Penggunaan Market Basket Analysis untuk Menentukan Pola Kompetensi Mahasiswa

Umumnya penelaahan kompetensi lulusan dilihat dari tempat kerja mereka saat ini atau dengan cara menelusuri dari angket-angket yang diisikan oleh alumni pada periode tertentu. Hal tersebut juga dapat dilakukan melalui temu alumni maupun melalui pusat informasi alumni pada tiap perguruan tinggi. Lalu bagaimana jika kompetensi tersebut dikaji pada saat sebelum mahasiswa lulus, dengan mengkaji dari nilai akademik yang telah diperoleh ? Dengan menggunakan teknik data mining khususnya metode asosiasi dengan algoritma apriori dapat digali suatu informasi dengan tingkat kepercayaan(min.confidence) suatu transaksi dengan tingkat dukungan(min. support) tertentu sehingga menghasilkan suatu aturan. Setiap matakuliah dalam sebuah kurikulum memiliki  muatan kompetensi tertentu dan sebuah kompetensi dapat disumbang oleh beberapa matakuliah.Dengan mengelompokkan nilai akademik mahasiswa ke dalam suatu kompetensi dan mengambil nilai rata-ratanya maka akan dapat diperoleh suatu peta kompetensi dengan menentukan pada tingkat rata-rata tertentu. Pencapaian kompetensi pada level minimum support 70% dan minimum confidence 75%  pada studi kasus yang dilakukan adalah pada 3 kompetensi. Yaitu Sistem Informasi (IS), System Integration (SI) dan Network and Communication (NC). Artinya bahwa sebanyak 70% calon lulusan program studi S1 Sistem Informasi tahun angkatan 2004 s/d 2007 mempunyai kompetensi yang lebih dibidang system informasi, integrasi system dan jaringan dan komunikasi dibandingkan dengan kompetensi lainnya. Selanjutnya tidak menutup kemungkinan penggunaan teknik, metode maupun algoritma yang lain dan memberikan suatu hasil yang berbeda. Penelitian ini masih dapat dikembangkan lebih jauh.Kata Kunci : Kompetensi, Data Mining, Asosiasi, Apriori