Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Association Rule Dan Ant Colony Optimization (studi Kasus Mata Kuliah Di Jurusan Teknik Informatika Universitas Telkom)
Abstrak Dalam proses perkuliahan, setiap mahasiswa diwajibkan untuk menyelesaikan setiap mata kuliah dengan sejumlah sks yang ditentukan oleh institusi. Ada mata kuliah yang bersifat wajib dan pilihan. Mata kuliah pilihan berdampak pada fokus bidang penelitian yang akan diambil. Pemilihan hal tersebut membantu dalam pengerjaan tugas akhir yang lebih baik. Pemilihan mata kuliah yang tidak sesuai dengan riwayat nilai dan ekspektasi mahasiswa bisa menyebabkan kesulitan dalam penyelesaian tugas akhir. Pada penelitian ini akan dirancang sistem rekomendasi mata kuliah pilihan menggunakan metode brute force, association rule dan metode ant colony optimization (ACO) Metode brute force digunakan untuk mendapatkan rekomendasi mata kuliah pilihan berdasarkan riwayat nilai. Algoritma apriori pada metode association rule digunakan untuk menemukan asosiasi setiap mata kuliah pilihan. Sedangkan algoritma ant cylce pada metode ACO digunakan untuk mengoptimasi hasil pencarian rule sebagai rekomendasi learning path pengambilan mata kuliah pilihan. Kemudian hasil dari ketiga algoritma tersebut digabungkan untuk hasil rekomendasi yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma brute force dapat memberikan rekomendasi sesuai riwayat nilai. Algoritm apriori pada metode association rule dapat menghasilkan rule untuk setiap kelompok keahlian dan algoritma ant cycle pada algoritma ACO dapat memberikan rekomendasi berupa rule pemilihan mata kuliah pilihan dan learning path mata kuliah pilihan. Hasil penggabungan tiga algoritma dapat menghasilkan rekomendasi mata kuliah pilihan dengan baik. Kata kunci: course recommendation, association rule, ant colony optimization (ACO) apriori, ant cycle, brute force Abstract In the lecture process, each student is required to complete each course with several credits determined by the institution. Some courses are mandatory and optional. Elective courses have an impact on the focus of the research area to be taken. The selection of these things helps in the completion of the final project. Selection of courses that are not by the history of grades and expectations of students can cause difficulties in completing the final project. In this study, a recommendation subject system will be designed using the brute force method, association rule, and the ant colony optimization (ACO) method. The brute force method is used to obtain elective course recommendations based on historical grades. A priori algorithm in the association rule method is used to find the association of each chosen subject. While the ant cycle algorithm in the ACO method is used to optimize the rule search results as a recommendation for learning path taking elective courses. Then the results of the three algorithms are combined for better recommendation results. The results showed that the brute force algorithm can provide recommendations according to historical values. A priori algorithm in the association rule method can produce rules for each group of expertise and the ant cycle algorithm in the ACO algorithm can provide recommendations in the form of rules for selecting the subject and learning path for selected subjects. The results of combining the three algorithms can produce a choice of elective courses well. Keywords: course recommendation, association rule, ant colony optimization (ACO) apriori, ant cycle, brute force