Pembentukan Model Keputusan Untuk Penentuan Pola Pengetahuan Seleksi Calon Mahasiswa Jalur PMDK Dengan Artificial Neural Network

Tacbir Hendro Pudjiantoro(1*), Erna Piantari(2), Asri Maspupah(3)

(1) 
(2) 
(3) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Jalur PMDK (Penelusuran Minat dan Kemampuan) adalah salah satu sistem penerimaan mahasiswa baru yang digunakan oleh perguruan tinggi. Jalur ini mempunyai kriteria penerimaan mahasiswa berdasarkan nilai raport atau prestasi akademik yang dimiliki oleh kandidat mahasiswa. Kenyataannya, selain nilai raport atau prestasi akademik, ada hal lain yang harus dipertimbangkan untuk menentukan peluang keberhasilan sebagai mahasiswa yang lulus tepat waktu. Jumlah atribut data yang banyak dan data yang tidak seimbang menjadi permasalahan untuk dapat menentukan atribut mana saja yang menggambarkan permasalahan yang sebenarnya. Penelitian ini membentuk pola yang digunakan menggunakan PCA (Principal Component Analysis) dan SMOTE untuk menentukan atribut mana saja yang dapat digunakan sebagai penentu sehingga dapat menggambarkan kondisi mahasiswa yang sebenarnya, untuk selanjutnya berdasarkan atribut tersebut dapat dibobotkan dan kemudian dihitung hasil pembobotannya. Nilai pembobotan tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai minimal yang dikendaki, jika lebih besar maka kandidat mahasiswa tersebut dapat diterima. Penelitian ini berhasil membentuk pola yang dapat digunakan untuk memprediksi kandidat mahasiswa melalui jalur PMDK, namun demikian masih perlu diuji keakuratannya.

Full Text:

PDF

References


Smith Lindsay, “A tutorial on Principal Components Analysis” , Feb 26, 2002, http://www.cs. otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf. Springer.

Abdi Herve, Lynne J. Williams. “Principal Compenent Analysis”. Volume 2, July/August 2010, John Wiley & Sons, Inc.

Richardson mark, “Principal Component Analysis”, May 2009. URL:http://people.maths.ox.ac. uk/ richardsonm/SignalProcPCA.pdf

Landgrebe Thomas C.W., Duin Robert P.W., “Efficient Multiclass ROC Approximation by Decomposition via Confusion Matrix Perturbation Analysis” Volume: 30, May 2008, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Nisbet, Robert; Elder, John; Miner, Gary; Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications (2009);, Academic Press/Elsevier

Chawla, Nitesh V. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, Springer; 2010 In: Maimon, Oded; Rokach, Lior (Eds)

Davis,D.N. Rahman,M.M. “Addressing the Class Imbalance Problem in Medical Datasets” vol. 3, no. 2, 2013, International Journal of Machine Learning and Computing.

Naseriparsa, Mehdi & Mansour Riahi Kashani, Mohammad. “Combination of PCA with SMOTE Resampling to Boost the Prediction Rate in Lung Cancer Dataset”; Maret 2014; International Journal of Computer Applications.

Noori Roohollah , reza Abdul, Karbassi, Sabahi Mohammad Salman , “Evaluation of PCA and Gamma test techniques on ANN operation for weekly solid waste prediction”, Volume 91, Issue 3, January–February 2010, Journal of Environmental Management.

Noori Roohollah, Khakpour Amir, Omidvar Babak, Farokhnia Ashkan; “Comparison of ANN and principal component analysis-multivariate linear regression models for predicting the river flow based on developed discrepancy ratio statistic”, Volume 37, Issue 8, August 2010, Pages 5856-5862, Journal Expert Systems with Applications


Refbacks

  • There are currently no refbacks.