PUBLIKASIINDONESIAPUBLIKASIINDONESIA

Jurnal Indonesia Sosial TeknologiJurnal Indonesia Sosial Teknologi

Dalam pendidikan, kesuksesan para alumni dalam mendapatkan pekerjaan setelah lulus menjadi tolok ukur penting bagi institusi pendidikan dalam menilai kualitas pendidikan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan kategori waktu tunggu alumni berdasarkan kemampuan alumni untuk lulus saat berhubungan dengan kategori waktu tunggu dan merancang perangkat lunak yang dapat memprediksi kategori waktu tunggu alumni dengan metode klasifikasi. Metode yang diterapkan adalah CRISP-DM. Data yang digunakan adalah data studi penelusuran pada tahun 2021 dengan 4.734 catatan. Dengan tingkat signifikansi 5% (0.05), ditemukan bahwa kategori waktu tunggu memiliki hubungan positif dan merugikan dengan variabel IPK, Waktu Tunggu, Provinsi Kerja Pertama, Penghasilan Pertama, Etika, Keahlian, dan kemampuan bahasa Inggris. Dalam penelitian ini, diterapkan validasi 10-lipat yang menghasilkan akurasi algoritma pohon keputusan sebesar 84.33%, algoritma K-NN sebesar 75.45%, algoritma Naive Bayes Classifier sebesar 85.21%, dan algoritma Random Forest sebesar 84.04%. Selain itu, dilakukan uji berbeda (T-Test) yang menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier adalah algoritma yang paling dominan di antara tiga algoritma lainnya sehingga dapat mengklasifikasikan dan memprediksi kategori waktu tunggu dengan baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi waktu tunggu alumni untuk mendapatkan pekerjaan dengan efektif. Implikasinya adalah pengembangan perangkat lunak berbasis web yang dapat digunakan oleh institusi pendidikan untuk menganalisis waktu tunggu alumni, memberikan rekomendasi untuk kebijakan pendidikan, dan membantu siswa dalam merencanakan strategi karier yang lebih baik.

Berdasarkan analisis terhadap Aplikasi Algoritma Naïve Bayes dalam Memperkirakan Waktu Tunggu Alumni untuk Mendapatkan Pekerjaan (Studi Kasus.1) Terdapat beberapa variabel yang terkait dengan Kategori Waktu Tunggu Alumni dengan tingkat korelasi yang sangat rendah, termasuk.2) Dalam penelitian ini, algoritma Naïve Bayes classifier adalah algoritma yang paling unggul dibandingkan dengan algoritma pohon keputusan, K-NN, dan random forest dengan tingkat akurasi sebesar 85.Algoritma Naïve Bayes classifier mampu mengklasifikasikan dan memprediksi Kategori Waktu Tunggu dengan baik.

Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk: 1) Mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mempengaruhi waktu tunggu alumni, seperti pengalaman kerja saat kuliah, kegiatan organisasi, dan keterlibatan magang. 2) Menguji algoritma lain seperti Support Vector Machine (SVM) atau Deep Learning untuk melihat apakah dapat menghasilkan hasil prediksi yang lebih akurat. 3) Melakukan validasi dengan data dari universitas lain untuk menguji keandalan model yang dikembangkan. 4) Mengembangkan sistem prediksi berbasis kecerdasan buatan dengan model pembelajaran mesin yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi prediksi.

  1. PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DENGAN BACKWARD ELIMINATION UNTUK PREDIKSI WAKTU... Doi.Org/10.33387/Jiko.V4i3.3272PENERAPAN ALGORITMA NAyEeyCAaVE BAYES DENGAN BACKWARD ELIMINATION UNTUK PREDIKSI WAKTU Doi Org 10 33387 Jiko V4i3 3272
  2. J-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika. alumni waiting period prediction bayes classifier computer science... doi.org/10.35508/jicon.v10i2.7426J ICON Jurnal Komputer dan Informatika alumni waiting period prediction bayes classifier computer science doi 10 35508 jicon v10i2 7426
  3. Login. required fields marked asterisk direktorat riset pengabdian masyarakat institut teknologi sepuluh doi.org/10.12962/j24609463.v8i2.1405Login required fields marked asterisk direktorat riset pengabdian masyarakat institut teknologi sepuluh doi 10 12962 j24609463 v8i2 1405
Read online
File size436.93 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

JURIS Analisis Komparatif Algoritma Decision Tree dan Random Forest Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes 2026More at 2026

WIDYATAMAWIDYATAMA Penggunaan algoritma Machine Learning dapat memvalidasi parameter klinis sebagai prediktor risiko diabetes. Decision Tree memberikan performa akurasi danPenggunaan algoritma Machine Learning dapat memvalidasi parameter klinis sebagai prediktor risiko diabetes. Decision Tree memberikan performa akurasi dan

JURIS SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KASIR BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN DATABASE MYSQL 2026More at 2026

UMIUMI Sistem informasi manajemen kasir berbasis web ini dikembangkan dengan PHP dan MySQL. Requirements Planning, Design Workshop, dan Implementasi merupakanSistem informasi manajemen kasir berbasis web ini dikembangkan dengan PHP dan MySQL. Requirements Planning, Design Workshop, dan Implementasi merupakan

JURIS A comparative study of tree based machine learning algorithms for artificial lift optimization 2026More at 2026

STTMCILEUNGSISTTMCILEUNGSI Pemilihan metode angkat buatan yang tepat sangat penting dalam industri minyak dan gas untuk memastikan kelanjutan produksi saat tekanan reservoir menurun.Pemilihan metode angkat buatan yang tepat sangat penting dalam industri minyak dan gas untuk memastikan kelanjutan produksi saat tekanan reservoir menurun.

JURIS Comparison of Random Forest and SVM Algorithms in Credit Risk Evaluation Based on Debtor Occupation 2025More at 2025

STTSSTTS Namun, distribusi kredit secara inheren terkait dengan risiko, terutama risiko default ketika peminjam gagal memenuhi kewajiban pembayaran sesuai kesepakatan.Namun, distribusi kredit secara inheren terkait dengan risiko, terutama risiko default ketika peminjam gagal memenuhi kewajiban pembayaran sesuai kesepakatan.

JURIS Analisis Sentimen Terhadap Keyword Tertentu Pada Platform Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naive Bayes 2025More at 2025

STMIK DCISTMIK DCI Penelitian ini berhasil mengembangkan model klasifikasi sentimen berbasis Naive Bayes yang dapat mengidentifikasi opini publik pada platform media sosialPenelitian ini berhasil mengembangkan model klasifikasi sentimen berbasis Naive Bayes yang dapat mengidentifikasi opini publik pada platform media sosial

JURIS Sentiment Analysis of Shopee App User Reviews Based on Na ve Bayes Classifier 2025More at 2025

UMPPUMPP Salah satu contoh aplikasi e‑commerce terkenal di Indonesia adalah Shopee. Penelitian ini menganalisis aplikasi Shopee karena secara signifikan mendukungSalah satu contoh aplikasi e‑commerce terkenal di Indonesia adalah Shopee. Penelitian ini menganalisis aplikasi Shopee karena secara signifikan mendukung

JURIS Implementasi Algoritma Clustering dan Classification dalam Data Mining Systematic Literature Review terhadap Tren dan Tantangan Terkini 2025More at 2025

JOURNALCENTERJOURNALCENTER Berdasarkan systematic literature review terhadap implementasi algoritma clustering dan classification dalam data mining periode 2021-2025, penelitianBerdasarkan systematic literature review terhadap implementasi algoritma clustering dan classification dalam data mining periode 2021-2025, penelitian

JURIS Retakaful Contributions Model Using Machine Learning Techniques 2023More at 2023

JIMF BIJIMF BI Hasil penelitian ini menunjukkan keunggulan metode *excess of loss* dalam meminimalkan kemungkinan kerugian, dan merekomendasikan penggunaan algoritmaHasil penelitian ini menunjukkan keunggulan metode *excess of loss* dalam meminimalkan kemungkinan kerugian, dan merekomendasikan penggunaan algoritma

Useful /

JURIS Akselerasi Daya Saing Produk Rumput Laut melalui Transformasi Digital Pemasaran Berbasis Platform Online 2026More at 2026

UIN BANTENUIN BANTEN Inisiatif keterlibatan masyarakat ini bertujuan mempercepat daya saing produk melalui transformasi digital pemasaran dengan memanfaatkan platform daringInisiatif keterlibatan masyarakat ini bertujuan mempercepat daya saing produk melalui transformasi digital pemasaran dengan memanfaatkan platform daring

JURIS Kegagalan Keberlanjutan Paradiplomasi dan Network Governance Studi Kasus Sister City Kabupaten Sidoarjo Kota Jinan Tiongkok 2024More at 2024

UNIRA MALANGUNIRA MALANG Penelitian ini menjelaskan lebih lanjut tentang bagaimana berakhirnya sister city antara Sidoarjo dan Jinan yang sebenarnya mempunyai banyak potensi pengembanganPenelitian ini menjelaskan lebih lanjut tentang bagaimana berakhirnya sister city antara Sidoarjo dan Jinan yang sebenarnya mempunyai banyak potensi pengembangan

JURIS A Analisis Kebijakan Penanganan Kemacetan Kota Malang Dalam Sudut Pandang Sound Governance 2024More at 2024

UNIRA MALANGUNIRA MALANG Sehingga ditemuakan hasil bahwasanya kebijakan penguraian kemacetan di Kota Malang belum sepenuhnya mengedepankan konsep sound governance yang Dimana dariSehingga ditemuakan hasil bahwasanya kebijakan penguraian kemacetan di Kota Malang belum sepenuhnya mengedepankan konsep sound governance yang Dimana dari

JURIS The Islamic Banking Customers Intention to Use Digital Banking Services An Indonesian Study 2023More at 2023

JIMF BIJIMF BI Akhirnya, studi ini mencatat tidak adanya peran moderasi dari gaya hidup Islam. Harapan kinerja, pengaruh sosial, nilai harga, kebiasaan, dan gaya hidupAkhirnya, studi ini mencatat tidak adanya peran moderasi dari gaya hidup Islam. Harapan kinerja, pengaruh sosial, nilai harga, kebiasaan, dan gaya hidup

ads-block-test