ANALISA DAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MENCARI POLA DAERAH STRATEGIS PENGENALAN KAMPUS STUDI KASUS DI STKIP ADZKIA PADANG
Bibliographic record
Abstract
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) ADZKIA merupakan salah satu institusi pendidikan formal di kota Padang yang disahkan oleh pemerintah. Persaingan di dalam dunia bisnis, khususnya dalam bidang pendidikan membuat pihak perguruan tinggi harus mencari pola sasaran daerah yang strategis dalam pengenalan sekolah. Dengan semakin banyaknya STKIP di Kota Padang, membuat setiap sekolah berusaha mencari calon siswa baru kedaerah-daerah yang potensial. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk penentuan daerah strategis adalah dengan menggunakan teknik DataMining. Dari data-data mahasiswa yang ada disekolah dapat diolah mengunakan algoritma Apriori dan FP-Growth yang menjadi informasi baru untuk dimanfaatkan oleh dalam menentukan daerah yang strategis. Dalam penelitian ini penulis mencoba membandingkan hasil dari algoritma Apriori dan FP-Growth yang menggunakan data mahasiswa angkatan 2015/2016 dengan nilai minsupport = 0.05% dan nilai minconfidence = 0.7% telah diperoleh 19 Association Rule dan 2 rule tertinggi yang dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru serta acuan berharga pada lingkup penelitian ini.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".