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 Dampak Iklan dalam Keputusan Konsumen untuk Membeli Sabun Merk Lifebouy di Jakarta Selatan Studi Kasus pada Masyarakat Kelurahan Srengseng Sawah 2026More at 2026

POLIMEDIAPOLIMEDIA Data penelitian diuji kualitasnya dengan uji validitas dan reliabilitas sebelum dilakukan uji analisis regresi linier. Dari hasil analisis, semua indikatorData penelitian diuji kualitasnya dengan uji validitas dan reliabilitas sebelum dilakukan uji analisis regresi linier. Dari hasil analisis, semua indikator

JURIS Evaluasi Perbandingan Kinerja Model Machine Learning Untuk Prediksi Diabetes Studi Kasus Xgboost Random Forest Dan Svm 2025More at 2025

PIKSIPIKSI Pendekatan yang diusulkan melibatkan pelatihan dan evaluasi model-model ini pada dataset yang telah melalui preprocessing, dengan menggunakan metrik sepertiPendekatan yang diusulkan melibatkan pelatihan dan evaluasi model-model ini pada dataset yang telah melalui preprocessing, dengan menggunakan metrik seperti

JURIS Hubungan Media Pembelajaran Digital Dengan Literasi Digital Peserta Didik Pada Mata Pelajaran Agama Buddha 2025More at 2025

UNDHARIUNDHARI Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif korelasional dengan data dikumpulkan melalui kuesioner terstruktur yang diberikan kepada seluruh populasiPenelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif korelasional dengan data dikumpulkan melalui kuesioner terstruktur yang diberikan kepada seluruh populasi

JURIS Analisis Kinerja Algoritma K Nearest Neighbor Dan Random Forest Untuk Deteksi Serangan Pada Jaringan Perangkat IoT 2025More at 2025

UNAMAUNAMA 446.599 entri data lalu lintas jaringan dari berbagai jenis serangan seperti Benign, DDoS, Attack, dan lainnya. Tahapan metode meliputi data preprocessing,446.599 entri data lalu lintas jaringan dari berbagai jenis serangan seperti Benign, DDoS, Attack, dan lainnya. Tahapan metode meliputi data preprocessing,

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

JOURNALCENTERJOURNALCENTER Algoritma classification menunjukkan dominasi 50% dari korpus penelitian dengan Random Forest mencapai akurasi tertinggi 98,35% melalui optimisasi ParticleAlgoritma classification menunjukkan dominasi 50% dari korpus penelitian dengan Random Forest mencapai akurasi tertinggi 98,35% melalui optimisasi Particle

JURIS Prediksi Gagal Jantung Pendekatan Data Mining untuk Deteksi dan Penilaian Risiko 2025More at 2025

UMMATUMMAT Namun, Decision Tree lebih unggul dalam mendeteksi pasien yang benar-benar mengalami gagal jantung, dengan precision 76% dan recall 52%, dibandingkan RandomNamun, Decision Tree lebih unggul dalam mendeteksi pasien yang benar-benar mengalami gagal jantung, dengan precision 76% dan recall 52%, dibandingkan Random

JURIS Pengaruh antara Kepemimpinan Kepala Sekolah dan Motivasi Kerja terhadap Kinerja Guru Sekolah Minggu Buddha SMB Chong De Se Sumatera Utara 2025More at 2025

NALANDANALANDA Kepemimpinan kepala sekolah dan motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan secara bersama-sama terhadap kinerja guru SMB Chong-De Se-Sumatera UtaraKepemimpinan kepala sekolah dan motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan secara bersama-sama terhadap kinerja guru SMB Chong-De Se-Sumatera Utara

JURIS Informed RRT Using Hybrid Sampling to Finding Fast Final Path Solution 2021More at 2021

UNIKOMUNIKOM Pada awalnya algoritma Informed-RRT* masih menggunakan metode random sampling yang mana metode ini akan mengambil sampel acak pada ruang pencarian. PengambilanPada awalnya algoritma Informed-RRT* masih menggunakan metode random sampling yang mana metode ini akan mengambil sampel acak pada ruang pencarian. Pengambilan

Useful /

JURIS Tracing The Digital Transformation A Bibliometric Investigation Of Artificial Intelligence Adoption In Higher Education 2025More at 2025

EBIZMARKEBIZMARK Hasil analisis menunjukkan bahwa penelitian tentang intensi adopsi AI telah mengalami pertumbuhan tahunan sebesar 34,15%, dengan sebagian besar publikasiHasil analisis menunjukkan bahwa penelitian tentang intensi adopsi AI telah mengalami pertumbuhan tahunan sebesar 34,15%, dengan sebagian besar publikasi

JURIS Pemahaman Taurat dalam Terang Injil Pendidikan Doktrinal Kontekstual bagi Pemimpin GBI di BPD Palu 2025More at 2025

STTSETIASTTSETIA Program pengabdian kepada masyarakat ini merespons kebingungan teologis di kalangan pemimpin GBI BPD Palu terkait relevansi hukum Taurat dalam terang Injil.Program pengabdian kepada masyarakat ini merespons kebingungan teologis di kalangan pemimpin GBI BPD Palu terkait relevansi hukum Taurat dalam terang Injil.

JURIS Pelatihan Pengembangan Jiwa Kewirausahaan Pada UMKM Ikan Asin W R Family 2024More at 2024

JOTIKAJOTIKA Kegiatan berjalan lancar dengan komunikasi dua arah yang aktif, serta pendampingan dalam pembuatan proyek usaha baru. Program ini berpotensi meningkatkanKegiatan berjalan lancar dengan komunikasi dua arah yang aktif, serta pendampingan dalam pembuatan proyek usaha baru. Program ini berpotensi meningkatkan

JURIS Pelatihan Program Pembuatan Laporan Keuangan UMKM Ikan Asin W R Family 2024More at 2024

JOTIKAJOTIKA UMKM harus profesional terutama dalam pengelolaan keuangan, termasuk menyusun laporan keuangan secara jujur dan transparan setiap bulan. Kegiatan pelatihanUMKM harus profesional terutama dalam pengelolaan keuangan, termasuk menyusun laporan keuangan secara jujur dan transparan setiap bulan. Kegiatan pelatihan

ads-block-test