Implenmentasi Metode Apriori Dalam Pengelempokan Kelas Santri Baru (Studi Kasus Pondok Pensatren Salafiyah Hudatul Muna)
Keywords:
pondok pesantren, pengelompokan santri, algoritma apriori, data mining, normalisasi min-maxAbstract
Pondok Pesantren Salafiyah Hudatul Muna Ponorogo menghadapi tantangan dalam pengelompokan santri baru akibat ambiguitas kriteria seleksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem berbasis metode Apriori untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode Apriori diterapkan untuk menganalisis pola dan hubungan antar data santri, menggunakan framework Laravel dan database SQLite. Sistem ini dirancang dengan antarmuka yang intuitif dan responsif, memudahkan pengelolaan data santri. Normalisasi Min-Max digunakan untuk mengubah data ke dalam rentang konsisten (0-1), meningkatkan akurasi analisis. Hasil pengujian menunjukkan tingkat support dan confidence yang tinggi pada itemset yang diuji, serta memastikan keandalan fungsi melalui pengujian white box. Pengelompokan dilakukan secara proporsional untuk 44 santri menjadi tiga kelas: Kelas A, B, dan C, dengan proporsi masing-masing 33%. Jika tersedia data nilai ujian dalam rentang 0-100, kriteria pengelompokan dapat ditentukan berdasarkan nilai, yaitu Kelas A (80-100), Kelas B (60-79), dan Kelas C (0-59). Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan kejelasan pengelompokan santri baru di Pondok Pesantren Salafiyah Hudatul Muna.
References
Arti kata santri - Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Online. (n.d.). Retrieved from https://kbbi.web.id/santri
Authentication - Laravel 11.x - The PHP Framework For Web Artisans. (n.d.). Retrieved from https://laravel.com/docs/11.x/authentication
Garcia-Dias, R., Vieira, S., Lopez Pinaya, W. H., & Mechelli, A. (2020). Clustering analysis. Machine Learning: Methods and Applications to Brain Disorders, 227–247. 10.1016/B978-0-12-815739-8.00013-4
Natalia Br Sembiring, S., Winata, H., Kusnasari, S.,Informasi, S., & Triguna Dharma, S. (n.d.). Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means.
Ramadhan, M., Hutagalung, J., Dahria, M.,Zulkarnain, I., & Jaya, H. (2023). Prediksi Penjualan Spare Part Mobil Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori Sales Prediction of Daihatsu Car Spare Parts Using the Apriori Algorithm. In Februari (Vol. 22, Issue 1).
Rasdiana, Budiawan Sulaeman, & Ahmad Ali Hakam Dani. (n.d.). Aplikasi Pendaftaran Santri/Santriwati Berbasis Web Pada Pesantren As’adiyah Belawa Baru. ITCIDA Diseminasi Teknologi Informasi, 6(2).
Relita Buaton, Yani Maulita, & Ayu Rahayu Febria. (2018). Korelasi Kecerdasan Emosional Dengan Prestasi Belajar Siswa Menggunakan Metodea Priori (Studi Kasus: SMP IT AL KAFFAH BINJAI). JIK (Jurnal Informatika Kaputama) , 1.
Ria Annisa Saragih, Irfan Sudahri Damanik, & Ilham Syahputra Saragih. (2021). Implementasi Metode Apriori Dalam Pembagian Kejuruan Penerimaan Siswa Baru Di SMK Negeri 1 Siantar. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK), 6, 181–188.
Shely Amalia, F., & Darwis, D. (2021). Analisis Data Penjualan Handphone Dan Elektronik Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : CV Rey Gasendra) (Vol. 2, Issue 1).
Syafe’, I., Islam, U., Raden, N., & Lampung, I. (2017). Pondok Pesantren: Lembaga Pendidikan Pembentukan Karakter. Jurnal Pendidikan Islam, 8.
Wintana, D., Pribadi, D., & Nurhadi, M. Y. (2022). Analisis Perbandingan Efektifitas White-Box Testing dan Black-Box Testing. Retrieved from http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/larik
