Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimisasi Algoritma Naive Bayes dalam Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu



Authors (s)


(1) * Sudriyanto Sudriyanto   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Istitusi perguruan tinggi merupakan wadah bagi mahasiswa dalam mendapatkan pengetahuan sebelum terjun langsung dan bersaing dalam dunia kerja. Institusi perguruan tinggi berperan dalam menciptakan lulusan yang sesuai dengan kebutuhan dunia industri. Salah satu indikator dalam keberhasilan perguruan tinggi salah satunya ialah jumlah kelulusan mahasiswa yang mana berdampak kepada penilaian masyarakat dan akreditasi dari pemerintah. Peneliti sudah banyak melakukan penelitian dalam memprediksi kelulusan mahasiswa untuk mengetahui lulus terlambat atau tepat waktu. Menurut kondisi tersebut metode data mining yang cocok digunakan adalah classification. Salah satu metode data mining adalah Naive Bayes. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan Naive Bayes dengan PSO (Particle Swarm Optimization) sebagai penyeleksi atribut. Dari dataset yang digunakan adalah sebanyak 384 record data mahasiswa dari smestet 1 sampai dengan smester 8 diperoleh nilai akurasi sebesar 89.46%. Penelitian ini mempunyai tujuan agar universitas bisa memprediksi mahasiswa yang berpotensi tidak lulus tepat waktu, yang kemudian universitas akan memberikan penanganan khusus ataupun peringatan kepada mahasiswa agar supaya mahasiswa tersebut bisa lulus tepat pada waktunya.


Keywords

Computer Science



Full Text: Download PDF



References


Imama Sabilla Wilda and Eranti Putri Tesa , "Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa dengan kNearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus Prodi D3 Sistem Informasi Universitas Airlangga)," Jurnal Komputer Terapan, vol. III, no. 2, pp. 233-240, November 2017.

Mustafa M. Syukri , Rizky Ramadhan Muh , and P. Thenata Angelina , "Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier," Citec Journal, vol. IV, no. 2, pp. 151-162, April 2017.

Maulida Rusyda and Bani, "Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan Algoritma C4.5 dengan Particle Swarm Optimization pada Univeristas XYZ," Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications, vol. I, no. 3, pp. 138-144, Agustus 2020.

Sutoyo Edi and Almaarif Ahmad , "Educational Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes Classifier," Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. IV, no. 1, pp. 95 – 101, Februari 2020.

Muqorobin, Kusrini, and Taufiq Luthf Emha , "Optimasi Metode Naïve Bayes Dengan Feature Selection Information Gain Untuk Prediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan Sekolah," Jurnal Ilmiah Sinus (JIS), vol. 17, no. 01, pp. 2548-4028, Januari 2019.

Budiyantara Agus , Irwansyah, Prengki Egi , Ahmad Pratama Pandi , and Wiliani Ninuk , "Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Emprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu," JURNAL ILMU PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI KOMPUTER, vol. V, no. 2, pp. 2527-4864, Februari 2020.

Hamdani Nahrowi , Setyanto Arief , and Sudarmawan, "Perbandingan Algoritma Regresi Logistic Dan Neural Network Pada Prediksi Nilai Hasil Pembinaan Dan Kelulusan Tepat Waktu," Jurnal Teknologi Informasi, vol. XV, no. 1, pp. 30-36, Maret 2020.

Moh. Zainuddin, "Perbandingan 4 Algoritma Berbasis Particle Swarm Optimization (pso) Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa," Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 13, no. 1, pp. 1-12, 2019.

Sri Widaningsih, "Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4.5, Naïve Bayes, KNN, Dan SVM," Jurnal Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16-25, April 2019.

Basias Nikolaos and Pollalis Yannis , "Quantitative and Qualitative Research in Business & Technology: Justifying a Suitable Research Methodology," Review of Integrative Business and Economics Research, vol. VII, no. 1, pp. 91-105, 2018.

Yahya Norzam and Jananto Arief , "Komparasi Kinerja Algoritma C.45 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kegiatan Penerimaanmahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Stikubank Semarang)," in Prosiding SENDI_U, Semarang, 2019, pp. 221-228.

Kurniawati Ika, Eko Indrajit Richardus , and Fauzi Muh. , "Peran Bussines Intelligence Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru," IKRAITH-INFORMATIKA, vol. I, no. 2, pp. 70-79, November 2017.

Agung Prakoso Satrio and Tias Tutik Eli , "Komparasi Algoritma C4.5 Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Di Pts “Kzx”," KOMPUTAKI, vol. III, no. 1, pp. 103-132, Februari 2017.


Article View

Abstract views : 267 times | Download PDF files viewed : 260 times



Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Sudriyanto Sudriyanto

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi

Published by Technic Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia.