Analisis Pola Kegiatan Belajar Mahasiswa Terhadap Keberhasilan Akademik Menggunakan Algoritma Apriori
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum optimalnya pemanfaatan data perilaku belajar mahasiswa untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan akademik. Penelitian ini menawarkan pendekatan baru dengan menerapkan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola belajar yang berasosiasi dengan IPK tinggi. Metode yang digunakan mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan melibatkan 408 mahasiswa dari berbagai perguruan tinggi di Kabupaten Manokwari. Temuan utama menunjukkan bahwa kombinasi motivasi akademik yang tinggi, kehadiran ≥90%, manajemen waktu yang baik, dan pembelajaran daring secara konsisten terkait dengan keberhasilan akademik. Sebanyak delapan aturan asosiasi paling menonjol berhasil diidentifikasi berdasarkan evaluasi metrik support, confidence, lift, dan Zhang’s metric. Kebaruan dari penelitian ini terletak pada konteks geografis dan sosial yang khas serta pemanfaatan algoritma data mining untuk konteks pendidikan tinggi di wilayah Indonesia Timur. Penelitian ini merekomendasikan penerapan pola belajar berbasis data sebagai strategi peningkatan kualitas akademik mahasiswa di masa depan.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Ira Veronika Girsang et al., “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa/i Jurusan Ekonomi Pembangunan FEB Universitas Palangka Raya,” Nian Tana Sikka : Jurnal ilmiah Mahasiswa, vol. 2, no. 1, pp. 145–156, Jan. 2024, doi: 10.59603/niantanasikka.v1i1.298.
A. Alhadabi and A. C. Karpinski, “Grit, self-efficacy, achievement orientation goals, and academic performance in University students,” Int J Adolesc Youth, vol. 25, no. 1, pp. 519–535, Dec. 2020, doi: 10.1080/02673843.2019.1679202.
A. Guerrero-Lucendo, F. García-Orenes, J. Navarro-Pedreño, and D. Alba-Hidalgo, “General Mapping of the Environmental Performance in Climate Change Mitigation of Spanish Universities through a Standardized Carbon Footprint Calculation Tool,” Int J Environ Res Public Health, vol. 19, no. 17, p. 10964, Sep. 2022, doi: 10.3390/ijerph191710964.
Z. Cai and Q. Meng, “Academic resilience and academic performance of university students: the mediating role of teacher support,” Front Psychol, vol. 16, Apr. 2025, doi: 10.3389/fpsyg.2025.1463643.
S. A. A. Kharis and A. H. A. Zili, “Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan,” JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH, vol. 6, no. 1, pp. 12–20, Mar. 2022, doi: 10.21009/jrpms.061.02.
Z. Tang, Z. Jiang, Y. Li, H. Yuan, J. Han, and C. Chen, “Research on the Association Analysis of Online Learning Behaviors Based on the Apriori Algorithm,” Frontiers in Computing and Intelligent Systems, vol. 9, no. 2, pp. 18–22, Aug. 2024, doi: 10.54097/4a3h3p03.
M. Yağcı, “Educational data mining: prediction of students’ academic performance using machine learning algorithms,” Smart Learning Environments, vol. 9, no. 1, p. 11, Dec. 2022, doi: 10.1186/s40561-022-00192-z.
P. Ihantola et al., “Educational Data Mining and Learning Analytics in Programming,” in Proceedings of the 2015 ITiCSE on Working Group Reports, New York, NY, USA: ACM, Jul. 2015, pp. 41–63. doi: 10.1145/2858796.2858798.
F. Kurniawati, L. Ambarwati, and Lukman El Hakim, “Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah dan Disposisi Matematis Siswa dengan Model Pembelajaran Problem Based Learning Berbasis E-Learning,” JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH, vol. 6, no. 1, pp. 1–11, Mar. 2022, doi: 10.21009/jrpms.061.01.
R. Agrawal and R. Srikant, Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). Santiago, 1994.
N. A. Hibnastiar, A. F. Setiawan, and E. H. Susanto, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Menentukan Rekomendasi Paket Produk,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 5, no. 1, pp. 321–331, Jan. 2025, doi: 10.57152/malcom.v5i1.1782.
M. Ibrahim, R. Riana, and S. Soraya, “Evaluasi Keterlibatan Siswa dalam Lingkungan Pembelajaran Daring: Tinjauan Sistematis Literatur,” Jurnal Ulul Albab, vol. 28, no. 2, p. 112, Aug. 2024, doi: 10.31764/jua.v28i2.26058.
F. Aldresti, E. Erviyenni, and S. Haryati, “Pengembangan Lembar Kegiatan Mahasiswa Elektronik (e-LKM) berbasis Collaborative Learning Untuk Mata Kuliah Dasar-Dasar Pendidikan MIPA,” PENDIPA Journal of Science Education, vol. 5, no. 3, pp. 292–299, Mar. 2021, doi: 10.33369/pendipa.5.3.292-299.
Ira Veronika Girsang et al., “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa/i Jurusan Ekonomi Pembangunan FEB Universitas Palangka Raya,” Nian Tana Sikka : Jurnal ilmiah Mahasiswa, vol. 2, no. 1, pp. 145–156, Jan. 2024, doi: 10.59603/niantanasikka.v1i1.298.
I. S. MAHMUDI, M. MAS’ULA, and P. PURNAMAWATI, “EFEKTIVITAS MANAJEMEN PEMBELAJARAN DENGAN METODE BLENDED LEARNING MELALUI JEJARING MOODLE DAN GOOGLE CLASS ROOM PASCA COVID 19,” EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi, vol. 2, no. 2, pp. 165–174, Jun. 2022, doi: 10.51878/edutech.v2i2.1208.
Y. Fu et al., “Unlocking academic success: the impact of time management on college students’ study engagement,” BMC Psychol, vol. 13, no. 1, p. 323, Apr. 2025, doi: 10.1186/s40359-025-02619-x.
Y. Yulyanah and H. Khotimah, “ANALYSIS OF INTERNAL AND EXTERNAL FACTORS AFFECTING STUDENTS LEARNING OUTPUT CASE STUDY D3 ACCOUNTING, PAMULANG UNIVERSITY, 2019/2020 ACADEMIC YEAR,” JIM UPB (Jurnal Ilmiah Manajemen Universitas Putera Batam), vol. 9, no. 2, pp. 158–165, Jul. 2021, doi: 10.33884/jimupb.v9i2.3654.
N. Ameliana, N. Suarna, and W. Prihartono, “ANALISIS DATA MINING PENGELOMPOKKAN UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DI PROVINSI JAWA BARAT,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 3261–3268, May 2024, doi: 10.36040/jati.v8i3.9655.
H. A. Mahdiraji, E. Razghandi, and A. Hatami-Marbini, “Overlapping coalition formation in game theory: A state-of-the-art review,” Expert Syst Appl, vol. 174, p. 114752, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114752.
M. Das, “Analyzing impact of parental occupation on child’s learning performance: a semantics-driven probabilistic approach,” Int J Data Sci Anal, vol. 12, no. 1, pp. 31–44, Jun. 2021, doi: 10.1007/s41060-020-00220-6.
M. I. P. Wijaya, N. L. Aqromi, and S. N. Afiyah, “Implementasi Data Mining Pola Pembelian Pada Toko Santoso Tiga Sumenep Dengan Menerapkan Algoritma Apriori,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 17, no. 2, pp. 97–108, Feb. 2023, doi: 10.32815/jitika.v17i2.909.
I. Irawan, Sunardi, and S. Harlina, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Aplikasi Penjualan Buah Berbasis Web,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 9, no. 1, pp. 234–243, Nov. 2024, doi: 10.35870/jtik.v9i1.2971.