ILMUBERSAMAILMUBERSAMA

Hello World Jurnal Ilmu KomputerHello World Jurnal Ilmu Komputer

Perguruan tinggi secara rutin melakukan Tracer Study setiap tahun bertujuan untuk mengimplementasikan kebutuhan data akreditasi di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara menggunakan teknik data mining. Penelitian ini fokus pada pemanfaatan kombinasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network untuk mengoptimalkan klasifikasi data Tracer Study. SVM digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi non-linear dengan menemukan hyperplane optimal, sementara Neural Network digunakan untuk memodelkan dan mengenali pola kompleks dalam data. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data Tracer Study, preprocessing data, pelatihan model SVM dan Neural Network, serta evaluasi hasil klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi SVM dan Neural Network secara signifikan meningkatkan akurasi dan kehandalan klasifikasi data Tracer Study, memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil kebijakan akademis dan penyusun kurikulum di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.

Berdasarkan hasil analisis, penggunaan kombinasi algoritma SVM dan NN secara efektif dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data Tracer Study di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.Kombinasi SVM dan Neural Network meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan penggunaan satu algoritma saja, menunjukkan bahwa pendekatan hybrid lebih efektif dalam menangani dataset yang kompleks.Model kombinasi SVM dan Neural Network menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode tunggal, sehingga dapat membantu universitas dalam membuat keputusan yang lebih akurat dalam pengelolaan data lulusan dan karir mereka.

Penelitian lanjutan dapat mengkaji penggunaan algoritma lain seperti Decision Tree atau Random Forest untuk membandingkan performa klasifikasi dengan SVM dan Neural Network. Selain itu, integrasi data tambahan seperti riwayat pengalaman kerja atau keahlian khusus alumni bisa dianalisis untuk meningkatkan akurasi prediksi. Terakhir, pengembangan sistem otomatisasi real-time untuk pemrosesan data Tracer Study dapat dilakukan agar hasil analisis lebih cepat dan relevan dengan kebutuhan pengambil kebijakan.

  1. Implementasi Klasifikasi Data Tracer Study Pada Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Dengan Pemanfaatan... jurnal.ilmubersama.com/index.php/hello_world/article/view/619Implementasi Klasifikasi Data Tracer Study Pada Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Dengan Pemanfaatan jurnal ilmubersama index php hello world article view 619
Read online
File size883.45 KB
Pages13
DMCAReport

Related /

ads-block-test