pendidikan “High School” dengan lift 1,36. Hubungan antara “Some College” dan “Bachelor’s Degree” juga menunjukkan asosiasi positif dengan lift 1,82. Secara keseluruhan, hasil menunjukkan bahwa algoritma Apriori efektif dalam mengungkap pola tersembunyi dalam data pendidikan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam peningkatan mutu pembelajaran di Indonesia.




